香港大学PhD博士招生中！（导师Prof. BUEHLMAIER）

今天我们将带大家深入解析今天我们将带大家深入解析香港大学 经济学系的博士生导师Prof.BUEHLMAIER，通过这样的“方法论”，让大家学会如何从了解一个导师开始，到后期更好地撰写套磁邮件及其他文书。

研究领域解析和深入探讨

Matthias BUEHLMAIER教授的研究围绕金融领域前沿方向展开，可归纳为三大核心板块，每个板块均体现“理论支撑、技术落地、应用导向”的特征：

1. 量化与数据驱动的投资管理重点研究quantamental、定量及数据驱动三类投资策略。其中，quantamental策略是当前市场主流方向之一，它融合传统基本面分析（如公司财务数据、行业趋势判断）与量化方法（如统计模型、算法优化），既避免纯量化策略过度依赖历史数据的局限，也解决纯基本面分析效率低的问题。同时，他关注predictive analytics and forecasting，通过构建量化模型预判资产价格、市场走势，为投资决策提供理论依据。
2. 公司金融与市场稳定聚焦corporate finance中的mergers & acquisitions (M&A，并购)，探索并购交易的定价机制、信息不对称问题及交易效率；同时研究financial market stability，分析金融“泡沫”、周期与危机的形成逻辑，旨在为监管机构、市场参与者提供风险预警思路，对防范系统性金融风险具有现实意义。
3. 技术在金融中的创新应用涵盖三大方向：一是data science and big data in finance，通过处理海量交易数据、社交媒体信息提取有效信号；

   二是machine learning and artificial intelligence (AI) in finance，将AI模型（如深度学习、随机森林）应用于资产定价、风险评估；

   三是text analytics and natural language processing (NLP) in finance，例如分析金融媒体报道、公司filings（申报文件）提取隐性信息（如市场情绪、企业风险），这类信息难以通过传统量化数据捕捉。

精读教授所发表的文章

教授的研究成果均发表于金融领域权威期刊，核心内容及价值如下：

1. 《Financial Media, Price Discovery, and Merger Arbitrage》（Review of Finance）核心内容：用computational linguistics（计算语言学）分析金融媒体隐含的并购完成概率，发现股价对媒体信息存在反应不足——媒体隐含并购完成概率每提升1个标准差，多空并购策略后续12天收益增加1.2个百分点；剔除完成概率最低的28%交易后，并购套利年化阿尔法收益提升9.3个百分点。
2. 《Should Investors Join the Index Revolution? Evidence from Around the World》（Journal of Asset Management）核心内容：基于全球多市场数据，分析“指数革命”下被动指数投资的收益与风险，发现其效果因市场结构（如有效性、行业集中度）而异——有效市场中指数投资成本低、易获平均收益，非有效市场中主动投资仍有超额收益空间。
3. 《Are Financial Constraints Priced? Evidence from Textual Analysis》（Review of Financial Studies）核心内容：创新用textual analysis构建金融约束指标（规避传统指标主观性），发现金融约束存在“定价效应”——相关投资策略可获年化7%的风险调整后超额收益，对大型流动性股票及债务约束衡量时效果更显著。

教授的学术地位

1. 职位与项目管理角色现任香港大学商学院（HKU Business School）Associate Professor of Teaching in Finance、Principal Lecturer in Finance，同时担任BBA(IBGM)项目主任。BBA(IBGM)是港大商科核心本科项目，教授主导课程设计、教学质量把控及学生培养规划，对项目发展起核心作用。
2. 国际学术交流经历曾通过Doris Zimmern HKUCambridge Hughes Hall Fellowship，任剑桥大学Hughes Hall学院及Judge商学院Visiting Fellow，学术水平获国际顶尖高校认可；曾任德国Regensburg University金融系Visiting Scholar，拓展国际合作网络；

   2020年4月起成为Advance HE Fellow（英国高等教育学会会士），该认证是对高等教育领域教学能力的权威肯定。

3. 奖项与课程贡献获HKU杰出教学奖、教学创新奖，HKUBS（港大商学院）3次学院杰出教学奖及首届学院教学创新奖，研究类奖项包括Stephan Koren Prize等，实现“教学+科研”双优；2018年开发全球首个“金融与金融科技领域文本分析及NLP”大学课程（据其所知），此后每年更新内容，填补“技术+金融”交叉领域课程空白，培养复合型人才。
4. 成果影响力研究发表于Review of Financial Studies（金融顶刊，UTD 24种商学院顶刊之一）、Review of Finance等平台，还被Harvard Law School Forum on Corporate Governance and Financial Regulation收录，兼具学术影响力与政策参考价值。

有话说

1. 跨学科背景支撑研究深度教授拥有应用数学（德国Ulm大学）、数学硕士（美国Texas A&M大学）、金融学博士（奥地利维也纳金融研究生院，优异成绩）的交叉背景。这种背景使其在量化研究中能从数学视角优化模型逻辑——例如在NLP研究中，通过数学方法提升文本特征提取准确性，避免纯金融学者的“技术工具化”误区，这是其成果登顶刊的重要原因。
2. 研究立足实践，推动产学研联动教授的研究均针对业界痛点（如并购套利收益优化、指数投资决策困惑），而非纯理论推导。同时，他积极对接业界从业者、监管机构，将研究结论转化为实践建议；还帮助HKU商学院学生对接实习机会，形成“研究实践人才培养”闭环，促进学术成果落地。
3. 教学与前沿同步，助力学科交叉在金融科技快速发展背景下，教授将NLP、AI等研究前沿融入课程，使教学内容与行业趋势同步。课程还衍生“NLP FinTech Forum”学生博客平台，鼓励学生将理论用于实践分析，推动“金融学+数据科学+计算机科学”交叉发展，契合当前金融行业对复合型人才的需求。

博士背景

Sophia，985本，英国G5经济学博士毕业，研究方向包括：宏观经济学，货币政策，金融市场等。在《Journal of Monetary Economics》等国际权威学术期刊上发表论文。Sophia学长擅长经济学方向研究型博士申请辅导，包括：选校定位，套磁辅导，研究计划写作辅导，个人陈述写作，以及面试辅导。成功帮助学生取得英国G5、新加坡和香港高校商科方向的博士offer。