Qianru (Cheryl) Qi
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Biographie
Qianru (Cheryl) Qi est professeure agrégée de finance à l'École de gestion Telfer de l'Université d'Ottawa. Avant de se joindre à l'École Telfer, la professeure Qi a mené des recherches et enseigné à la Stern School of Business de l'Université de New York, à la Pratt School of Engineering de l'Université Duke et à l'Université Fudan de Shanghai, en Chine. Elle a également été consultante pour Morgan Stanley, New York, et Citigroup, Shanghai.
Le professeur Qi est une économiste financière qui étudie principalement les technologies financières et en assurance. En outre, elle étudie le rôle que joue la technologie dans l'élimination des inefficacités dans les secteurs hautement réglementés tels que les systèmes bancaires, la santé et l'éducation. Ses travaux ont été publiés dans des revues universitaires de premier plan, notamment Management Science et le Journal of Financial and Quantitative Analysis. Ses recherches sont financées par le Conseil de recherches en sciences humaines du Canada, la National Science Foundation aux États-Unis, la National Science Foundation de Chine et douze autres subventions nationales.
Le professeur Qi a obtenu son doctorat en économie financière à l'université de Purdue, sa maîtrise en mathématiques appliquées à l'université de Kaiserslautern, en Allemagne, et sa licence en sciences de gestion à l'université normale de Pékin, en Chine.
Domaines de recherche
Dans le cadre de ses recherches actuelles, la professeure Qi explore l’inférence causale des modèles de fondation et leurs applications dans trois domaines clés : les solutions pour la prise de décision générées par l’IA, la gestion des risques et la conformité réglementaire. Ses travaux portent notamment sur : la promotion de l’équité et de la transparence, et la diminution des préjugés dans certains secteurs, comme la finance et les ressources humaines; les modèles d’affaires novateurs conçus pour réduire les coûts des soins de santé; et les expériences sur le terrain qui combinent l’assistance par l’IA et l’apprentissage expérientiel et qui visent à améliorer le développement des compétences non techniques.
Domaines d'enseignement
Technologie financière/de l'assurance, finance de la santé, intermédiation financière, gestion des risques, fusion et acquisition, science des données.
Publications au cours des 7 dernières années
Articles publiés dans des revues avec comité de lecture
- Qi, Q(C)., Qu, Y., Wang, L., Pan, L. and Liu, S. 2024. Predict Industry Merger Waves Utilizing Supply Network Information. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 15: 2981–2993.
- Qi, Q(C). and Yu, J. 2024. The Impact of Generative AI on Employment and Labor Productivity. Review of Business, 44(1).
- Qi, Q(C)., Saadi, S. and Ben Omrane, W. 2023. Cryptocurrency Markets, Macroeconomic News announcements and Energy Consumption. Annals of Operations Research.
- Qi, Q(C). and McConnell, J. 2022. Does CEO Succession Planning (Disclosure) Create Shareholder Value? Journal of Financial and Quantitative Analysis, 57(6): 2355 - 2384.
- Qi, Q(C). and Mishra, B. 2022. Rethinking cancer drug discovery business model, post-COVID. Review of Business, 42(2): 1-20.
- Qi, Q(C). and Wang, J. 2021. Debt Structure Instability Using Machine learning Journal of Financial Stability. Journal of Financial Stability, 57: 100948.
- Qi, Q(C)., Saadi, S., Ben Omrane, W. and Guesmi, K. 2021. The High-frequency Impact of Macroeconomic News on Jumps and Co-jumps in the Cryptocurrency Markets. Annals of Operations Research, 330: 177–209.
- Qi, Q(C)., Wang, J. and John, K. 2020. Bank Integration and the Market for Corporate Control: Evidence from Cross-State Acquisitions. Management Science.
Livres
- Qi, Q(C). The Role of Disclosure in Motivating Top Executives. Saarbrücken, Germany: LAP Lambert Academic Publishing, 2018.
Recherche subventionnée au cours des 7 dernières années
| De-À | Source | Titre | * | ** | Rôle | Montant |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 2024 | MITACS | Developing Private Natural Language Processing (NLP) for Enterprise Data | C | O | PI | $ 30,000 |
| 2023-2025 | SSHRC Insight Development Grant | Leveling the Playing Field: Synthetic Data Solutions for Labor Market Equality | R | C | PI | $ 68,919 |
| 2023-2024 | SSHRC Partnership Engage Grant | Detection of Criminal Activity in Decentralized Finance | R | C | PI | $ 24,889 |
| 2023 | University of Ottawa, Library OER Grant | The FinTech Explorer: A Comprehensive Guide to Case Studies, Course Notes, and Emerging Trends | P | I | PI | $ 7,489 |
| 2023 | Telfer School of Management, Telfer Nation Fund | Experiential learning in Portfolio Management | P | I | PI | $ 5,000 |
| 2022-2026 | SSHRC Insight Grant | Cyberattacks on Private Sector: Determinants and Consequences | R | C | Co-A | $ 62,250 |
| 2020-2022 | Telfer School of Management Research Grants (SMRG) | Artificial Intelligence for Labor Market Equality | R | I | PI | $ 13,000 |
| 2019-2020 | Shenzhen Stock Exchange | Machine learning for Network analysis: Evidence from Corporate Production Network | R | O | Co-I | $ 15,000 |
| 2018 | National Science Foundation - Small Business Innovation Research (SBIR) | Bio-Unified Research Project Agent | O | F | PI | $ 50,000 |
LÉGENDE :
* But
C: Contrat de recherche | E: Subvention d'équipement | R : Subvention de recherche | S : Fonds de soutien | P : Subvention pédagogique | O : Autre | U : Inconnu
**Genre
C : Conseils subventionnaires | G : Gouvernements | F : Fondations | I : Financement interne UO | O : Autre | U : Inconnu
Rôle
PI = Chercheur(e) principal(e) | Co-I = Co-chercheur(e) | Co-PI = Co-Chercheur(e) principal(e)
