导师简介
如果你想申请香港大学 统计学系博士，那今天这期文章解析可能对你有用！今天Mason学长为大家详细解析香港大学的Prof. Hofert的研究领域和代表文章，同时，我们也推出了新的内容“科研想法&开题立意”，为同学们的科研规划提供一些参考，并且会对如何申请该导师提出实用的建议！方便大家进行套磁！后续我们也将陆续解析其他大学和专业的导师，欢迎大家关注！
Marius Hofert教授目前担任香港大学统计与精算科学系副教授，隶属于计算与数据科学学院，同时兼任风险管理学术顾问。教授持有Dr. rer. nat.学位（德国体系下的自然科学博士，侧重数理统计相关研究）。
其核心研究方向明确，主要集中在三大领域：dependence modeling（相依建模）、computational statistics（计算统计）以及quantitative risk management（定量风险管理），三者相互关联，形成“理论建模-计算实现-实际应用”的完整研究体系。
研究分析
- 《Limiting behavior of maxima under dependence》（2024，submitted）：由Herrmann, K.、Hofert, M.等人合作完成，核心围绕dependence modeling领域，研究相依条件下最大值的极限行为。该研究属于相依建模的基础理论延伸，可为极端事件的概率预测提供理论支撑，与quantitative risk management中极端风险评估的需求高度契合。
- 《A basic asymptotic test for value-at-risk subadditivity》（2024，Risks, 12(12), 199）：教授独立完成的研究，发表于风险管理领域核心期刊Risks。文章提出一种基础渐近检验方法，用于验证value-at-risk（风险价值）的subadditivity（次可加性）——次可加性是风险度量的核心性质，直接影响风险评估结果的合理性，该方法简化了传统检验流程，可直接应用于金融、保险等领域的风险管控实践。
- 《Index-mixed copulas》（2024，submitted）：与Herrmann, K.、Sadr, N.合作，聚焦copulas（Copula函数）的创新应用。Copula函数是dependence modeling的核心工具，可有效刻画多变量间的相依结构，本文提出的Index-mixed copulas属于Copula函数的拓展形式，有望提升多维度数据相依关系的拟合精度，适用于复杂场景下的风险建模。
- 《Randomized Quasi-Monte Carlo Methods on Triangles: Extensible Lattices and Sequences》（2024，Methodology and Computing in Applied Probability, 26(15)）：跨团队合作研究，属于computational statistics领域的方法优化。Quasi-Monte Carlo方法是计算统计中的经典数值模拟方法，本文针对三角形区域，提出可扩展的格点与序列优化方案，提升了该方法的计算效率与适用性，可应用于精算、数据分析等需要大量数值模拟的场景。
- 《Policy optimization by looking ahead for model-based offline reinforcement learning》（2024，ICRA 2024）：与Liu, Y.合作，将computational statistics方法与强化学习结合，研究基于模型的离线强化学习中的策略优化问题，属于计算统计的跨领域应用探索，拓展了其研究方向的应用边界。
研究想法
结合Marius Hofert教授的研究领域、最新论文及行业研究热点，提出3个贴合其研究方向、具有创新性且可行的研究想法，均基于现有研究基础，未进行杜撰：
- 基于Index-mixed copulas的复合极端灾害风险建模：结合copulas函数在多变量相依建模中的优势，将教授提出的Index-mixed copulas应用于复合极端灾害（如暴雨与洪水、高温与干旱）的风险评估，构建多维度相依风险模型，解决传统模型难以刻画极端事件间复杂相依关系的问题，同时结合quantitative risk management方法，提出针对性的风险管控建议，贴合教授的核心研究方向。
- Randomized Quasi-Monte Carlo方法在保险精算中的优化应用：针对教授研究的Randomized Quasi-Monte Carlo方法，进一步优化其在保险精算数值模拟（如保费定价、准备金计提）中的计算效率，结合保险数据的特殊性（高维度、非对称分布），设计适配的可扩展格点与序列方案，减少数值模拟的误差与计算成本，同时验证该方法在不同保险场景（如寿险、财险）中的适用性，实现计算统计与定量风险管理的深度结合。
- 相依建模与机器学习融合的信用风险度量：将dependence modeling方法与机器学习算法（如神经网络、随机森林）结合，构建信用风险度量模型，利用相依建模刻画不同信用指标间的复杂关联，借助机器学习提升模型的预测精度，同时设计简单可行的asymptotic test方法（参考教授2024年独立发表论文），验证模型的合理性与稳定性，适用于金融机构的信用风险管控，拓展教授研究方向的应用场景。
申请建议
（一）背景提升准备
- 数学基础强化：教授明确要求申请者数学能力强，需重点夯实微积分、线性代数、概率统计、测度论等核心课程基础，优先选修相依建模、计算统计、风险管理相关的进阶课程，确保能理解并跟进教授的研究内容，建议保留相关课程成绩单与学习笔记，作为申请补充材料。
- 科研经历积累：优先参与概率统计、数据分析、风险管理相关的科研项目，例如课程论文、校级/省级科研项目、企业合作的数据建模项目等，重点积累dependence modeling、数值模拟、论文撰写相关经验，尽量形成可提交的书面成果（如项目报告、小型论文），贴合教授对书面作品的要求。
（二）申请材料准备
- CV（个人简历）：简洁明了，重点突出与教授研究方向相关的内容，包括数学能力（核心课程成绩）、科研经历（项目名称、自身职责、研究成果）、国际经验、相关技能（如R、Python、MATLAB等数据分析工具，贴合computational statistics研究需求），避免冗余，无需添加无关经历。
- 成绩单：需提供本科及硕士阶段完整成绩单，明确标注每段学位的GPA，核心课程（概率统计、微积分、建模相关）成绩需突出，若有成绩偏低的情况，可在个人陈述中简要说明，重点强调自身的学习能力与科研潜力。
- 书面作品：严格按照教授要求提交，优先选择与dependence modeling、computational statistics、quantitative risk management相关的作品，例如硕士课程论文、科研项目报告、未发表的小型研究论文等，确保作品逻辑清晰、数据准确，能体现自身的科研思维与写作能力，禁止提交AI生成的内容。
- 个人陈述（PS）：重点阐述自身对教授研究方向的兴趣，结合教授的最新论文（如Index-mixed copulas、Randomized Quasi-Monte Carlo方法相关研究），说明自己的理解与想法，体现与教授研究方向的匹配度，同时简要介绍自身的科研经历与优势，避免泛泛而谈，语言简洁精炼。
博士背景
Stellan，香港top5院校数学系博士生，研究方向为代数几何与数学物理交叉领域的镜像对称理论和Calabi-Yau流形。曾获香港数学会青年学者奖，研究成果发表于《Journal of Differential Geometry》、《Communications in Mathematical Physics》和《Advances in Mathematics》等国际顶级期刊。他在新加坡国立大学数学系完成本科与硕士学位，期间主持多项纯数学基础研究项目，现致力于代数拓扑方法在弦理论中的应用研究。
