秋季学期——理论基础
四门必修课
统计方法与计量经济学导论
介绍经济学、商业和政府中使用的概率、统计学、计量经济学和时间序列方法。主题包括随机变量、假设检验、估计、分布函数、简单和多元回归，以及平稳/非平稳过程的估计。
宏观经济理论
介绍研究生宏观经济学的主要课题，包括宏观经济数据、经济增长模型、生产要素供需、商业周期模型、失业、货币政策和通货膨胀、财政政策和赤字。
微观经济理论
涵盖优化的基本原理、定价代理人的选择、消费者和生产者剩余、垄断和竞争、瓦尔拉斯均衡和两个福利定理、规模经济的恒定回报、随时间的选择、不确定性以及信息和市场设计。
写作和表达技巧
旨在帮助学生培养在任何业务方面取得成功所必需的沟通和表达技巧。练习为各种专业受众编写经济学文件。写作是一个过程——头脑风暴、合作、不断修改和挑战想法。演讲技巧专注于清晰地呈现信息和组织思想，强调听众在演讲时的角色，因为听众决定了措辞、风格、语气、组织、研究和思想。根据需要合并语法，特别是在写作方面。
冬季学期 - 应用经济学
四门必修课
应用计量经济学
高水平前沿实证研究所需的基本工具。涵盖适用于实验数据、准实验数据、面板数据和横截面数据的经验研究的各种方法。
激励、信息和市场
讲座，三个小时；讨论，一小时。仅限于应用经济学硕士学生。介绍信息经济学的概念，这些概念是现代经济学的核心，并应用它们来理解公司内部的激励机制以及它们之间的竞争。研究现实市场的理论模型和功能，例如保险、劳动力和消费市场。考虑我们是否可以设计改善市场结果的政策。模型在经济学中的作用，以及如何将数据和理论联系在一起。
国际经济学
讲座，三个小时；讨论，一小时。仅限于应用经济学硕士学生。研究国际经济学中的几个理论框架，然后应用于实证问题。新古典贸易模型、企业和异质生产者分析以及经济地理学主题。案例研究和实证论文侧重于理解贸易模式的决定因素以及衡量国际贸易的总体和分配效应。讨论最近关于北美自由贸易协定和英国脱欧的影响、贸易对发达国家和发展中国家不平等的影响以及基础设施投资对贸易和发展的影响的研究。
机器学习 I
本课的学习成果包括以下几个方面。i) 学生将能够了解基本的机器学习算法、概念和技术；ii) 学生将能够实施一套广泛使用的机器学习方法，并以适度的挑战解决实际学习问题；iii) 学生将能够设计一个强大的机器学习系统，进行效率和复杂性分析，并通过诊断系统瓶颈来提高系统性能。
春季学期 - 选修课
选择三门选修课
数据分析和大数据
专为大数据的最终用户、将分析结果转化为业务应用程序的用户以及来自广泛的工业和企业大数据用户的客座讲师而设计。展示他们利用大数据、共享数据集和指导学生为这些行业提取可操作的商业洞察力的商业模式。由行业领袖 Rashed Iqbal 博士授课。
汇率预测、大数据和投资组合设计
介绍国际金融的最新发展。从理论上和经验上涵盖贷款繁荣和金融危机，以及外汇市场异常和预测汇率的不同方法。
大数据基础
介绍大数据的基本概念、用途和挑战，重点是为当前和未来的大数据从业者（经济应用大数据洞察的消费者）使用现实世界数据进行实用的动手应用。
全球化的宏观经济影响
通过贸易联系、跨国生产和金融市场，加深对世界经济一体化的一些主要宏观经济影响的理解。
货币和银行业务
介绍用于了解资产价格、金融部门健康状况和宏观经济之间联系的模型和数据，包括回顾最近的论文以了解研究前沿正在解决的问题。
实践中的资产定价和投资组合理论
研究涵盖资产定价和投资组合理论，这是深入了解金融市场和投资的关键领域。从理论出发，结合实证分析和现实世界问题，通过案例研究将理论与实践联系起来。
知识发现和数据挖掘
这些课程将教授数据挖掘和知识发现领域的理论和实践技术。主题包括数据处理、关联规则、监督学习、聚类等，及其在可视化、社交网络分析、情感挖掘和观点分析中的应用。本课程将专注于理解大规模或网络规模的数据集，并为学生带来第一手的项目经验。
应用机器学习
本课程是一门基础课程，主要应用于数据分析，但旨在面向具有经济学或数学等背景的学生提供；以及技术背景较低的学生。该课程涵盖机器学习的一些基本主题，例如贝叶斯学习、学习优化、度量学习，以及各种分类、回归、聚类技术和其他高级主题。学生将研究现实世界的数据密集型问题。需要对技术原理有基本的了解，以及基本的编程技能，在概率、统计和矩阵分析方面有足够的数学背景。
