开放办学，融通中外！天大经管第四届研究生暑期学校，助力多彩暑假！

为加强高校优秀研究生之间的交流学习，拓宽其学术视野、启发其科研思路并提升其理论功底与写作技能，天津大学管理与经济学部于2022年7月举办了为期15天的线上研究生暑期学校活动。来自全球高校的优秀学子汇聚云端，走进知识的殿堂。

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天津大学管理与经济学部秉承着开放办学的理念，充分利用研究生教育的优质资源，通过知识传播践行服务社会的使命。暑期学校作为研究生教学环节的全新拓展，使学术性、创新性和互动性有效融合，延揽国际前沿领域师资力量，激发学生科研创造力，提高研究生培养质量和科研创新能力，推动人才培养国际化战略实施，提升学部品牌影响力。

本届暑期学校共收到来自国内外42所高校学生的报名材料，学部通过对学生的学术背景、英语水平、知识储备等方面综合考量，对报名材料进行严格筛选，最终招收正式学员93人。学员分别来自南京大学、国防科技大学、重庆大学、大连理工大学、香港科技大学、天津大学等国内高校，以及美国、英国、韩国等国家的知名院校。

开课仪式上，学部副主任毛照昉对第四届研究生暑期学校的课程设置、师资力量以及报名情况进行了介绍。本届暑期学校共开设9门课程，课程内容涵盖了仿真优化理论、实证研究、博弈论、金融市场研究及高水平论文写作方法与技巧等方面知识内容，邀请到杜伦大学及香港中文大学管延军教授、加拿大多伦多大学罗特曼管理学院韩冰教授、复旦大学洪流教授、澳大利亚凯斯林大学Bart de Jong教授、天普大学Fox商学院Subodha Kumar特聘教授、圣塔克拉拉大学李涛教授、加拿大曼尼托巴大学阿斯博商学院路磊教授、华盛顿大学及清华大学谭勇教授、北京大学王鹏飞教授共9位国内外知名学者授课（以专家的姓氏首字母排序），为暑期学校学生搭建了一个独特的跨学科沟通交流平台，进行知识传授与互动学习。最后，他对来自国内外的近百位学员表示热烈欢迎。

学部将为全程参与暑期学校的正式学员颁发结业证书

课程一：

Causal Models for Business Research

谭勇教授以高级实证方法的应用为切入点，讲解了实证模型的基本类别、基于R语言的数据处理要点、计量经济学工具和计算实践等内容，带领学员领悟实证研究中因果关系的识别和潜在解决方案的构建。课堂内容丰富、节奏紧凑，学员们收获颇多。

课程二：仿真优化的理论与应用

洪流教授的仿真优化课程内容主要包括仿真基础知识、采样-平均近似、随机近似和梯度估计等经典理论和前沿方法。他运用通俗易懂的语言和实例引入了离散事件仿真与蒙特卡洛模拟等抽象的概念和方法，并结合自身的科研经历，分享了关于使用循环神经网络方法进行大规模供应链仿真优化的工作，进一步加深了学员对课程内容的认识。本次课程内容详实，激发了学员们强烈的学习兴趣，得到学员们的广泛好评。

课程三：

Applications of Game Theory in Research and Practice

Subodha Kumar教授的课程涵盖博弈论的经典理论知识和实际应用的前沿方向，结合了电子商务、信息管理等多个领域的实际问题，课程深入浅出。课程除知识讲授外还增加了学员的课程展示环节，理论与实践相结合的授课方式极大地提高了学员参与的积极性，使学员们深受启发。

课程四：

国际顶级期刊论文发表的四大败因及对策：

以个人—环境匹配研究为例

管延军教授从选题和写作等角度为学员们详细分析了国际顶级期刊被拒稿的四大败因，并提出了相应的对策，并介绍了各地根据不同标准制定的顶级期刊的期刊列表以及拒稿的不同形式。课程对从写作到投稿的整个流程都进行了细致的讲解，令学员们收获满满。

课程五：

Ⅰ: Meta-Analysis: Benefits, Versatility, and Next-Gen Possibilities

Ⅱ: The Future of Teams and Leadership Research: Where We’ve Been and We’re Going

Ⅲ: Conducting a Meta-analysis: an Overview of Steps and Judgement Calls

Bart de Jong教授的课程为大家介绍了meta-analysis的概念模型和相关学术研究，在授课过程中重点比较了meta-analysis和primary analysis两种分析的不同特点，以帮助学员更好更全面地了解如何做好meta-analysis。他还为学员们分享了团队领导力领域的相关研究，主要包含团队信任、团队效率、领导力模型等方面。课程激发了学员们对于meta-analysis和团队领导力研究的兴趣，让学员们受益匪浅。

课程六：

Data Analytics and Machine Learning with Python

李涛教授的课程主要讲授了包括Jupyter Notebook、NumPy、Pandas、Seaborn、Scikit-learn等数据科学工具的Python编程语言，同时详细讲解了数据导入、数据清洗、分组和聚合、可视化、统计建模/预测以及一些机器学习方法。课程还设置了课上练习环节，鼓励学员们编程实操实现代码运行。课程内容丰富，深受学员们的好评。

课程七：

Interplay between Derivatives and Stocks Markets

韩冰教授运用通俗易懂的语言并结合自身的研究成果从风险、信息和错误定价的角度介绍了衍生品与基础市场之间的各种相互作用，展示了股票收益横截面研究以及预测股票市场收益时间序列的新视角。课程使学员们对资产定价这一研究方向有了进一步的了解，为学员们今后的科研工作带来了启发和帮助。

课程八：行为金融和投资者行为

路磊教授为学员们介绍了行为金融中的投资者分歧、异质信念与投资者情绪的相关内容，并结合自身研究经验和成果详细讲解了行为金融不同领域的研究前沿。课程内容涉及投资者行为、衍生品与股票截面收益，涵盖了实证研究和理论推导，使学员们对金融资产定价中投资者情绪与异质信念的作用有了深入的了解。

课程九：Bubbles and Sentiments

王鹏飞教授的课程重点介绍了信贷约束和信息摩擦对金融市场和宏观经济的影响，尤其从理论层面深入浅出的讲授了信贷约束和信息摩擦如何带来资产泡沫与内生经济波动，课程中运用猜数小游戏的方式引入问题背景，加深了学员们对情绪如何影响市场的直观理解。此外，他还结合自身经历对学员们在科研中遇到的难题与困惑进行了答疑，互动式教学加深了学员对知识的理解。

课程结束，学员们纷纷打开摄像头向授课教师致谢并合影留念。

学部将为全程参与暑期学校的正式学员颁发结业证书，后期将邮寄至各位学员手中。

第四届研究生暑期学校的成功举办为来自世界各地的优秀学生搭建了开放视野下的交流平台，让学员不出校门也能感受到国内外名师风采，探索学术前沿，共享学术盛宴。同时，也推动了学部的国际化交流与合作，提高了学生的全球化视野和全球竞争力，对于短期内规模化吸引高水平研究生具有重要意义，进一步扩大了学部的全球影响力和学术声誉。

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信息来源 / 研究生教育办公室​

封面来源 / 唐宇涵

图文编辑 / 张舒涵

责任编辑 / 李   庚