管理科学与工程 -经济预测与预警
本研究方向立足于经济系统运行的机理和一般规律，并考虑复杂经济系统的非线性、复杂性、动态等特性，在可靠的数学模型和大量经济运行数据基础上研究先进的预测预警模型方法，实现对国家宏观经济和行业经济系统快速准确的预测、评估国家政策对经济系统的影响。本方向的特色是突破传统的经济分析框架，以人工智能技术为集成工具，将文本挖掘算法、计量经济模型、机器学习模型综合集成起来，建立面向复杂系统建模分析的TEI@I方法论。基于该方法论创建了一系列经济预测和预警模型，有效地对GDP、CPI、货币需求、外汇汇率、国际原油价格等宏观经济重要指标和国际市场主要经济指标进行了准确预测，同时对货币政策、财政政策、产业政策的执行效果进行有效评估。开创了区间计量模型研究的新方向，在国际上产生了重要影响。解决了模型选择和平均研究中的几个难题，文章发表在计量经济学的顶级期刊，并已在港口集装箱吞吐量预测等实际问题中得到成功应用。
本研究方向充分发挥各相关分支学科的整体优势，以解决重大问题带动科研攻关，不仅取得了一批有重大影响的理论研究成果，在国内外学术界具有较高影响，而且在支持国家高层决策方面做出了突出贡献，受到了中央领导和政府管理部门的重视与好评。本研究方向特色鲜明，具有较深厚的学术根底，并形成较好的研究分工与学科梯队建设。
经济预测预警研究不仅成为现代社会和高技术发展的迫切需求，而且通过逐步解决经济系统研究领域中的一些重大问题，来进一步促进国家经济和社会的可持续发展。本研究方向对于经济系统的宏观调控、预测以及重大风险的预测有着重要的现实意义，对于开拓新的经济学研究方法及复杂性科学的探索有着深远的理论意义。
管理科学与工程 -金融工程与风险管理
本研究方向着重理论研究与实践应用的有效结合，充分发挥中科院在数理科学方面力量雄厚、多学科综合交叉的优势，在金融经济学、金融计量、量化投资建模、风险管理、衍生品定价等领域取得了一系列具有重要学术价值和国际影响力的研究成果，在国际顶级计量经济学杂志《Journal of Econometrics》、统计学杂志《The Annals of Statistics》、《Econometric Theory》等国内外重要学术期刊发表了一大批高水平的学术论文，获得国内外同行的高度评价。
研究团队在注重理论创新的同时，一直致力于在积极解决国家社会经济发展中金融风险、金融安全等重要问题中提升新的理论和方法，并服务于我国经济建设，有效支持了政府部门的相关科学决策，部分研究成果和报告得到政府决策部门的好评。近年来，该团队获得了多项国家级和省部级奖励。
本研究方向与中国银监会、大型商业银行、资产管理公司、信用评级公司等重要金融机构密切合作，以实际项目为依托，借助国内金融机构信任中国科学院这一国家级研究平台的优势，便利地使用国内大型金融机构非对外公开的金融大数据，对金融工程与风险管理领域中的许多重大实际问题进行研究，获得丰富的产学研相结合的成果，为金融机构提供了业务与决策支持，培养了大批专业人才。
管理科学与工程 -投入产出技术及其应用
本研究方向基于投入产出技术对宏观经济系统的描述与刻画，深入开展复杂环境下经济、资源环境系统分析与预测的理论与模型，在长期的科研工作中形成以下特色研究：深刻把握经济、资源环境系统的动态性、非线性、非周期性等一系列复杂性，系统研究经济、资源环境系统运行的内在机理、演变机制、动态规律，注重预测理论的创新性、预测精度的准确性及预测模型的实用性，密切关注社会经济发展过程中的重大和热点问题，深入开展对粮食产量预测、全球价值链与贸易利益、宏观经济走势预测、需水量预测等重大问题的预测模型及政策研究。
本研究方向充分发挥各相关分支学科的整体优势，以解决重大问题带动科研攻关，不仅取得了一批有重大影响的理论研究成果，在国内外学术界具有较高影响，而且在支持国家高层决策方面做出了突出贡献，受到了中央领导和政府管理部门的重视与好评。本研究方向特色鲜明，具有较深厚的学术根底，并形成较好的研究分工与学科梯队建设。
投入产出技术及其应用的研究不仅成为现代社会和经济管理的迫切需求，而且通过逐步解决经济系统研究领域中的一些重大问题，来进一步促进国家经济和社会的可持续发展。本研究方向对于经济系统的宏观调控、资源环境的管理以及风险的控制有着重要的现实意义，对于开拓新的经济学研究方法及复杂性科学的探索有着深远的理论意义。
管理科学与工程 -决策支持系统与社会计算
本方向着重于面向非结构问题的决策支持系统及其相关研究。
从一般决策支持系统理论和方法中突出对非结构复杂问题求解的全过程支持技术、方法和应用研究。其中关于问题结构化过程（problem structuring process) 的支持技术探索是该方向的基础性难题，也是面向复杂系统问题的综合集成方法论的核心问题。目前提出的CorMap和iView两项定性综合集成的支持技术，为质性研究提供了可操作的计算工具，充实了钱学森系统学框架，为国际系统研究认可的中国系统研究学派代表，同时，从非结构问题求解过程的知识创造、运用与管理出发而发展了知识管理技术和方法论，将综合集成的技术全方位融和进入决策支持系统理论和知识管理实践，实现学科的融会贯通。
更进一步，面向社会复杂系统问题，突出来自网络群体和公众的意见挖掘，创造性地将用户生成内容UGC对应到个体所感知的社会风险，从而扩展一般互联网信息挖掘方面，探索基于UGC大数据下进行实时在线社会风险评测，为社会管理创新及和谐社会评价提供了新视角和新手法。已建立第一个中国在线社会风险数据平台, 生成了百度新闻热搜词每日社会风险水平。获得国际会议优秀论文奖两项，2015年由IIASA、INFORMS、SFI等首次联合举办的系统分析国际会议上，是全球提名的200个特邀大会报告中最后入选的30个特邀大会报告之一。
在决策支持系统的应用与实践方面，更是对国家及地区和部委的围绕宏观经济运行而开发相应的决策支持系统，包括宏观经济与行业经济预测预警、国际收支平衡、宏观经济建模、货币政策分析等领域的系统分析与设计，体现了将最先进的分析建模理论模型研究成果应用于经济相关的决策分析。所建立的宏观经济金融监测预警集成决策支持平台服务于宏观、金融、行业、区域等各不同主题和层次的经济监测预测预警与政策决策，实现了多领域多学科交叉，为经济预警相关研究和政府部门决策提供了一个科学的，集成的实时监测预警与政策决策支持平台，为制定宏观经济政策提供了科学依据，极大的提高了决策的科学性和决策效率，具有很高的系统设计与开发的学术价值和应用价值。
管理科学与工程 -运筹与优化
运筹与优化的思想源于人们在生产劳动和社会实践的早期，具有非常长久的历史，例如人们刀耕火种的年代就采用了可靠性冗余的思想了。后来的田忌赛马、运筹帷幄等都是很好的力证。作为学科的研究起源于二十世纪三四十年代，它的研究对象是人类对各种资源的运用以及筹划活动，它的研究目的在于了解和发现这种运用及筹划活动的基本规律，以便发挥优先资源的最大效益，来达到总体、全局的最优目标。它强调研究过程的完整性。从问题的形成开始，到构造模型，提出方案，进行检验，建立控制，直至付出实施为止的所有环节构成了研究的全过程。它还强调理论与实践的结合。在解决实际问题的同时，逐渐形成了理论的完整体系。运筹与优化的研究理论，目前也成为了管理科学与工程学科的学科基础。
我们是国内最早开展运筹与优化研究的队伍，是国内运筹学研究的起源地，由全球知名专家组成了一批充满活力、高水平的研究团队，在随机优化、物流与供应链管理、组合优化、网络优化等方向上更是做出了一批世界领先的成果，多篇有影响力的论文发表在Operations Research、Mathematics of Operations Research等国际顶级期刊上，多部有影响力的专著也由Springer等国际知名出版社出版。
运筹与优化的研究，已充分表现出多学科的交叉结合，从不同学科的角度出发提出各自对实际问题的认识和见解，促使解决大型复杂显示问题的新途径、新方法、新理论的快速形成，已成为系统工程学和现代管理科学等不同学科中的一种基础理论和不可缺少的方法、手段和工具，被应用到各种实际管理问题中，在现代化建设中发挥着重要的作用。特别地，对当前所面临的管理科学与工程中具有中国特色的问题，更需要利用运筹与优化强大的学科功底，去研究中国特色的新问题、新方法。
