课程设置

本课程将概述应用商业研究。它旨在帮助学生掌握应用商业研究的科学范式、基本方法、以及研究过程，也帮助学生了解成功撰写DBA论文的基本流程。本课程将涵盖研究伦理、研究规划和管理、研究问题识别、研究方法、数据收集和数据分析的方法简介等主题。

通过本课程学习，学生将能了解应用商业研究的科学范式、基本方法以及过程。为成功撰写DBA论文打下基础。

本课程旨在系统性地介绍应用商业研究中的定量方法。课程将尽量以简单的方式，且在不涉及太深奥的数学的前提下，教授定量方法里最重要的思想、概念和方法。通过本课程，学员将了解定量方法的长处与局限，学习如何利用基本的定量工具和技巧进行应用商业研究。

本课程旨在帮助学生了解如何利用调查研究方法(第I部分)和实验 (第II部分)在应用商业研究中产生和检验理论。学生将学习调查和设计实验的基本概念，设计技巧，收集和分析数据。本课程将讨论这些方法是如何推进DBA博士论文的商业研究实践和科学知识。

本课程提供商业管理各领域的前沿应用商业管理研究课题。 本课程将涵盖和选定的经济和商业学科相关的主题，如会计、金融和管理经济学。

本课程提供商业管理各领域的前沿应用商业管理研究课题的调查。 本课程将涵盖和选定的经济和商业学科相关的主题，如管理、市场、营运和科技与创新。

本课程旨在帮助学生准备工商管理博士论文开题。 通过研究工作坊式的学习过程，包括参与学生和教师之间的演示和互动，学生有望获得有价值的见解和指导，从而促进其 DBA 论文提案的发展。

本课程将阐述中国和东亚公司的公司治理挑战，并探讨加强公司治理体系的各种机制。 我们将特别关注在中国和东亚普遍存在的国有公司和企业家/家族控制的公司治理问题。

本课程采用跨学科方法，使用经济学、法律、政治学和社会学的理论，为理解世界各地不同的所有权结构和公司治理制度提供理论框架。 通过把理论与公司治理实践知识相结合，我们将讨论到以下议题：政府对国有和非国有企业的干预、会计不透明和欺诈、董事会的无效监督、控股股东对小股东的征用，以及家族企业的继承。

在导师的总体监督下，在以下任何领域进行独立研究：会计、商业经济学、商业法律、金融、保险、国际商业、管理、管理信息系统、市场营销、人事和产业关系、生产和运营管理或 房地产。 先决条件：学生需拟定包含研究主题、目标和方法的研究提案，并征得导师同意。 学生可以自选导师并提交提案，但导师没有责任必须接收研究学生。 学生可选修本课程一次或两次，总学分不得超过6个学分，而且学生不能在同一学期内选修本课程两次。

本课程旨在将传统的运营管理理论与高级课题联系起来，探讨企业在面对地缘政治紧张局势、贸易壁垒和自然灾害等新挑战，以及全球供应链重组、技术脱钩和商业可持续性等其他 大趋势时如何调整其全球运营和供应链。

本课程通过对消费者和市场的深入了解介绍各种制定营销战略的方法论。 例子包括A/B测试和商业实验，数据驱动的模型和算法，实验室实验，以及应用博弈论。

人才和领导力是组织生存和竞争的关键。组织行为学和领导力处于科学研究、企业实践以及艺术运用的交集点。本课程基于最新的组织行为学和领导力的理论和高水平研究，主要探讨个体差异（例如性格和基因）及其与领导的兴起和效能、员工激励、领导力发展以及幸福感等的关联。

管理会计渗透到公司最基本的业务职能中。本课程介绍有关绩效衡量、激励和薪酬设计、预算和目标设定、企业文化、管理中的公司治理以及会计和业务决策整合的最新知识。

本课程旨在帮助拥有丰富商业与管理经验的高层从业者，系统掌握如何将前沿人工智能（AI）技术——包括机器学习、自然语言处理及GPT类大模型——直接应用于金融与商业决策场景。课程以真实世界中的非结构化数据（如电话会议记录、年报、ESG及社交媒体披露、产品图像、基金经理报告等）为切入点，引导学员在熟悉业务问题的前提下，学习匹配的AI建模、信息抽取、情感分析与预测方法，最终能够利用AI工具驱动数据洞察和智能决策。课程配套视频资源（含GPT实操教程），可灵活作为DBA核心课程模块或高层管理培训的补充内容，编程门槛友好，全程配有代码演示视频。修读后，学员将深刻理解AI如何重塑金融与商业分析范式，并为后续探索AI+管理的前沿课题打下坚实基础，真正将人工智能转化为解决复杂商业问题的实战利器。

本课程将概述金融科技，如区块链、替代贷款、机器学习和机器人咨询。学生将对最近的金融科技发展及其在金融行业的影响有广泛的了解。学生还将得到实践和解决问题的经验，这些经验对金融科技的应用和创新是有用的。主题可能包括但不限于：区块链、比特币、智能合约、去中心化应用、智能合约的市场、替代性和P2P贷款和众筹、机器学习及其在金融科技中的应用，如机器人咨询、人工智能和量化交易、金融科技的法律问题。

本课程的目的是为对管理创新过程的各个方面感兴趣的学生提供坚实的基础，并从政策角度更好地理解创新过程。 本课程分为两部分。 大体上，课程的前三分之二更注重于管理创新的分析和战略框架。 这一部分研究科技变革的模式及其影响，科技转型的规划，从创新中获取经济利益的手段，以及创新项目的长期规划。 课程的最后三分之一将研究实施战略中涉及的更多组织问题。 这些问题包括团队和伙伴关系的管理，项目内和项目间的学习，管理者在预测和融资中的作用，指导和终止创新项目，科技创业，以及创新的障碍。 课程将广泛使用书面的和视频的案例研究，以说明一系列的科技以及与开发它们和把它们推出市场相关的问题。

本课程介绍与管理技术创新相关的高级研究课题，例如开放式创新、众包、众筹、加密资产、人工智能（AI）和增强现实（AR）。 本课程将重点关注这些技术创新对公司和/或个人的影响，并讨论与这些影响相关的基础理论。

本课程旨在全面介绍人工智能技术的快速发展及其商业应用。课程重点探讨自然语言处理、计算机视觉、生成式人工智能与强化学习等 AI 技术如何重塑商业格局，以及 AI 数据安全与伦理标准所带来的全新挑战。通过简介 AI 技术发展的逻辑，尝试解答以下问题：当前企业中哪些业务可以通过人工智能降低成本并提升效率？引入人工智能可以创造哪些新的成长机会？未来人类社会与人工智能技术将如何协同发展？

本课程旨在使学生接触到广泛的全球、区域和地方的商业和管理问题。 为了促进有效的学习，本课程将选取特定的主题，例如贸易、经济、科技、金融、市场、企业、政治、公司治理、管理实践，以及各种社会问题。 学生将能深入掌握所选管理和商业主题背后的要点，并提出见解，以帮助企业在未来做出更好的决策。

本课程将要求学生提交课前作业和撰写书面学习计划，然后在选定的地方进行为期五天的学习周。学生必须提交一份书面报告，并作口头报告。在国外上课的目的是让学生接触到与全球商业和管理有关的广泛课题。学生将接触到不同的国家环境，与各种形式的国际业务相关的优势和问题，以及国际公司的管理策略。

本课程将系统地检视主要中央银行（如美联储和中国人民银行）的货币政策制定以及政策对全球金融市场的影响。此外，本课程还将对中国宏观金融问题的最新发展以及这些新发展在全球金融体系中的相互作用提出了见解。

本课程将概述大中华区（中国大陆、香港和台湾）的资本市场和金融机构，以及该地区企业的融资战略，具体议题包括股票市场、债券市场、金融中介机构、资本筹集战略和并购。重点将放在大中华区不同的制度因素如何影响金融市场和机构的运作，进而影响企业的融资战略。

本课程将解释金融系统和企业组织形式的经济基础，以及它们如何在世界各地的不同文化和法律环境中运作。

本课程将批判性地研究商业中的风险管理，商业损失风险，风险管理的工具和创新，保险合同、政策和定价，保险公司的战略运作，以及保险领域的政府监管/政策变化。

本课程将结合管理和投资，分析市场中的并购（接管）。 讨论的议题包括：并购的战略意义，以及其过程、价值来源，和相关的政策和法规。 本课程将特别提及跨国并购，剖析一些成功和不成功的案例，并探讨最佳做法，亦会批判性地研究收购后的投资管理。

本课程目的是教授基于过去价格历史的投资策略，并将广泛讨论逆向策略和动量策略等交易策略。 本课程还将涵盖许多投资者的行为偏差以及技术分析的主要交易原则。

本课程基于战略和组织管理方面的最新理论发展，以中国为背景，研究中国创业公司/上市公司和外国跨国公司的活动、战略和结构；跨国公司与其他组织、制度和市场之间的互动；以及企业的跨国活动和商业实践的跨国比较研究。

会计为资本市场提供了基本且关键的信息。本课程将介绍关于会计如何与资本市场互动的最高级知识。主题包括收益管理、收益定价、量化投资中的会计信息、涉及会计信息的股市异常、ESG报告和投资，以及合同中会计信息的使用。

本课程旨在帮助学生了解全球资本市场和金融领域的前沿趋势与发展。课程聚焦于区块链技术与第三代互联网（Web3）崛起的背景下，着重探讨数字资产及加密金融的发展现状与应用场景。

课程的核心主题是理解区块链技术与智能合约，以及它们在去中心化金融（DeFi）与其他 Web3 商业创新中的应用。区块链与智能合约是保障数字场景安全、透明与高效的基石。区块链是一种分布式账本技术，具有不可篡改性及高度安全性等特性。智能合约则是能够基于防篡改的去中心化共识，依条件自动执行的数字合约。

除了探讨 DeFi 与区块链的其他商业应用外，课程亦涵盖一些密码学的必要概念（如哈希、数字签名、公私钥等）。课程还将介绍稳定币与实体资产上链（RWA）等概念、原理及目前产业发展趋势。

学生将于博士生涯第二年进行导师匹配，项目将兼顾学生及导师意愿进行匹配。

学生将撰写论文研究计划，于博士第二年完成论文开题答辩。

每位学生的论文将由资格考核委员会评定，论文开题委员会成员至少为3人（含导师），委员会的成员组成须由香港中文大学研究生委员会审核同意。

每位学生的论文将由资格考核委员会评定，该委员会成员至少为4人（含导师），委员会的成员组成须由香港中文大学研究生委员会审核同意。

博士论文应符合香港中文大学研究生委员会论文规范及要求。博士论文一般用中文撰写，字数一般不得少于5万字，同时需包含中、英两种语言的论文摘要。

论文选题应以企业实践中战略性、复杂性问题的解决为主，重点为应用型研究。

学生每年都须向资格考核委员会递交关于论文进展的报告。学生如无法按时提交年度进展报告而又未获校方同意延迟提交，则学生可能需要休学或被勒令退学。

本模块为自学在线课程及考试，教学语言为英语。此课程涵盖了 RDM 概述、数据管理计划、数据存储和数据伦理等内容，完成本课程后，学生将能够理解研究数据管理的目的和原则。此模块为学生在第一学年内必须完成的模块，也是满足成为博士候选人以及毕业的要求之一。

数据管理计划（DMP）是一份文件，研究人员在其中规划整个研究生命周期中数据管理的各项细节。该计划通常由首席研究员和研究团队在开题答辩前制定，并构成开题报告的一部分。部分资助机构要求在开题报告中附带提交数据管理计划。

本模块为自学在线课程及考试，教学语言为英语。此课程是由研究与知识转移服务办公室（ORKTS）提供的研究伦理培训（RET），以增强研究人员对研究和出版相关伦理概念的认识。学生在毕业前必须完成此模块。

本模块为自学在线课程及考试，教学语言为英语，旨在帮助研究者掌握调查与行为研究的伦理规范与合规要求。内容涵盖知情同意、弱势群体保护、数据保密、风险防控及伦理审查流程等核心要点。

香港中文大学全体成员（教学及研究人员、研究生及本科生），凡研究涉及问卷调查、访谈或人类行为观察等调查与行为研究范畴，均须在开展研究前获得调查及行为研究操守委员会的伦理批准。通过本模块，研究者将能够准确判断是否需要申请伦理审查，识别潜在伦理风险，确保研究合规进行。

本模块为自学在线课程及考试，教学语言为英语。此课程向学生介绍适用于学术界的最新知识产权和版权问题。为了将这些与全球研究联系起来，课程还包括”抄袭”这一主题。学生在毕业前必须完成此模块。