澳洲莫納什大學（Monash University）博士（PhD）申請攻略

導師簡介

如果你想申請澳大利亞(ya) 莫納什大學計量經濟學與(yu) 商業(ye) 統計學的博士，那今天這期文章解析可能對你有用！今天Mason學長為(wei) 大家詳細解析莫納什大學的Prof. Ole Maneesoonthorn的研究領域和代表文章，同時，我們(men) 也推出了新的內(nei) 容“科研想法&開題立意”，為(wei) 同學們(men) 的科研規劃提供一些參考，並且會(hui) 對如何申請該導師提出實用的建議！方便大家進行套磁！後續我們(men) 也將陸續解析其他大學和專(zhuan) 業(ye) 的導師，歡迎大家關(guan) 注！

教授現任職於(yu) 澳大利亞(ya) 莫納什大學，擔任計量經濟學與(yu) 商業(ye) 統計學副教授。她於(yu) 2012年在澳大利亞(ya) 國立大學獲得管理學博士學位，之後在澳大利亞(ya) 昆士蘭(lan) 大學從(cong) 事博士後研究。2019年他加入莫納什大學，現任職至今。教授曾在多項國際會(hui) 議上發表主題演講，並擔任知名期刊的審稿人。

研究領域

教授的主要教學領域包括統計學、計量經濟學等。他開設了貝葉斯統計學、金融預測等統計學相關(guan) 課程。他的研究興(xing) 趣集中在貝葉斯推斷方法、時間序列預測、金融計量經濟學等方麵。他在貝葉斯統計模型優(you) 化、概率預測評估、波動率檢驗等領域具有深厚的學術造詣。他發表的多篇高水平研究論文進一步豐(feng) 富了這些領域的學術積累。

研究分析

High-frequency jump tests: which test should we use? (Journal of Econometrics, 2020)

本文比較了高頻金融數據中不同類型的跳躍檢驗方法。研究發現單變量檢驗存在一定缺陷,而將多變量聯合建模檢驗能顯著提高識別跳躍的準確性。該研究為(wei) 采用合適的跳躍檢驗提供了指導。

Optimal probabilistic forecasts: when do they work? (International Journal of Forecasting, 2022)

本文研究了不同類型概率預測方法在金融時間序列中的效果。結果表明,適當校準的概率預測能夠顯著提高預測準確性。該研究對概率預測的應用具有重要指導意義(yi) 。

ABC of the future (International Statistical Review, 2023)

本文係統概述了近年來approximate Bayesian computation (ABC)方法的新進展,如利用機器學習(xi) 提高算法效率等。該綜述強化了ABC在貝葉斯統計中的地位。

Bayesian forecasting in economics and finance: a modern review (International Journal of Forecasting, 2023)

本文回顧了貝葉斯統計在經濟金融領域預測中的應用,評述了各類貝葉斯預測模型的優(you) 缺點。該評論充實了貝葉斯預測方法的文獻總結。

The predictive ability of quarterly financial statements (International Journal of Financial Studies, 2021)

本文評估了財報數據在預測股價(jia) 中的效果。研究表明,適當處理的季度財報信息對提高預測準確性具有幫助。該研究拓展了會(hui) 計信息在金融預測中的應用。

項目分析

Property Price Index Development

該項目與(yu) 墨爾本大學合作,目的是構建更準確的房價(jia) 指數模型。該項目應用機器學習(xi) 方法提取房價(jia) 影響因素,並使用聚類分析識別不同區域的房價(jia) 變動模式。研究發現采用該混合模型能顯著提高房價(jia) 指數的預測精度。

Loss-based Bayesian Prediction

該項目研究利用損失函數提高貝葉斯模型的預測效果。研究表明,結合不同類型的損失函數進行貝葉斯預測,可以獲得比傳(chuan) 統預期損失最小化更好的預測結果。該項目進一步完善了貝葉斯預測方法。

High-frequency Forecasting Models

該項目基於(yu) 高頻金融市場數據,構建多種股票和期貨價(jia) 格的預測模型。項目提出采用機器學習(xi) 方法進行模型組合,能夠整合各模型優(you) 勢,顯著提高預測準確率。該研究拓展了高頻數據在金融預測中的應用。

研究想法

1、優(you) 化多種貝葉斯統計模型的集成

教授致力於(yu) 發展貝葉斯統計方法,如文章“ABC of the future”中概述的ABC算法。我計劃研究如何集成不同的貝葉斯模型,發掘各模型的優(you) 勢,提高統計預測的整體(ti) 效果。這可拓展貝葉斯統計的應用範圍,為(wei) 複雜係統建立更穩健的預測模型。

2、結合深度學習(xi) 的概率時間序列預測

教授文章“Optimal probabilistic forecasts”探討了概率預測的優(you) 化。我計劃通過深度學習(xi) 提取時間序列的概率特征,並與(yu) 統計模型相結合,實現對時間序列分布的端到端建模。這可進一步提升概率預測的效果,使之更適用於(yu) 實際複雜問題。

3、基於(yu) 區塊鏈的波動率估計

教授研究了金融資產(chan) 的波動率檢驗與(yu) 建模。我希望利用區塊鏈的去中心化交易數據,研究設計適合數字資產(chan) 的波動率估計與(yu) 模型。這可拓展波動率模型在加密資產(chan) 等新興(xing) 領域的應用。

申請建議

全麵係統學習(xi) Bayes統計知識

至少精讀2-3本主流的Bayes統計學教材,例如Gelman的Bayesian Data Analysis等。並實現書(shu) 中的案例代碼。

在GitHub上完成3-5個(ge) 公開Bayes統計代碼實踐項目, demonstration技能。

重點閱讀導師兩(liang) 篇時間序列預測方麵的論文

深入閱讀"Optimal probabilistic forecasts: when do they work?" 一文,並完成類似案例複現。

閱讀"Bayesian forecasting in economics and finance" 一文,總結貝葉斯預測的熱點方向。

以導師近期文章主題為(wei) 引,撰寫(xie) 一篇評論/展望類文章線索

依托導師"ABC of the future" 一文,撰寫(xie) 一篇Approximate Bayesian Computation領域的綜述文章,體(ti) 現對前沿的把握。

通過PPT向導師介紹閱讀心得和研究計劃線索

PPT重點概括對導師研究方向的理解,以及自己的創新視角。

PPT中加入部分代碼實現案例,表現技術能力。