对于许多留学生而言,Empirical Finance 课程常常伴随着高强度的理论学习、复杂的数据处理以及对统计学和计量经济学方法的深度应用,成为学业中一个不小的挑战。如何才能有效地学习这门课程,在学业上脱颖而出呢?
Empirical Finance 的核心挑战与学习路径
Empirical Finance 的本质在于利用历史和当期数据来检验金融理论、理解金融市场运作机制以及预测未来市场行为。这意味着,学生不仅需要掌握诸如资产定价模型(如 CAPM、Fama-French 模型)、效率市场假说、波动率模型(如 GARCH 系列)、以及各类交易策略等经典理论,更需要将这些理论与实际数据相结合。
课程的难点通常体现在以下几个方面:
面对这些挑战,牢固掌握计量经济学和统计学的理论基础是前提。积极参与课堂讨论,理解授课教授的研究视角和偏好。再者,积极动手进行数据分析实践,从简单的例子入手,逐步过渡到复杂的项目。大量阅读顶级的实证金融期刊论文(

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