导师简介——赵彦勇

发布时间:2020-07-14浏览次数:2145

姓名:赵彦勇

政治面貌:中国共产党党员

最后学位:博士

职称: 副教授

研究领域:统计学

教学课程:应用回归分析

办公室:位育楼113

电话58318699

E-mailyyzhao@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

2006.09 - 2010.06 聊城大学 数学与应用数学专业理学学士

2010.09 - 2013.06 重庆理工大学 应用数学专业理学硕士

2013.09 - 2016.06 东南大学 统计学博士

 

工作简历

2016.07 - 至今 南京审计大学,讲师、副教授

2017.04 - 2018.03 国家审计署驻西安特派员办事处

 

主持参与课题

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

[2]主持国家自然科学基金青年项目“复杂数据下带跳回归模型的统计分析”(11701286),2018/01-2020/12

[3]主持全国统计科学研究重点项目“大数据自适应分布式推断及应用”(2020LZ35),2020/09-2022/09

[4]主持江苏省自然科学基金青年项目“基于带跳回归模型的高维纵向数据统计推断”(BK20171073),2017/07-2020/06

[4]主持江苏省社会科学基金青年项目“面板数据高维因子模型统计推断及应用研究”(20EYC008),2020/09-2022/12

[5]主持全国统计科学研究一般项目“高维纵向数据下带跳变系数模型的统计推断”(2017LY71),2017/09/06-2019/09/05

[6]主持江苏省高等学校自然科学基金,“基于半参数模型的非参数约束检验及其应用研究”(17KJB110006),2017/08-2019/07

[7]主持江苏高校哲学社会科学基金,“基于带跳面板模型的环境污染和GDP数据研究”(2017SJB0350),2017/07-2019/06

[8]参与国家自然科学基金“金融资产收益变动率的统计推断及其应用研究”(11971235),2020/01-2023/12

[9]参与国家自然科学基金“高频数据波动率统计推断、预测与应用”(71971118),2020/01-2023/12

[10]参与国家自然科学基金“高频金融数据下即时波动率的非参数估计及其应用研究”(11961038),2020/01-2023/12

[11]参与国家自然科学基金“基于oracle有效性的高维面板与函数型数据统计推断”(11801272),2019/01-2021/12

[12]参与国家社会科学基金“相依时空数据分析方法及其在环境污染数据中的应用研究”(17CTJ016),2017/07-2020/06

 

发表论文

[1] 赵彦勇,林金官,杜秀丽 (2019). 带跳单指标模型的半参数跳点检测估计. 中国科学:数学, 49(7): 1021-1040.

[2] 苍玉权, 赵彦勇, 林金官 (2019). 基于带跳时变系数模型的PPI CPI 相关性研究. 统计研究, 36(2): 101-111.

[3] Zhao, Y.Y., Lin, J.G.*(2019). Estimation and test of jump discontinuities in varying coefficient models with empirical applications. Computational Statistics & Data Analysis, 139: 145-163.

[4] Zhao, Y.Y., Lin, J.G.*, Huang, X.F. & Wang, H.X.(2019). Iterative weighted estimation based on variance modelling in linear regression models. Communications in Statistics: Simulation and Computation, 48:9, 2599-2614.

[5] Khaled, W., Lin, J. G., Han, Z. C., Zhao, Y. Y., Hao, H. X. (2019). Test for heteroscedasticity in partially linear regression models. Journal of Systems Science and Complexity, 32(4): 1194-1210.

[6] Zhao, Y.Y., Lin, J.G.*, Ye, X.G., Wang, H.X. & Huang, X.F.(2018). Two-stage orthogonality-based estimation for semiparametric varying-coefficient models and its applications in analyzing AIDS data. Biometrical Journal, 60: 79-99. (SCI检索)

[7] Liu, Y., Zhao, Y.Y.*, Zhao J.Q. & Miao Z.X.(2018). Estimation and inference for generalized semi-varying coefficient models. Journal of Statistical Computation and Simulation, 88(11): 2215-2231.

[8] Ye, X.G., Lin, J.G.* & Zhao, Y.Y.(2018).A two-step estimation of diffusion processes using noisy observations. Journal of Nonparametric Statistics, 30(1): 145-181.

[9] Hao, H.X., Lin, J.G.*, Huang, X.F., Wang, H.X., Zhao, Y.Y. (2018). Estimation and application of semiparametric stochastic volatility models based on kernel density estimation and hidden Markov models. Applied Stochastic Models in Business and Industry, 34(3): 355-375.

[10] Zhao, Y.Y., Lin, J.G.*, Wang H.X. & Huang, X.F.(2017). Jump-detection-based estimation in time-varying coefficient models and empirical analysis. Test, 26(3): 574-599.

[11] Zhao, Y.Y., Lin, J.G.* & Wang, H.X. (2017). Robust bootstrap estimates in heteroscedastic semi-varying coefficient models and applications in analyzing australia CPI data. Communications in Statistics: Simulation and Computation, 46(4): 2638-2653. (SCI检索)

[12] Lin, J.G.*, Zhang, K.S., Zhao, Y.Y. (2017). Nonparametric estimation of multivariate multiparameter conditional copulas. Journal of the Korean Statistical Society, 46(1): 126-136.

[13] Zhao, Y.Y., Lin, J.G.*, Huang, X.F. & Wang, H.X.(2016). Adaptive jump-preserving estimates in varying-coefficient models. Journal of Multivariate analysis, 149:65-80.

[14] Zhao, Y.Y., Lin, J.G.*, & Huang, X.F.. (2016) Nonparametric estimation in generalized varying-coefficient models based on iterative weighted quasi- likelihood method. Computational Statistics, 31(1): 247-268.

[15] Zhao, Y.Y., Lin, J.G.*, Xu, P.R., & Xu. G.Y.. (2015) Orthogonality-projection- based estimation for semi-varying coefficient models with heteroscedastic errors. Computational Statistics & Data Analysis, 89: 204–221.

[16] Lin, J.G.*, Zhao, Y.Y., & Wang, H.X.. (2015) Heteroscedasticity diagnostics in varying-coefficient partially linear regression models and applications in analyzing Boston housing data. Journal of Applied Statistics, 42(11): 2432-2448.

[17] Ye, X.G., Lin, J.G.*, Zhao, Y.Y. & Hao H.X. (2015).Two-step estimation of the volatility function in diffusion models with empirical applications. Journal of Empirical Finance, 33: 135–159.

 

科研奖励

[1]赵彦勇. 基于香港空气污染数据的半参数统计建模与分析,国务院学位办统计学类教学指导委员会,第三届全国应用统计专业学位研究生教育教学成果奖二等奖,201811

[2]林金官、赵彦勇、汪红霞、黄性芳基于Copula相关函数的风险度量及其应用,江苏省统计局,第十五届江苏省统计科研优秀成果奖二等奖,20186月;

[3]赵彦勇、林金官、黄性芳、汪红霞自适应模型的保跳估计,江苏省统计局,第十五届江苏省统计科研优秀成果奖三等奖,20186月;

[4]赵彦勇,林金官,许佩蓉,叶绪国. Orthogonality-projection-based estimation for semi-varying coefficient models with heteroscedastic errors,南京市自然科学优秀学术论文评审委员会,第十二届全国统计科研优秀成果奖二等奖,20182月;