何勇
研究员
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基本信息
  • 教师英文名称:
    He Yong
  • 教师拼音名称:
    heyong
  • 入职时间:
    2020-09-04
  • 所在单位:
    中泰证券金融研究院
  • 学历:
    博士研究生毕业
  • 办公地点:
    知新楼B座1215
  • 性别:
  • 联系方式:
    办公电话:0531-88363299 Email:heyongATsduDOTeduDOTcn
  • 学位:
    理学博士学位
  • 在职信息:
    在职
  • 毕业院校:
    复旦大学
  • 硕士生导师
学科:
概率论与数理统计;
教师简介

何勇、男、汉族。2008年高中毕业于山东省莱芜市第一中学,2012年6月取得山东大学理学学士学位并保送复旦大学管理学院概率论与数理统计专业硕博连读,于2017年6月取得复旦大学理学博士学位,师从张新生教授。2015年09月-2016年08月在国家留学基金委资助下赴美国威斯康星麦迪逊大学统计系联合培养,合作导师为袁明教授。2017年09月-2020年08月在山东财经大学工作,先后任预聘制副教授,副教授。2020年09月加入山东大学金融研究院任正高级研究员


近年来主要从事金融计量统计生物统计机器学习等数学交叉领域的研究,在金融统计与计量经济国际权威期刊Journal of Econometrics, Journal of Business and Economic Statistics,统计学、生物统计学国际权威期刊Biometrics, Biostatistics, Statistics in Medicine,Journal of Multivariate Analysis,中国科学:数学等发表近30篇研究论文。现主持国家自然科学基金面上项目、青年基金以及全国统计科学研究重点项目等省部级课题3项,2019年07-08月受邀访问新加坡国立大学统计与应用概率系。学术论文合作者包括耶鲁大学、华盛顿大学圣路易斯、埃默里大学、密歇根大学、新加坡国立大学、英国诺丁汉大学、北京大学、复旦大学等高校的知名学者教授。担任美国数学评论评论员,上海市电子商务协会专家委员会特聘专家, 山东省大数据研究会理事。






教育经历
  • 2008-9 — 2012-6
    山东大学
    统计学
    理学学士学位
  • 2012-9 — 2017-6
    复旦大学
    概率论与数理统计
    理学博士学位
工作经历
  • 2019-7 — 2019-8
    新加坡国立大学
  • 2017-9 — 2020-8
    山东财经大学
  • 2015-9 — 2016-8
    美国威斯康星麦迪逊大学
研究领域

研究领域:

1. 金融计量统计 :高维因子模型,分位数建模,投资组合、风险管理

2. 生物统计 基因、影像组学数据分析,功能性核磁共振数据(fMRI)建模

3. 机器学习监督学习、无监督学习,正则化方法及优化算法

4. 大数据统计建模分布式统计计算


主持相关课题:

[1]. 2022.01-2025.12,高维矩阵值观测数据若干统计建模方法研究 (12171282),国家自然科学基金面上项目,项目负责人。

[2]. 2019.01-2021.12,高维椭球 Copula 回归模型的变量选择及变点检测问题研究 (11801316),国家自然科学基金青年基金,项目负责人。

[3]. 2020.01-2021.12,金融大数据分组信息提取的统计方法研究(20DTJJ02)山东省社会科学规划研究青年项目,项目负责人。

[4]. 2019.07-2022.06,一类半参数回归模型的高维稳健统计推断及应用研究 (ZR2019QA002), 山东省自然科学基金青年项目, 项目负责人。

[5]. 2021.07-2023.07,高维分位数因子模型迭代估计理论及其在金融风险控制中的应用研究(2021LZ09),全国统计科学研究重点项目, 项目负责人。

[6]. 2020.09-2022.12,大数据的统计建模及应用研究(2020GN051),山东大学基本科研业务费,项目负责人。

[7]. 2021.07-2023.07,高维椭球因子模型的稳健统计推断及其在金融市场中的应用研究 (2018LY63), 全国统计科学研究一般项目,项目负责人, 已结项。



学术兼职:

Frontiers in Genetics,客座主编(Guest Editor),Topic: Network Based Causal Inference Methods Using Multi-Omics Data. It's ongoing and welcome to contact me on this topic and contribute articles to this special issue!

国际学术期刊Biometrics,Electronic Journal of Statistics, Statistica Sinica, Journal of the Royal Statistical Society : Series C,Briefings in Bioinformatics,Statistics in Medicine, Computational Statistics & Data Analysis, Computational Statistics, IEEE Transactions on CSVT等匿名审稿人


科研成果
论文

1.  YU L , HE Y , KONG X  and ZHANG X. Projected Estimation for Large-dimensional Matrix Factor Models.  Journal of Econometrics,  in press,  2021. 

2.  HE Y , KONG X , YU L  and ZHANG X. Large-dimensional Factor Analysis without Moment Constraints.  Journal of Business and Economic Statistics,  in press,  2021. 

3.  CHEN H , GUO Y , HE Y , JI J , LIU L , SHI Y , WANG Y , YU L  and ZHANG X. Simultaneous Differential Network Analysis and Classification for Matrix-variate Data with application to Brain Connectivity.  Biostatistics,  in press,  2021. 

4.  JI J , HE Y , LIU L  and XIE L. Brain Connectivity Alteration Detection via Matrix-variate Differential Network Model.  Biometrics,  in press,  2021. 

5.  HE Y , LIU P , ZHANG X  and ZHOU W. Robust Covariance Estimation for High-dimensional Compositional Data with Application to Microbial Communities Analysis.  Statistics in Medicine,  40,  3499-3515, 2021. 

6.  HE Y , Chen H , Sun H , Ji J , Shi Y , Zhang X  and Liu L. High-dimensional Integrative Copula Discriminant Analysis for Multi-omics Data.  Statistics in Medicine,  39,  4869-4884, 2020. 

7.  HE Y , ZHANG L , JI J  and ZHANG X. Robust Feature Screening for Elliptical Copula Regression Model.  Journal of Multivariate Analysis,  173,  568-582, 2019. 

8.  YU L , HE Y  and Zhang X. Robust Factor Number Specification for Large-dimensional Elliptical Factor Model.  Journal of Multivariate Analysis,  174,  104543, 2019. 

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