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    姓名:李云霞


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      李云霞,理学博士,现任浙江财经大学数据科学学院教授,博士生导师。主要研究领域为函数型数据分析、复杂数据统计分析、变点分析、空间计量经济学、时间序列分析、统计学习、概率论的极限理论等。浙江省151人才工程第三层次人员,浙江省高校中青年学科带头人,浙江省高等学校优秀青年教师,入选校杰出中青年教师资助计划。担任Mathematical Reviews(数学评论)评论员学术兼职。


    Ø 联系方式 Emailzzmath@163.com


    Ø 教育与工作经历

    20056月至今,浙江财经大学任教。

    20007月-20059月,浙江大学概率论与数理统计专业学习,硕博连读,获博士学位,师从张立新教授。

    19967月-20009月,浙江大学统计专业学习,获学士学位。

    20117月-20127月,美国佛罗里达大西洋大学统计专业,访问学者,合作导师钱莲芬教授。


    Ø 荣誉奖项

    (1) 2005年度浙江财经学院高质量论文特别奖

    (2) 2005-2006年度优秀教师称号

    (3) 2006年度浙江财经学院科研成果奖一等奖

    (4)《线性过程关于矩的精确完全收敛性》获2007年度浙江省自然科学优秀论文二等奖

    (5) 2007-2008年度浙江财经学院事业家庭兼顾型先进个人称号

    (6) 《相依随机变量序列的极限定理》获2010浙江省高等学校科研成果奖三等奖

    (7) 2009年度浙江财经学院科研成果奖二等奖

    (8)获2010年度浙江财经学院科研成果奖二等奖

    (9) 2016年度浙江统计重点研究结项课题一等奖

    (10) 指导的论文复发事件变点模型的统计推断被评为2015年浙江财经大学优秀硕士学位论文,被评为2015优秀硕士学位论文指导教师

    (11) 指导的论文若干变点模型的经验似然推断被评为2016年浙江财经大学优秀硕士学位论文,被评为2016优秀硕士学位论文指导教师

    (12) 指导的论文右删失数据下加速失效时间模型的经验似然推断被评为2019年浙江财经大学优秀硕士学位论文,被评为2019优秀硕士学位论文指导教师

    (13) 指导的论文基于局部线性回归的半泛函空间自回归模型的统计推断被评为2020年浙江财经大学优秀硕士学位论文,被评为2020优秀硕士学位论文指导教师



    Ø 科研项目

    (1) 国家社会科学基金项目,编号17BTJ039,函数型空间自回归模型的统计推断及应用研究, 20176——20206月,结题。

    (2) 国家自然科学青年基金项目,编号10901136 ,时间序列的极限理论及在变点问题上应用研究,20101——201212月,结题。

    (3) 浙江省自然科学基金,编号:LY14A010022,生存分析中若干变点模型的研究及其应用, 20141——201612月,结题。

    (4) 浙江省社科规划课题,编号:14NDJC101YB,基于生存变点模型的股市结构性变点研究, 20141-201612月,结题。

    (5) 全国统计科学研究项目,编号:2020LY037,基于局部线性回归的半-泛函空间自回归模型的统计推断, 20209——20229月,在研。

    (6) 全国统计科学研究项目, 编号:2017LY39 ,函数型部分线性变系数模型的变量选择研究,20179——20199月,结题。

    (7) 全国统计科学研究项目,编号:2012LY161,变点问题在生存分析中的应用, 201211——201411月,结题。

    (8) 浙江省统计科研课题项目重大课题,基于复合分位数回归的非线性面板模型的统计推断, 20166——20176月,结题。

    (9) 浙江省统计科研课题项目重点课题,删失数据变点模型的非参数统计推断, 20156——20166月,结题。

    (10) 浙江省社会科学界联合会研究重点课题,编号2013Z56,生存数据的变点模型研究及其在可靠性理论和生物医学中的应用, 20138 ——20157月,结题。

    (11) 浙江省教育厅学术攀登项目,各类生存数据的变点模型研究, 20136——20156月,结题。

    (12) 浙江财经大学校级教学研究重大课题,编号:JK201310,以应用实践为导向的《应用随机过程》课程教学模式改革,20141——20166月,结题。

    (13) 浙江财经大学研究生课程建设项目,编号:10317014022,课程名称《现代概率论基础》,201412——201712月,结题。

    (14) 浙江省教育厅科研项目,编号20060122, 长程相依时间序列的统计规律性和变点问题的研究。20067——200712月,结题。

    (15) 浙江财经学院校级重大课题,编号 2008YJZ05, 基于相依信息时间序列的应用研究。200805——201005月,结题。


    Ø 代表性论文

    [1] 李云霞,应彩云,Semi-functional partial linear spatial autoregressive modelCommunication in Statistics- Theory and Methods2020.3.

    [2]  李云霞, 丁佳丽, Weighted composite quantile regression method via empirical likelihood for nonlinear models, Communication in Statistics-Theory and Methods, 2018, 47(17)4286-4296. (SCI收录)

    [3] 李云霞,随机函数关于矩完全收敛精确渐近性的一般规律,应用数学2018, 31(2): 333-340.

    [4] 李云霞,布朗运动的马氏性刻画及简单随机游动建模解析,统计与决策2016.

    [5] 李云霞, 刘伟棠, 基于经验似然的Logistic回归模型的变点检验, 高校应用数学学报, 2015, 30: 367-378.

    [6] 李云霞, 长程相依过程精确渐近性的一般规律, 高校应用数学学报, 2015, 30: 150-156.

    [7] 李云霞, 钱莲芬. Likelihood ratio test for a piecewise continuous Weibull model with an unknown change point. Journal of Mathematical Analysis and Application, J. Math. Anal. Appl. 412 (2014): 498–504.

    [8] 张韦, 李云霞, 钱莲芬. Semiparametric sequential testing for multiple change points in Piecewise Constant Hazard Functions With Long-term Survivors.Communication in Statistics-Simulation and Computation, 43(7) (2014): 1685-1699.

    [9] 李云霞, 周杏杏, 含有协变量的复发事件变点模型的参数估计,《统计与信息论坛》,Vol. 29(7) (2014): 11-15.

    [10] 李云霞,《应用随机过程》课堂教学改革探讨,《财经论丛》(增刊)No.176(2013): 180-183.

    [11] 李云霞, 钱莲芬, 张韦. Estimation in a change-point hazard regression model with long-term survivors ,Statistics & Probability Letters, Vol. 83 (7) (2013): 1683–1691. (SCI收录)

    [12] 李云霞, 长程相依过程关于矩完全收敛的精确渐近性质,高校应用数学学报Vol.28(1)2013: 23-33.

    [13] 李云霞, An Extension of the Almost Sure Central Limit Theorem for Products of Sums Under Association. Communications in Statistics-Theory and Methods, Vol. 42(3) (2013):478-490.SCI收录)

    [14] 李云霞, 线性过程关于矩的重对数律的精确率,应用数学, Vol.24(3) (2011): 554-561.

    [15] 李云霞, 徐建军, 张立新,Testing for changes in the mean or variance of long memory processes,Acta Mathematica Sinica, English Series Vol. 26(12)2010):2443-2460. (SCI收录)

    [16] 李云霞,Convergence rates in the law of the iterated logarithm for negatively associated random variables with multidimensional indices.Statistics & Probability LettersVol.79 (2009) 1038-1043.(SCI收录)

    [17] 李云霞,王建锋,An almost sure central limit theorem for products of sums under association.Statistics & Probability Letters, Vol.78(4) (2008): 367-375.SCI收录)

    [18] 李云霞,王建锋,The law of the iterated logarithm for positively dependent random variables. Journal of Mathematical analysis and applicationsVol.3392008):259-265.SCI收录)

    [19] 李云霞,王建锋,An application of Stein's method to limit theorems for pairwise negative quadrant dependent random variables.MetrikaVol.672008):1-10. SCI收录)

    [20] 李云霞,王建锋,Asymptotic distribution for products of sums under dependence.MetrikaVol. 662007):75—87. SCI收录)

    [21] 李云霞, Change-point Estimation of a Mean Shift in Moving-average Processes Under Dependence Assumptions.《应用数学学报》(英文版),Vol.22, No.4 (2006): 615—626.

    [22] 李云霞,线性过程关于大数律的精确渐近性。《数学物理学报》(中文版)Vol.265)(2006):675—687.

    [23] 李云霞,Precise asymptotics in complete moment convergence of moving-average processes.Statistics & Probability LettersVol.76,(2006)13051315. SCI收录)

    [24] 李云霞,张立新,Precise asymptotics in the law of the iterated logarithm of moving-average processes.Acta Math. Sinica-English Series, 22 (1) 2006):143-156. SCI收录)

    [25] 李云霞,张立新,Rate of convergence for multiple change-points estimation of moving-average processes.Appl. Math. J. Chinese Univ. Ser. B, 20 (4) 2005):416—422.

    [26] 李云霞,张立新,Complete moment convergence of moving-average processes under dependence assumptions.Statistics & Probability LettersVol.70(3) (2004)191-197. SCI收录)

    [27] 李云霞,李坚高,由随机过程序列产生的滑动平均过程部分和的弱收敛。《数学学报》(中文版),Vol. 47, No. 5 (2004)873-884.

    [28] 张立新,李云霞,Multiple change-points estimation of moving-average processes under dependence assumptions.《自然科学进展》(英文版),Vol. 14, No.8 (2004) 681-688. SCI收录)

    [29] 李云霞,关于由ALNQD产生的平稳线性过程的泛函中心极限定理。《浙江大学学报》(理学版),Vol. 30. (2003).


    Ø 著作

    李云霞,线性过程的若干极限理论及其应用,浙江大学出版社,2010.


    Ø 主持课程建设

    (1) 《应用随机过程》院级重点课程建设,2009-2011.

    (2) 《应用随机过程》校级一类课程建设,2011-2014.

    (3) 《现代概率论基础》,校级研究生课程建设,2014-2017.

    数据科学院-职称 数据科学院-职位

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