英国卡迪夫大学留学招生全解析 (Prof. Maggie Chen)

机构旨在为大家提供更加全面、深入的导师解析和科研辅导！每期我们会邀请团队的博士对全球各个领域的教授导师进行详细解析，从教授简介与研究背景 / 主要研究方向与成果分析 / 研究方法与特色 / 研究前沿与发展趋势 / 对有意申请教授课题组的建议这五个方面，帮助大家更好地了解导师，学会申请！

01、教授简介与研究背景

Prof. Maggie Chen是卡迪夫大学的金融数学教授，隶属于运营研究（Operational Research）小组。她的研究重点在于金融建模的跨学科方法，尤其是如何利用 Hawkes 过程和网络方法来解决现代金融问题。她的研究为金融科技（FinTech）、金融市场行为和监管影响等领域提供了重要的方法论基础。

Prof. Chen担任多个国际金融学术期刊的编辑，包括《Journal of Futures Markets》、《The European Journal of Finance（EJF）》、《International Review of Economics and Finance》、《IMA Journal of Management Mathematics》和《Quantitative Finance》。此外，她还在哥伦比亚大学（Columbia University）、伦敦大学学院（UCL）等世界知名学府担任兼职或访问教授，并共同领导 EPSRC UKFin+ 网络，致力于金融服务领域的研究。

她的研究涉及多个领域，包括金融市场的流动性供应、信息动态及其与政策变化的关系。近年来，她主要利用 Hawkes 过程建模金融市场中的价格跳跃问题，致力于建立更加稳健且具有实践指导意义的市场流动性衡量指标。这些研究不仅有助于投资者、分析师和监管机构更准确地评估市场流动性，还可以提高市场价格预测的精确性。

此外，Prof. Chen也广泛参与政策咨询，为英国国家统计局（ONS）、英国皇家统计学会（RSS）的金融与经济部门，以及卡迪夫大学数据转型创新研究所（Data Transformation Innovation Institute）提供金融科技（FinTech）和更广泛的金融与经济问题的咨询服务。

02、主要研究方向与成果分析

Prof. Chen的研究主要聚焦于以下几个核心领域：

2.1 金融科技与应用（FinTech and Applications）

在金融科技领域，Prof. Chen的研究涵盖多个子方向，包括：

·信贷与支付方式（Lending and Payment Methods）：探讨心理测量信用评分（Psychometric Credit Scoring）的可行性，研究如何利用非传统数据源评估借款人的信用风险。

·环境、社会和公司治理（ESG）及其应用：研究 ESG 因素在金融市场中的作用，如影响交易策略的 ESG 评分，以及 ESG 相关政策对市场流动性的影响。

·加密货币（Cryptocurrency）：分析加密货币市场的交易行为模式、市场设计问题，以及加密货币在金融体系中的影响。

·金融包容性及政策影响（Financial Inclusion and Policy Impact）：研究如何通过金融科技提高金融服务的普惠性，尤其是在发展中国家和经济不发达地区。

·人工智能在金融中的应用（Collective AI for Finance）：探索如何利用人工智能（AI）技术提升金融决策的智能化水平，例如群体智能（Collective Intelligence）如何改善市场预测能力。

2.2 随机过程及其在金融中的应用（Stochastic Processes and Financial Applications）

·Hawkes 过程在金融市场中的应用：研究如何利用 Hawkes 过程建模市场价格跳跃（Jumps），并通过此模型优化市场流动性预测。

·市场微观结构与超高频交易（Market Microstructure and Ultra-High Frequency Trading）：分析超高频交易对市场流动性和价格发现的影响。

·波动性、跳跃与流动性的金融建模：构建更复杂的金融市场模型，以更准确地描述市场波动性（Volatility）、价格跳跃（Jumps）以及流动性（Liquidity）。

2.3 政策影响与金融监管

Prof. Chen的研究还涉及金融政策的制定与实施，包括：

·市场流动性与政策变化的关系：研究流动性度量如何影响不同金融市场（发达国家与新兴市场）的交易决策。

·高频交易的政策影响：探讨高频交易（HFT）对市场稳定性的影响，并提出合理的监管建议。

·信用违约互换（CDS）与主权债务危机：其研究曾被英国上议院（House of Lords）和经济合作与发展组织（OECD）引用，用于探讨信用违约互换（CDS）与欧元区主权债务危机的联系。

03、研究方法与特色

Prof. Chen的研究方法强调数据驱动和跨学科融合，主要体现在以下几个方面：

3.1 数理建模与随机过程

她广泛使用随机过程（如 Hawkes 过程）建模市场动态，以研究市场流动性、交易行为和市场价格波动的复杂性。这些模型的目标是提高市场预测能力，并为政策制定者提供更可靠的金融监管依据。

3.2 大数据分析与机器学习

在大数据时代，Prof. Chen的研究充分结合了机器学习技术，分析金融市场中的复杂数据集。她利用自然语言处理（NLP）和深度学习（Deep Learning）方法，研究市场信息传播和投资者情绪如何影响市场价格。

3.3 跨学科合作与政策影响

她的研究不仅限于学术讨论，还涉及实际政策制定和市场应用。例如，她与金融监管机构（如 CFTC 和 IMF）合作，提供基于数据的市场流动性预测和风险控制建议。

04、研究前沿与发展趋势

4.1 人工智能与金融市场的结合

随着 AI 技术的进步，金融市场越来越依赖智能算法进行交易与预测。Prof. Chen目前正在研究如何利用集体智能（Collective Intelligence）优化市场预测。

4.2 加密货币市场的结构变化

加密货币市场的波动性和流动性问题仍然是当前研究的热点。Prof. Chen的研究致力于揭示加密货币市场的价格泡沫、交易行为模式以及市场结构变化。

4.3 金融科技的政策监管挑战

随着金融科技（FinTech）不断发展，如何平衡金融创新与风险控制成为政策制定者关注的重点。Prof. Chen研究了政策变化对市场流动性的影响，并为监管机构提供政策建议。

05、对有意申请教授课题组的建议

如果希望加入 Prof. Chen的研究团队，申请者应具备以下几个方面的能力和背景：

5.1 扎实的数学与计算机科学基础

由于研究涉及复杂的数学建模和数据分析，申请者应掌握随机过程、金融数学、机器学习或计算机科学等相关技能。

5.2 金融市场的基本知识

尽管 Prof. Chen的研究主要侧重于数学建模，但对金融市场结构、交易机制以及金融产品的基本了解仍然是必要的。

5.3 数据分析能力

熟悉 Python、R 或 MATLAB 等编程语言，并具有处理大规模金融数据的能力，将有助于申请者更快融入研究团队。

5.4 研究兴趣匹配

申请者应在研究兴趣方面与课题组契合，特别是对金融科技、市场微观结构、加密货币、金融监管等领域有深入兴趣的同学，更适合加入该课题组。