经济管理学院2024版
学术型研究生培养方案介绍(三)
——研究方法类课程
为了提高学术型研究生研究能力、完善课程体系、推动学科发展等多方面的考虑，2024版学术型研究生培养方案打通我院各个学科，整体设计了3门研究方法总论课和6门细分研究方法类课程。这些课程的设置将有助于研究生更好地掌握科学研究的基本方法和技能，为未来的学术研究和职业发展打下坚实的基础。
01
研究方法总论课程
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课程名称：高级管理科学研究方法
课程介绍：本课程是针对博士生开设的基础理论课，本课程讲述管理科学研究的方法，介绍了数理统计、多元统计、运筹优化模型及系统仿真模型及应用。本课程分为三篇：数理统计、计量与多元统计篇包括一些常用的随机变量分布、参数估计、假设检验、线性回归等一些常用内容和计量经济模型的检验，以及主元分析、因子分析、聚类分析、判别分析等多元统计分析及其应用等内容；运筹优化篇向学生介绍常用的优化模型及共应用，主要包括线性规划模型、整数线性规划模型、非线性规划模型、非线性规划模型、多目标决策模型、神经网络模型以及模拟决策模型及其应用等内容。系统仿真篇向学生介绍仿真原理、连续系统仿真、离散系统仿真等。
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课程名称：管理科学研究方法
课程介绍：本课程是针对管理科学与工程专业、工商管理学专业、公共管理学专业开设的基础理论课，该课程内容也是经济与管理领域学生进行科学研究必备的基本知识。通过介绍管理研究的基本要素、管理研究的设计和方法的基础上，重点帮助学生理解并掌握本学科提出问题、分析问题、解决问题的方法过程，即学习观察和思考现实问题的现象，掌握分析问题的管理科学方法，以及解决问题的方法。通过本课程学习，使学生了解本专业研究方法，且作为基础理论课程与实践结合的桥梁，使学生具备应用理论的能力。
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课程名称：经济研究方法论
课程介绍：本课程是针对应用经济学专业开设的基础理论课，课程将基于实证研究方法与stata应用，结合理论模型推导和具体论文数据，逐步展示如何快速实现stata编程和系统搭建论文研究架构。研究内容包括但不限于计量经济学概论、实证研究常用模型介绍、经典文献stata复现、顶刊前沿方法应用等内容，本课程目的在于帮助大家从文献阅读中确立研究思路和通过stata快速上手实证研究。
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02
研究方法细分课程
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课程名称：高级博弈论
课程介绍：本课程是针对全院各学科学术型研究生开设的研究方法课，高级博弈论一方面是为了提升学生建模及逻辑推理的能力，另一方面是为了让学生从合作类博弈（囚徒困境）和协调类博弈（夫妻博弈）出发，思考人类的行为特点。1.合作类博弈：我们在课上通过适当的模型，例如囚徒博弈、修路博弈等，就能分析出个人理性会让集体陷入困境，但实际上人类的合作无处不在，这也是现代文明的基础。博弈论进一步从各个角度给出了解释。2.协调类博弈：类似的博弈模型有夫妻博弈、邻居博弈等，这些博弈的特点是有多个纳什均衡，在生活中也处处可见，我们学习这类博弈，可以理解默契的重要性。3.在前两类基础上，介绍贝叶斯纳什均衡、演化博弈和复杂的混合策略博弈等，并辅以博弈实验，给出人类行为的实际观测。
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课程名称：多元统计分析
课程介绍：本课程是针对全院各学科学术型研究生开设的研究方法课，管工专业的核心专业课。课程以管理学实证研究为背景，旨在培养学生根据实证研究设计的差异，正确使用数据分析工具检验研究假设的能力。课程主要介绍的多元统计分析方法包括探索性因子分析、验证性因子分析、多元回归分析、结构方程模型、多元方差分析、多层线性模型、聚类分析等。课程教学采用原理学习与软件操作相结合的方式进行。通过本课程的学习，学生能够根据应用场景选择合适的统计分析方法，并正确运用统计分析方法获得结论。
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课程名称：Python编程与数据分析
课程介绍：本课程是针对全院各学科学术型研究生开设的研究方法课，针对应用经济学开设的核心专业课。通过本课程的学习，使得学生能够理解Python的基本语法和编程模式，熟练运用Python数字、字符串、列表、元组、字典、集合等基本数据类型以及相关特性，熟练掌握Python分支结构、循环结构、函数设计、类的设计、模块的使用、文件的操作、异常的处理等，进而能够利用Python解决实际工程和科学问题。同时使得学生掌握常用的数据采集、数据处理、数据分析和数据可视化方法，并对Python数据分析生态等内容有所了解。最后通过一个实际的数据分析训练项目，将以上知识点进行综合运用。
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课程名称：中级计量经济学
课程介绍：本课程是针对全院各学科学术型研究生开设的研究方法课，针对管工专业和工商管理学专业开设的核心专业课。中级计量经济学是经济学领域中一门关键的课程，它建立在初级计量经济学知识的基础上，旨在进一步培养学生对经济理论和实证分析的深入理解。这门课程致力于教授学生如何运用数学和统计工具来分析经济数据，揭示经济现象背后的规律，并为政策制定和经济决策提供科学依据。在中级计量经济学课程中，学生将深入学习各种计量方法和技术，其中包括但不限于回归分析、时间序列分析、面板数据分析等。通过这些方法的学习，学生将能够掌握如何构建经济模型、进行参数估计、进行假设检验和模型诊断等关键技能。除了理论知识外，中级计量经济学课程还注重实践应用。学生将有机会应用所学知识来解决实际经济问题，参与课程项目和案例分析。
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课程名称：案例与质性研究方法
课程介绍：本课程是针对全院各学科学术型研究生开设的研究方法课，本门课程从案例研究概述、研究问题的提出、理论选取、案例研究的设计、数据收集、数据处理分析、理论模型分析、案例研究论文写作、前沿案例研究讨论分析等10个模块系统化地教授管理学案例研究方法与应用实践。学习本课程后，学生应该能够：1、辨析各种不同的质性研究路径，在阅读采用质性研究方法撰写的文献时，辨识其设计的合理性和结论的可靠性；2、根据自身的研究问题，选择合适的质性研究方法；3、在研究场景中，根据质性研究的基本理论，灵活调整研究问题和相关方法，真实、全面、深入地收集所需资料；4、通过对资料的细致分析和对比，形成某种理论，以令人信服的方式回答研究问题。
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课程名称：机器学习原理与应用
课程介绍：本课程是针对全院各学科学术型研究生开设的研究方法课。机器学习作为人工智能技术的重要内容，对于建立数据价值体系、提升要素配置作用、推动数据要素化、驱动新质生产力有着十分重要的作用。与学校其他同类课程相比，本课程专注于经管特色，深入结合机器学习的原理与技术及经济管理的实际问题，旨在提升学生对模型原理的深刻理解和实践操作的技能，强化学生应用机器学习解决经济管理问题的能力，并为学生提供了探索和解决经管问题的新视角和方法。
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本期责编 | 范琴、闫一然
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