丘奖官网对于经济金融建模奖的定义为经济金融建模奖研究范围涵盖经济学（含金融学）的所有领域。研究课题对于回答经济问题有直接的贡献或者方法学方面的贡献。经济学是一个涵盖广泛的学科，如果按照广义的经济学研究内容来分类，经济学包括金融学，金融学是经济学内部的子学科，我们熟悉的经济学主要有：微观经济学与货币经济学；国际贸易；金融学；健康、教育及福利；企业经济学；工商管理、销售与会计；农业与自然资源环境学；环境经济学；区域与交通经济学；其他特殊类别。如果按照狭义的经济学研究主题来看，则金融学和经济学是属于并列的两个学科。本文按照狭义的研究学科视角，可以把经济金融建模奖分为经济学建模和金融学建模两大主题。其中金融学包括金融与公司管理等，而狭义经济学则主要指金融学之外的其他生产生活领域经济学的应用。
如果从研究角度来分类，经济金融学则可以大概分为实证经济金融学和规范经济金融学两类：其中实证经济金融学侧重于定量描述、量化和解释经济发展、预期和相关现象，它依赖于客观的数学分析、相关的事实和相关的数字。规范经济金融学侧重于定性分析意识形态、观点导向、规范性、价值判断和“应该是什么”的陈述。但对近年丘奖经济金融建模学科的获奖论文中发现，并不是以上所有方向都适合参加赛。丘奖不仅包括经济金融，还涉及“建模”二字。建模指的是数学建模，指用数学的方法和理论来解决实际问题的科学方法。
因此，可以总结为，丘奖经济建模奖的理解是：采用建模的方法对经济学和金融学课题的研究，它需要的是定量研究即实证研究，不能是定性的研究即规范研究。大多数的获奖作品都是采用了计量经济学的方法，用数学建模的方式将经济量化进行研究，获得研究成果。也就是说，实证经济学是合适的，规范经济学是不合适的。由于在获奖作品中，几乎没有看到过定性研究的相关论文，推荐提交定量的计量经济学方向的论文。 从丘奖经济建模奖获奖作品的共性与趋势来看，强调与经济金融学科的相关性、研究思路（研究主题选择）和研究构思的原创性、科学性和严密性、研究报告书的学术规范性、面试答辩口语表达的学术规范性、面试答辩团队的合作性等。
从研究领域来看，可以按照狭义的经济学和金融学两大类对2019-2021年丘赛经济金融建模类获奖论文进行分类，其中属于狭义经济学研究领域的论文共有14篇，例如Carbon Tax or Carbon Emission Quota on Carbon Market: A Theory on Traditional Internal Combustion Engine Vehicle Regulation，COVID-19 and Waste: Evidence from New York City and Taiwan等，而属于金融学研究领域的论文共有7篇，例如Beyond the Blockchain Announcement Signaling Credibility and Market Reaction，Resilience and Female Entrepreneurship: Evidence from New Survey Data等。可以发现，狭义经济学的论文数量占比要高于金融学，这与金融学相对较强的专业性排他性和经济学相对更广泛的主题性有关。
2021丘成桐奖总决赛经济金融建模获奖课题类型分布
具体来说，14篇狭义经济学的获奖论文主题领域中，有5篇属于绿色经济学，占比最高，包括Carbon Tax or Carbon Emission Quota on Carbon Market: A Theory on Traditional Internal Combustion Engine Vehicle Regulation，COVID-19 and Waste: Evidence from New York City and Taiwan，A Survey Analysis on Rural Environment Governance，基于空间视角下的中国大陆各省环境效率对比研究，Optimal Control Plan of Air Pollution in a City of North China。有3篇属于劳动经济学，包括The Impact of Digital Capital on Gender Wages——Empirical Analysis Based on CGSS，Chinese Immigrants and Local Labor Markets in the U.S.: A State-Level Analysis，Data-driven approach for predicting and explaining the risk of long-term unemployment。有一篇属于产业经济学，为数字化与制造业企业创新—基于中国 A股上市制造业企业的研究。有一篇属于国民经济学，为The Measurement on China’s Civil Airlines Network Structure and Empirical Analysis in its Influential Factors。有一篇属于教育经济学，为教育公平与生育率选择。有一篇属于拍卖，为All-Pay Auctions with Different Forfeits。有一篇属于社会责任，为COVID-19 and Employee Social Responsibility: Evidence from China。有一篇属于政治经济学，为Does Import Competition From China Impact Political Ideology in the U.S.? Evidence From China’s Accession to the World Trade Organisation。
2021丘成桐奖总决赛获狭义经济学奖课题类型分布
在7篇金融学的获奖论文主题领域中，有3篇属于资产定价，占比最高，包括Research on the difference between individual pricing and manufacturer pricing——Take the second-hand trading platform “Idle fish” as an example，How do Discount Pricing Strategies Affect Online Sales Performance during the “Double Eleven” Shopping Day: An Empirical Analysis Using Big Data，Pricing of Two-sided Platform Self-run and Third-party Sellers in the Perspective of Seller Competition: Evidence from JD。有2篇属于电子商务，为Path Optimization of Takeaway Distribution Based on Artificial Bee Colony Algorithm、Research on the Impact of Internet Breaking News Events on Online Commodity。有一篇属于企业家精神，为Resilience and Female Entrepreneurship: Evidence from New Survey Data。有一篇属于区块链，为Beyond the Blockchain Announcement Signaling Credibility and Market Reaction。
2021丘成桐奖总决赛获金融学学奖课题类型分布
因此，可以总结发现，从研究主题来看，获奖论文更侧重于狭义经济学中的绿色经济学、劳动经济学与金融学中的资产定价领域。这几个领域的主题可以结合最新的新冠疫情对经济金融的冲击进行构思和选题，使得论文的选题更有时代性和新颖性。
从研究方法来看，经济金融获奖建模论文主要运用的研究方法类型比较多，体现出研究方法的多样性、复杂性和不断更新。具体来说，包括回归分析、假设检验、数学理论模型、网络爬虫、大数据分析、混合研究、博弈论、文本分析、机器学习、模拟仿真、网络分析、比较分析、自然实验、DEA、主成分分析等。从2019-2021年获奖论文的累计运用次数来看，回归分析的使用次数最多，占比为27.8%，例如基于空间视角下的中国大陆各省环境效率对比研究。其次为数学理论模型，占比为18.5%，例如Optimal Control Plan of Air Pollution in a City of North China。第三为假设检验，占比为14.8%，例如COVID-19 and Employee Social Responsibility: Evidence from China。其他研究方法则分布较为平均，累计运用1-4次，包括大数据分析（7.4%，例如Data-driven approach for predicting and explaining the risk of long-term unemployment）、网络爬虫（3.7%，例如How do Discount Pricing Strategies Affect Online Sales Performance during the “Double Eleven” Shopping Day: An Empirical Analysis Using Big Data）、文本分析（3.7%，例如数字化与制造业企业创新—基于中国 A股上市制造业企业的研究）、机器学习（3.7%，例如Path Optimization of Takeaway Distribution Based on Artificial Bee Colony Algorithm）、模拟仿真（3.7%，例如Carbon Tax or Carbon Emission Quota on Carbon Market: A Theory on Traditional Internal Combustion Engine Vehicle Regulation）、自然实验（3.7%，例如COVID-19 and Waste: Evidence from New York City and Taiwan）、主成分分析（3.7%，例如Optimal Control Plan of Air Pollution in a City of North China）、混合研究（1.9%，例如Resilience and Female Entrepreneurship: Evidence from New Survey Data）、博弈论（1.9%，例如Research on the difference between individual pricing and manufacturer pricing ——Take the second-hand trading platform “Idle fish” as an example）、网络分析（1.9%，例如The Measurement on China’s Civil Airlines Network Structure and Empirical Analysis in its Influential Factors）、比较分析（1.9%，例如COVID-19 and Waste: Evidence from New York City and Taiwan）、DEA（1.9%，例如基于空间视角下的中国大陆各省环境效率对比研究）等。
