刘陆研

主修课程：几何学、数据分析方法、应用贝叶斯统计、金融数学、概率方法、多变量数据

中级微观经济学理论、中级宏观经济学理论、高级宏观经济学理论、博弈论、金融计量经济学、金融经济学

数据科学、金融机构风险管理、可视化分析与建模、项目管理、人工智能基础

负责为公募基金的机构客户提供研究和咨询服务，策划和推广各种定制投资研究活动，包括但不限于各种研究交流沙龙、策略会议和上市公司交流 建立和维护与各种机构客户的良好关系；负责策划私募股权产品解决方案，涉及20多种产品解决方案，包括风险对比和回报对比等，并撰写有关公司增长分析和收入分析的研究报告

负责与东吴黄金、新瑞合金（上市公司）、靶向蛋白药物公司等的沟通和业务推广；全面实施所有销售策略，并与之对接 对17家分行的网银数据进行数据清洗和分析，并产出数据分析报告，为公共客户的业务风险评估提供数据支持

独立建立和运营海外产品线，包括招聘、培训、设定薪资和薪资计算，实现日完成量10000，准确率达98% 开发高级仪表板，使用Aeolus进行日常和月度数据监控，跨各产品线增强数据可视化和分析能力，促进业务洞察和战略决策 使用Excel、SQL等数据分析技术和工具进行关键运营市场的运营分析，持续跟进分析和解释用户获取、运营、货币化和内容性能的整个过程的数据，为前台运营提供决策支持

参与“CAA现金流分析与预测”项目，专注于优化CAA子公司的财务流程。 使用PowerBi设计和实现实时现金流仪表板，提供财务流入和流出的最新视图。这有助于及时识别财务趋势和潜在问题，助于及时决策。 开发基于Python的财务预测模型，整合随机森林回归和时间序列预测。这些模型提高了未来现金流预测的准确性，有助于风险评估和指导战略财务规划。

利用SAS计算标准普尔500和IBM的超额回报，并根据三个月的T账单利率和每日收盘价的1008个日观察值估计CAPM模型。使用ARCH模型估算和分析平方回报，以达到最优资产配置。