王江艳

发布者:澳门8858cc永利发布时间:2017-03-15浏览次数:9166


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姓名:王江艳

政治面貌:中共党员

最后学位:博士

职称:副教授

研究领域:函数型数据分析、时间序列分析、空间统计、统计机器学习

教学课程:《数据采集技术》《应用随机过程》《统计建模与R软件》《概率论与数理统计》《高等数学》《跨专业综合实验》

E-mailjiangyanwang@nau.edu.cn 

通讯地址:南京市浦口区雨山西路86

邮编:211815

 

学习简历

2013.09 – 2016.12苏州大学,理学博士,专业:概率论与数理统计

2010.09 – 2013.06苏州大学理学硕士,专业:概率论与数理统计

2006.09 – 2010.06信阳师范公司,理学学士,专业:数学与应用数学

 

海外留学经历

2015 9 -2016 9 月,爱荷华州立大学(Iowa State University)联合培养博士,合作导师:陈松蹊教授、Lily Wang教授

 

工作简历

2020.07至今,永利官网/江苏省政府统计与大数据研究院,副教授

2017.03-2020.06,永利官网/江苏省政府统计与大数据研究院,讲师

 

主持参与项目(课题)

国家自然科学基金面上项目,12271255时空相依函数型数据统计推断及应用研究2023/01-2026/12主持

国家自然科学基金青年项目,11801272,基于oracle 有效性的高维面板与函数型数据统计推断,2019/01-2021/12主持

2021年度江苏省高校青蓝工程项目2021/06-2024/06,主持

江苏省自然科学基金青年项目,BK20180820,复杂数据下误差分布函数的统计推断及应用研究,2018/07-2020/06,主持

江苏省高等学校自然科学研究面上项目,17KJB110005,斜态空间过程的灵敏度分析及其应用2017/09-2019/09,主持

江苏省研究生(博士)科研创新项目,KYZZ0331,函数型数据的默示有效估计理论与同时置信区域方法,2014/09-2016/12,主持

苏州大学优秀博士学位论文选题项目,233200113,时间序列和函数型数据的默示有效估计理论与同时置信区域方法,2013/01-2016/12,主持

国家社会科学基金重大项目,23&ZD036,中国式现代化的统计监测评价问题研究,2023/12-2028/12,参与

国家自然科学基金面上项目,12071220大数据下高维带跳半参数模型的统计推断及其应用研究2021/01-2024/12,参与

国家社会科学基金一般项目19BTJ035,基于深度学习的金融高频数据波动率预测及其应用研究,2019/07-2022/06,参与

国家自然科学基金面上项目,11871277,半参数统计模型的分布式估计及其推断, 2019/01-2022/12,参与

国家自然科学基金面上项目,11571250,基于高频数据的带跳半鞅过程扩散项波动率分析,2016/01-2019/12,参与

国家自然科学基金面上项目,11371272,函数型数据的统计推断,2014/01-2017/12,参与

国家自然科学基金一般项目,19BTJ035基于深度学习的金融高频数据波动率预测及其应用研究2019/07-2022/06,参与

国家社会科学基金青年项目,23CTJ028,基于迁移学习方法的股票波动率建模及应用研究,2023/10-2026/10,参与

江苏省自然科学基金青年项目,BK20171073,基于带跳回归模型的高维纵向数据统计分析,2017/07-2020/07,参与

江苏省高校自然科学研究重大项目,19KJA180002大数据情景下的环境审计理论、方法与技术创新研究,2019/06-2022/06,参与

江苏省高校自然科学研究重大项目,21KJA110003,波动率矩阵自回归模型统计推断及其在金融高频数据应用2019/06-2022/06,参与

实践项目

江苏长三角地区人口与经济社会发展研究江苏省第七次全国人口普查领导小组办公室,2021/09-2021/12

南京人口对高质量发展分析研究,南京市第七次全国人口普查领导小组办公室2021/09-2021/12

基础研究投入调查,江苏省财政科学研究所,2021/05-2021/12

基于大数据资源辅助的普查数据采集与分析方法研究,江苏省第四次全国经济普查领导小组办公室,2020/06-2020/12

无锡市数字经济规模及贡献率研究无锡市第四次全国经济普查领导小组办公室,2020/06-2020/12

金融风险防范的大数据分析,台州市金融学会,2018/09-2018/12

养老金收支分析及决策建议,苏州市社保局,2014/09-2014/12

 

 

期刊论文                     Corresponding author(*), Co-first author(†)

Wang, J., Liu, R., Cheng, F. and Yang, L. (2014). Oracally efficient estimation of autoregressive error distribution with simultaneous confidence band. Annals of Statistics (TOP). 42, 654-668.

Kong, X., Wang, J.*, Xing, J., Xu, C. and Ying, C. (2019). Factor and idiosyncratic empirical processes. Journal of the American Statistical Association (TOP). 114:527, 1138-1146.

王江艳林金官 (2022). 基于约束 B 样条光滑方法的协方差函数估计. 中国科学:数学. 52(6): 663-688.

Wang, J., Zhang, J., Lin, H., Han, Y., Tu, J. and Nie, X. (2023). Economic development, weak ties, and depression: Evidence from China. Journal of Affective Disorders (TOP). 334, 246-257.

Han, M., Lin, H., Wang, J., Wang, Y. and Jiang, W. (2019). Turning corporate environmental ethics into firm performance: The role of green marketing programs. Business Strategy and the Environment (SSCI一区). 28, 929-938.

Wang, J., Gu, L. and Yang, L. (2022). Oracle-efficient estimation for functional data error distribution with simultaneous confidence band. Computational Statistics & Data Analysis. 167, 107363.

Wang, J., Cao, G., Wang, L. and Yang, L. (2020). Simultaneous confidence Band for stationary covariance function of dense functional data. Journal of Multivariate Analysis. 176, 104584.

Wang, J., Wang, S. and Yang, L. (2016). Simultaneous confidence bands for the distribution functions of a finite population and of its superpopulation. TEST. 25, 692-709.

Wang, J., Majumdar, A. and Lin, J. (2023). Predictive and sensitive analysis of a bivariate skewed spatial process based on the Bayesian framework. Stat. 12, e562.

Zhou, X., Wang, J., Wang, H. and Lin, J. (2022). Panel semiparametric quantile regression neural network for electricity consumption forecasting. Ecological Informatics. 67, 101489.

Wang, J., Yang, M. and Majumdar, A. (2018). Comparative study and sensitivity analysis of skewed spatial processes. Computational Statistics. 33, 75-98.

Li, J., Wang, J.† and Yang, L. (2022). Kolmogorov-Smirnov simultaneous confidence bands for time series distribution function. Computational Statistics. 37, 1015-1039.

Wang, J., Cheng, F. and Yang, L. (2013). Smooth simultaneous confidence bands for cumulative distribution functions. Journal of Nonparametric Statistics. 25, 395- 407.

Wang, J., Lin, H. and Han, S. (2023). New-type urbanization ecologically reshaping China. Heliyon. 9, e12925.

王江艳,林金官,陈旭岚 (2021). 基于长收益率序列信息的时变波动率估计及实证研究. 应用概率统计. 37(5):523-543.

Zhou, X. and Wang, J. (2021). Panel quantile regression neural network for electricity consumption forecasting in China: a new framework. Energy Sources, Part B: Economics, Planning, and Policy. 16, 420-442. 

Han, M., Lin, H. Sun, D., Wang, J. and Yuan, J. (2024). The eco-friendly side of analyst coverage: The case of green innovation. IEEE Transactions on Engineering Management. 71:1007-1022.

Han, L., Han, J., Wu, P., Zhu, L., Wang, J. and Tu, J. (2024). Machine Learning and Human-Machine Trust in Healthcare: A Systematic Survey. CAAI Transactions on Intelligence Technology. https://doi.org/10.1049/cit2.12268.

 

工作论文                 Corresponding author(*), Co-first author(†)

Wang, J., Ren, Y. and Lin, J. Structured regularization covariance estimation in tensor-valued data analysis. Under review.

Han, M., Lin, H., Wang, J., Li, T. and Wu, P. Attention to your responsibility: The influence of analyst coverage on corporate social responsibility (CSR). Under review.

Zhang, Y., Wang, J.* and Kong, X. Simultaneous inference for the common and idiosyncratic components of the dynamic factor model. Manuscript.

Wang, J. and Chen, F. Statistical learning for spatially functional data based on reproduced kernel Hilbert space. Manuscript.

Wang, J., Zhang, J. and Lin, H. Population density, strong ties and depression: Evidence from China. Under review.

Xu, J. and Wang, J.* A Semantic Similarity Recognition Study of the Medical Consultation for the COVID-19 Based on the RoBERTa-Blending-FGM. Manuscript.

Wang, J., Yan, L. and Yang, L.. Histogram simultaneous confidence band for probability density function. Manuscript.

Wang, J. and Lin, H. High speed railway and environment pollution geography: Evidence from China. Working paper.

Wang, J. and Wang, H.. Simultaneous inference for Hawkes process. Working paper.

Wang, J. A framework for estimation and inference in the isotonic regression with shape restrictions. Working paper.

 

获奖及荣誉

ISI Elected Member,国际统计学会,20219

2020 IMS New Researcher Travel Award国际数理统计2020 5

全国商业科技进步二等奖,中国商业联合会,202212

江苏省应用统计学会优秀论文一等奖,江苏省应用统计学会,202312

江苏省高校青蓝工程优秀青年骨干教师,20215

江苏省生产力理论与实践优秀成果一等奖(第七届),江苏省生产力学会,202211

2021年江苏省高校微课教学比赛一等奖,江苏省高校微课教学比赛组委会,202112

2020全国研究生统计建模大赛公司产品成果一等奖,国务院学位办全国应用统计专业学位研究生教育指导委员会2020 12

届全国应用统计专业学位研究生案例大赛公司产品成果二等奖,国务院学位办全国应用统计专业学位研究生教育指导委员会202212

第四届全国应用统计专业学位研究生案例大赛公司产品成果二等奖,国务院学位办全国应用统计专业学位研究生教育指导委员会202012

第三届全国应用统计专业学位研究生案例大赛公司产品成果二等奖,国务院学位办全国应用统计专业学位研究生教育指导委员会201811

朱敬文特别奖学金,苏州大学20164

苏州大学研究生学术标兵, 苏州大学20156

研究生国家奖学金(博士)教育部20149

 2014 IMS Travel Award, 国际数理统计协会20147

 JSM 2013 SPES Roundtable Award2013 年联合统计大会20138

 

学术团体任职

国际统计学会(International Statistical Institute)当选会员

中国现场统计研究会统计交叉科学研究分会常务理事

江苏省科技评估中心中青年科技评审专家 

国际数理统计学会(Institute of Mathematical Statistics, IMS)会员

全国工业统计教学研究会青年统计学家协会理事 

全国工业统计教学研究会数字经济与区块链技术协会理事

金融科技与大数据技术交叉研究会理事