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2013培养方案

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统计学院 2013级攻读博士学位研究生培养方案
时间:2015-12-06

一、适用学科专业

统计学 (学科门类:经济学 一级学科:应用经济学)

二、培养目标

掌握马克思主义的基本理论和专业知识,具有良好的道德品质、严谨的科学态度和敬业精神。掌握本学科领域全面而坚实的基础理论和系统深入的专门知识,具有独立从事创新性科学研究工作的能力。

三、学科专业研究方向

应用统计;数理统计;经济统计;统计模型

四、学习年限

基本学习年限3年。

五、培养方式及主要培养环节学习进度要求

(一)培养方式

导师责任制。

(二)主要培养环节的学习进度要求

课程学习一年,成绩考核合格后,第二学年进行博士学位候选人学科综合考试,合格后进行学位论文开题报告。

(三)加强学风建设,严格自律,恪守学术道德与学术规范

恪守学术道德与学术规范、严格自律,应当贯彻于博士研究生阶段学习的各个环节:在课程学习中踏实认真,刻苦努力,遵守课堂纪律;在课程考试中诚实认真,遵守考试纪律;在学术研究中严谨细致,不慕虚名,遵守学术规范;在论文写作和发表中不剽窃、不冒用他人研究成果,遵守学术道德,严格自律。

六、知识结构和课程学习的基本要求

(一)知识结构的基本要求

博士研究生必须掌握本学科的专业基础理论知识和专业基础知识,注意对本学科前沿知识的学习,着重掌握专业方面理论和方法。

(二)课程设置及学分组成(见附表)

总学分不少于22学分。 公共课不少于5学分, 方法课不少于6学分, 专业课不少于9学分, 选修课不少于2学分, 先修课不少于2门。

七、资格考试

学科综合考试是博士研究生完成课程学习后,正式进入学位论文研究阶段前的一次学科综合考试,考试由笔试和口试两部分组成。具体要求、程序、内容详见《中国人民大学攻读博士学位研究生学科综合考试管理办法》。

八、学术讲座、社会实践

由导师负责安排学生实习,可以承担相关的科研项目。

九、学位论文开题报告

阐述、审核、确定博士研究生学位论文选题及内容,以监督和保证博士学位论文质量。具体要求、程序、内容详见《中国人民大学攻读博士学位研究生学位论文开题报告管理办法》。

十、科学研究和学术论文发表

为促进博士研究生开展科学研究,提高学术水平,要求博士研究生在答辩前须在核心期刊上发表(不含用稿通知)两篇以上(含两篇)学术论文。核心期刊以学校制定的《中国人民大学核心期刊》为准。

十一、学位论文工作及要求

(一)论文撰写

学位论文研究工作是博士学位教育的核心环节,是博士生培养质量和学术水平的集中反映,博士生必须按规定时间完成有关的论文写作。学位论文为学术论文,具体要求见《博士学位论文写作规范》和《中国人民大学研究生院学位论文及其摘要的撰写和印制要求》。学位论文在导师指导下,由博士生本人按计划进度独立完成。博士学位论文应满足培养目标的要求,保证质量。

(二)答辩与学位授予

博士生全面完成专业培养计划规定的各个项目,经考核合格,完成博士学位论文,经指导教师推荐,研究生院审核批准,可进入博士学位论文评阅和答辩阶段。

附:课程设置和学生课程学习的学分要求

1、公共课(5学分)

(1)政治理论课

中国马克思主义与当代(经济类) 2学分 PUM701 1学期

(Chinese Marxism and contemporary)

(2)第一外国语

语言基础 3学分 PUF700 2学期

(Foreign Language)

2、方法课(6学分)

计量经济分析 A 3学分 PUE802A 1学期

(Econometric Analysis)

(本课程是针对经管等专业的研究生开设的方法课。以计量经济学理论为背景,讲述常用的计量经济模型与方法,提高学生定量分析问题的能力。)

科学与逻辑方法论 3学分 PUE803 1学期

(Methods of Science and Logic)

(介绍现代逻辑的基础理论和主要成果,在人文、社会科学工作者中倡导分析理性和科学精神。对现代逻辑诸多具有挑战性意义的成果进行哲学分析与概括,为不同的人文、社会科学专业提供新的理论视野与科学营养。进行逻辑思维能力的强化训练。)

统计学基础 3学分 STA800 1学期

(Foundation of Statistics)

(本课程全面和透彻地讲述现代统计学理论、方法,主要包括:概率论与测度基础、估计理论、假设检验理论、统计预测、统计密集型计算等)

时间序列分析方法及应用 3学分 STA811 2学期

(Applied Time Series Analysis)

(单变量、多变量时间序列分析方法及其应用。侧重于应用计算机软件处理实际数据,培养学生运用方法分析解决实际问题的能力。先修课程:统计学)

3、专业课(不少于9学分)

统计学主文献研读课 3学分 STA801 2学期

(Selected Literature Reading of Statistics)

(对本学科主要文献进行研读。)

精算理论与应用 3学分 RMA901 2学期

(Actuarial Theory and Applications)

(本课程主要讨论风险的度量、排序和建模等问题,包括风险度量的各种方法及其相互关系,相依性的度量和比较,copula在相依性建模中的应用,极值理论、信度理论和广义线性模型及其在风险管理和精算中的应用等。)

统计模型 3学分 STA802 2学期

(Statistical Models)

(主要介绍了统计模型的理论、方法及其应用,侧重讲授国际上有关统计模型研究方面的前沿成果。讲授的主要内容包括:线性模型、广义线性模型、非参-半参数模型、分位回归、分层模拟等。)

究指导课 3学分 STA803 2学期

(Seminar)

(本课程是以课堂讨论班的形式进行授课,目的是使学生参加并完成一个独立的科学研究的全过程,从而掌握规范的科学研究方法。)

高级抽样技术 3学分 STA804 1学期

(Advanced Sampling Techniques)

(主要介绍古典概率抽样方法,利用辅助信息基于线性模型的估计,二重抽样,最优抽样设计,无回答和计量误差等。先修课程:数理统计、抽样理论与方法)

国际竞争力研究 3学分 STA901 1学期

(International Competitiveness Studies)

(立足统计模型和系统统计分析解决国际竞争力问题的理论与实际问题,为政府、企业、产业和区域发展提供科学的分析工具。先修课:统计学主干课程。)

金融随机分析 3学分 STA902 1学期

(Stochastic Calculus for Finance)

(本课程讲授金融随机分析中一些有兴趣的问题,包括Ito随机积分,停时,鞅,局部鞅, Girsanov变换及其在金融经济学中的应用等内容。先修课程:实变函数论,高等概率论)

环境统计 3学分 STA903 2学期

(Environmental Statistica)

(立足环境与经济间相互关系,探索将环境因素纳入国民经济核算进行定量描述分析的思路与方法。先修课:国民经济核算。)

4、选修课(不少于2学分)

非抽样误差问题研究 3学分 STA905 2学期

(Special Topics on Non-sampling Error)

(主要介绍由无回答导致的缺失数据类型及其影响,缺失数据处理方法与应用,测量误差模型、处理方法与应用等。先修课:高等统计学,线性模型,高等抽样调查)

统计研究案例 2学分 STA9Y2 2学期

(Special topic: Examples of Statistical Research)

(This course is designed for PhD students only. Several examples are used to show the developments of great statistical methods: (1) from linear regression to non-parametric regression (2) from jackknife to bootstrap and (3) from fixed design to adaptive design.)

自助法及其它重复抽样方法 2学分 STA9Y3 2学期

(Bootstrap and resampling methods)

(This course is designed for both MSc and PhD students. Several resampling methods are considered: Jackknife method Classical bootstrap method and Estimating function bootstrap method. Both their theoretical properties and numerical properties are discussed with details.)

注:研究生在全校博士生课程范围内选修。

5、先修课 (注:本专业所有博士研究生,凡本科、硕士阶段未修过《资本论》相关 课程的,须补修学校为经济学门类硕士研究生开设的“《资本论》选读”课程。)

《资本论》选读

(Studies on the Capital)

(本科或硕士阶段未学过《资本论》必选)

高等统计学

(Advanced Statistics)

(目的在于使学生在原基础上,理解数理统计的基本概念,熟悉抽样分布理论,掌握参数估计的理论与方法、统计假设检验的主要方法、统计决策理论与Bayes分析,以及统计计算方法。先修课程:数学分析,高等代数,概率论)

时间序列分析

(Time Series Analysis)

(课程的第一部分讲述线性时间序列分析的经典理论与方法;第二部分介绍非线性时间序列分析的基本内容及近代的重要进展。先修课程:数学分析、高等代数、概率论、数理统计)