數(shù)字引領(lǐng)時(shí)代  智能開創(chuàng)未來

方艷(FANG Yan)

教授電話:
 電子郵件:yiffanyfang@163.com

教育背景

1995-1999,合肥工業(yè)大學(xué),學(xué)士(材料學(xué))
2006-2012,俄勒岡州立大學(xué),博士(統(tǒng)計(jì)學(xué))

研究領(lǐng)域

金融統(tǒng)計(jì)、統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析、高維數(shù)據(jù)分析

主講課程

  主講《高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》、《金融計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》、《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》(英)、《金融時(shí)間序列分析》、《金融數(shù)學(xué)》、《R語言及在金融中的應(yīng)用》等課程。

簡介

方艷,教授,碩士生導(dǎo)師,上海市浦江人才,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)博士后,俄勒岡州立大學(xué)訪問學(xué)者,美國加州大學(xué)爾灣分校訪問學(xué)者。2012年6月至今在上海對(duì)外經(jīng)貿(mào)大學(xué)任教。兼任中國現(xiàn)場統(tǒng)計(jì)研究會(huì)統(tǒng)計(jì)調(diào)查分會(huì)理事,中國現(xiàn)場統(tǒng)計(jì)研究會(huì)試驗(yàn)設(shè)計(jì)分會(huì)理事,上海市統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)特約研究員。主要從事金融計(jì)量、高維大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析、人工智能和數(shù)據(jù)挖掘、半?yún)?非參分位數(shù)回歸等研究。主持國家社科基金一般項(xiàng)目、國家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目、中國博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目、上海市教委科研創(chuàng)新項(xiàng)目,參與國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目、國家社科基金重大項(xiàng)目、教育部人文社會(huì)科學(xué)研究規(guī)劃基金項(xiàng)目、上海市政府發(fā)展研究中心《面向未來30年的上海》重點(diǎn)課題等。先后在JBES、Biometrics、IME、FRL、Journal of Applied Statistics、Expert Systems with Applications、Journal of Forecasting、Journal of Economic Policy Reform、國際金融研究、中國管理科學(xué)、國際貿(mào)易問題、復(fù)旦學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)、運(yùn)籌與管理等國內(nèi)外核心刊物上發(fā)表論文三十余篇,出版專著一部。

 

部分發(fā)表的論文

  1. 劉映琳, 方艷, 楊金強(qiáng). 我國糧食能源的跨市場風(fēng)險(xiǎn)傳染與外部沖擊[J/OL]. 中國管理科學(xué) : 1-16[2023-03-25]. https://doi.org/10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2022.0454.

  2. Liu, Y.L., Zhang, J.J., and Fang, Y.(通訊), 2023. The driving factors of China's carbon prices: Evidence from using ICEEMDAN-HC method and quantile regression. Finance Research Letters, p.103756.

  3. Fang, Y., Wang, W., Wu, P., and Zhao, Y., 2023. A sentiment-enhanced hybrid model for crude oil price forecasting. Expert Systems with Applications, 215, p.119329.

  4. Yan Fang, Jian Li, Yinglin Liu, Yunfan Zhao, 2023. Semiparametric Estimation of Expected Shortfall and Its Application in Finance. Journal of Forecasting. 42(4), 835-851.

  5. Fang, Y., Yuan, J., Yang, J., and Ying, S.J., 2022. Crash-based quantitative trading strategies: Perspective of behavioral finance. Finance Research Letters, 45, p.102185. (March, 2022)

  6. Fang, Y., Xue, L., Martins-Filho, C., and Yang, L.J., 2022. Robust Estimation of Additive Boundaries with Quantile Regression and Shape Constraints. Journal of Business & Economic Statistics, 40(2): 615-628. (April, 2022)

  7. 方艷, 張?jiān)t, 劉津智,張潔. 多資產(chǎn)掛鉤的結(jié)構(gòu)性理財(cái)產(chǎn)品定價(jià)研究[J]. 復(fù)旦學(xué)報(bào)自然科學(xué)版. 2018, Vol. 57, No. 5, pp. 554-564. 2018.10

  8. Fang, Y., Feature Selection, Deep Neural Network and Trend Prediction[J], Journal of Shanghai Jiaotong University (Science) (EI). Vol 23, no. 2, pp. 297-307. 2018.

  9. 方艷, 張?jiān)t, 喬明哲. 上證 50ETF 期權(quán)定價(jià)有效性的研究: 基于 BSM 模型和蒙特卡羅模擬[J]. 運(yùn)籌與管理, 2017, 26(8): 157-166.

  10. 方艷,賀學(xué)會(huì),劉凌,曹亞暉. 滬港通實(shí)現(xiàn)了我國資本市場國際化的初衷嗎?——基于多重結(jié)構(gòu)斷點(diǎn)和t-Copula-aDCC-GARCH模型的實(shí)證分析,國際金融研究(CSSCI). 2016,Vol. 355 (11):76-86.

  11. Li, X.J., Fang, Y. Does external shock trigger systemic banking distress? Journal of Economic Policy Reform(SSCI), 18(1): 51-68, 2015

  12. Fang, Y., Liu, L. and Liu, J.Z. A dynamic double asymmetric copula generalized autoregressive conditional heteroskedasticity model: application to China's and US stock market. Journal of Applied Statistics (SSCI), vol. 42, no. 2, pp. 327-346. 2015

  13. 劉凌*、方艷、張晶晶,國際油價(jià)與人民幣NDF收益率動(dòng)態(tài)相關(guān)性分析,國際貿(mào)易問題(CSSCI),第4期,144-154頁,2014

  14. Fang, Y., A Bayesian Approach to Inference and Prediction for Spatially Correlated Count Data Based on Gaussian Copula Model. IAENG International Journal of Applied Mathematics (EI), vol. 44, no. 3, pp. 126-133, 2014

  15. Fang, Y., and Liu, J.Z. A Novel Prior-Based Real-Time Click Through Rate Prediction Model, International Journal of Machine Learning and Cybernetics (ESCI), vol. 5, no. 6, pp. 887-895, 2014

  16. Fang, Y., and Madsen L. Modified Gaussian pseudo-copula: Applications in insurance and finance. Insurance: Mathematics and Economics (SCI), vol. 53, no. 1, pp. 292–301, 2013

  17. Madsen, L., and Fang, Y. Joint regression analysis for discrete longitudinal data. Biometrics (SCI), vol. 67, no. 3, pp. 1171-1176,2011.

 

專著

  1. 方艷, 2018. Copula理論及其在金融相依性領(lǐng)域中的應(yīng)用(著作),中國金融出版社。2018.09    

 

科研項(xiàng)目

  1. 2023年國家自科面上項(xiàng)目“遷移學(xué)習(xí)和聯(lián)邦學(xué)習(xí)研究及在民航大數(shù)據(jù)的應(yīng)用”(參與,在研)

  2. 2023年教育部人文社會(huì)科學(xué)研究規(guī)劃基金項(xiàng)目“大規(guī)模面板數(shù)據(jù)交互效應(yīng)動(dòng)態(tài)指標(biāo)模型的結(jié)構(gòu)識(shí)別與穩(wěn)健估計(jì)”(參與,在研)

  3. 2022年國家社科重大項(xiàng)目“國內(nèi)國際雙循環(huán)測度與評(píng)價(jià)的理論、方法及應(yīng)用研究”(參與,在研)

  4. 2021年國家社科基金“大尺度面板數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸模型及其在金融貿(mào)易大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用研究”(主持,在研)

  5. 2019年國家自科面上項(xiàng)目“相依死亡率模型下的家庭最優(yōu)消費(fèi)—投資—保險(xiǎn)/退休問題”(參與)

  6. 2016年中國博士后科學(xué)基金第59批面上資助“高維離散變量相依性的統(tǒng)計(jì)推斷及應(yīng)用”(主持)

  7. 2015年國家自然青年科學(xué)基金項(xiàng)目“基于貝葉斯-Copula的高維離散變量相依性研究”(主持)

  8. 2015年上海市教育委員會(huì)科研創(chuàng)新項(xiàng)目“基于Copula的高維離散變量相依性的統(tǒng)計(jì)分析”(主持)。

  9. 2015年度國家社科基金重大項(xiàng)目“全球大宗商品定價(jià)機(jī)制演進(jìn)與國際經(jīng)貿(mào)格局變遷研究”之課題四“大宗商品定價(jià)機(jī)制對(duì)國際經(jīng)貿(mào)格局影響的實(shí)證研究” (參與)

  10. 2015年教育部人文社會(huì)科學(xué)研究規(guī)劃基金項(xiàng)目“異質(zhì)性銀行條件下中國經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的金融因素研究” (參與)

  11. 2015年上海市政府發(fā)展研究中心《面向未來30年的上?!分攸c(diǎn)課題:上海在我國全面融入全球化和中國崛起中的開放紅利研究(參與)

  12. 2014年上海市浦江人才計(jì)劃“高維離散Copula模型及其在汽車保險(xiǎn)中的應(yīng)用研究” (主持)

  13. 2010年教育部人文社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目:國際油價(jià)沖擊對(duì)人民幣匯率傳導(dǎo)及其機(jī)制研究(參與)