一、教育背景:
2019年6月博士毕业于西南财经大学统计学院;
2017年9月-2018年9月作为联合培养博士生留学于新加披国立大学统计与应用概率系;
2019年7月-2021年6月在西南财经大学统计学院从事博士后研究。
二、研究领域:
高维经验似然、充分降维等
三、教授课程:
《贝叶斯统计学》
四、学术成果:
1.Jinyuan Chang, Zhentao Shi &Jia Zhang, Culling the herd of moments with penalized empirical likelihood, working paper, 2021
2. Xin Chen,Jia Zhang* & Wang Zhou, High dimensional elliptical sliced inverse regression in non-Gaussian distributions, Journal of Business & Economic Statistics, accepted
3.Jia Zhang, Xin Chen*, Principal envelope model,Journal of Statistical Planning and Inference, 2020, 206: 249-262.
4.Jia Zhang, Xin Chen*, Robust sufficient dimension reduction via ball covariance,Computational Statistics & Data Analysis, 2019, 140: 144-154
5.Jia Zhang, Haoming Shi, Lemeng Tian*, Fengjun Xiao, Penalized generalized empirical likelihood in high-dimensional weakly dependent data,Journal of Multivariate Analysis, 2019, 171: 270-283
6. Xin Chen, Jingjing Wu, Zhigang Yao &Jia Zhang*, Sufficient dimension reduction for classification, arXiv preprint arXiv:1812.03775, 2018
五、科研项目:
1.国家自然科学基金青年科学基金项目,72003150,高维估计方程模型中的正确矩条件识别问题研究,2021/01-2023/12,在研,主持
2.国家自然科学基金面上项目,12071205,高维数据中的样本独立性检验,充分降维以及分类的新方法,2021/01-2024/12,在研,参加
3.中国博士后科学基金面上项目,2020M683347,基于双重惩罚经验似然估计的高维矩条件选择问题研究,2020/12-2021/05,在研,主持
4.国家自然科学基金重大项目,71991472,时空数据建模和预测研究,2020/01-2024/12,297万元,在研,参加
5.教育部人文社会科学研究青年基金项目,20YJC790160,基于混频数据高阶矩波动模型的下行风险预测研究,2020/01-2022/12,20万元,在研,参加
6.西南财经大学青年教师成长项目,JBK2001074,基于双重惩罚经验似然的超高维矩条件选择,已结题,主持
7.国家自然科学基金青年科学基金项目,11701466,基于非正态假设下的高维协方差矩阵检验问题研究,2018/01-2020/12,20万元,在研,参加
六、学术兼职:
担任Statistics等杂志匿名审稿人