教授；研究方向：數據降維、穩健估計、分位數回歸及其套用、大數據統計計算。
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基本信息
姓 名：馮興東
職 稱：教授
研究方向：數據降維、穩健估計、分位數回歸及其套用、大數據統計計算
教授課程：數理統計、套用生存分析、高等生存分析、計算統計、分散式統計計算
研究方向：數據降維、穩健估計、分位數回歸及其套用、大數據統計計算
教授課程：數理統計、套用生存分析、高等生存分析、計算統計、分散式統計計算
研究項目
序號 | 項目名稱 | 項目編號 | 項目來源 | 起止時間 | 項目經費 |
1 | “分位數回歸過程的估計及其套用” | 11571218 | 國家自然科學基金面上項目 | 2016-2018年 | 45萬 |
2 | “矩陣的數學期望以及其他統計量的維數檢驗” | 11101254 | 國家自然科學基金青年項目 | 2012-2014年 | 22萬 |
3 | “高維數據的變數選擇及在金融和生物中的套用” | 13PJC048 | 上海市浦江人才計畫團隊項目 | 2013-2015 | 30萬 |
研究領域
分為數回歸理論及其套用，分散式統計計算方法，矩陣數據降維理論與算法等
教育經歷
2009年
美國伊利諾伊大學香檳分校統計學博士
2004年
加拿大約克大學統計學碩士
2002年
中國人民大學經濟學碩士
1999年
南京大學理學士
工作經歷
2015.7至今 上海財經大學統計與管理學院 教授
2012.7-2015.6 上海財經大學統計與管理學院 副教授
2011.6-2012.6上海財經大學統計與管理學院 助教授
2009.6-2011.12 美國國家統計科學研究所 博士後研究員
研究成果
Statistical Methodology
Feng, X. and Zhu, L. (to appear). Estimation and testing of varying coefficients in quantile regression. Journal of the American Statistical Association.
Yi, Y., Feng, X., and Huang, Z. (2014). Estimation of extreme value-at-risk: an EVT approach for quantile GARCH model. Economics Letters 124, 378-381.
Feng, X., Sedransk, N., and Xia, J.Q. (2014). Calibration using constrained smoothing with applications to mass spectrometry data. Biometrics 70, 398-408.
Feng, X., Feng, Y., Chen, Y. and Small, D. S. (2014). Randomization inference for the trimmed mean of effects attributable to treatment. Statistica Sinica 24, 773-797.
Feng, X. and He, X. (2014). Statistical inference based on robust low-rank data matrix approximation. The Annals of Statistics 42, 190-210.
Wang, H. and Feng, X.* (2012). Multiple imputation for M regression with censored covariates. Journal of the American Statistical Association 107, 194-204.
Feng, X. and Zhu, L. (to appear). Estimation and testing of varying coefficients in quantile regression. Journal of the American Statistical Association.
Yi, Y., Feng, X., and Huang, Z. (2014). Estimation of extreme value-at-risk: an EVT approach for quantile GARCH model. Economics Letters 124, 378-381.
Feng, X., Sedransk, N., and Xia, J.Q. (2014). Calibration using constrained smoothing with applications to mass spectrometry data. Biometrics 70, 398-408.
Feng, X., Feng, Y., Chen, Y. and Small, D. S. (2014). Randomization inference for the trimmed mean of effects attributable to treatment. Statistica Sinica 24, 773-797.
Feng, X. and He, X. (2014). Statistical inference based on robust low-rank data matrix approximation. The Annals of Statistics 42, 190-210.
Wang, H. and Feng, X.* (2012). Multiple imputation for M regression with censored covariates. Journal of the American Statistical Association 107, 194-204.
社會工作
IMS、ASA會員，JASA，JRSSB，Statistica Sinica,Bernoulli,JSPI等雜誌審稿人
學術報告
Joint Statistical Meetings 2015, August 2015, Seattle, Washington, USA, Topic Contributed Talk,Copula-based quantile regression for longitudinal data.
第十屆全國機率統計會議機率統計學會，2015年10月，山東大學，中會報告，Estimation and testing of varying coefficients in quantile regression.
The 59th World Statistics Congress, August 2013, Hong Kong, Invited Talk, Estimation and testing of varying coefficients in quantile regression.
The 9th ICSA international conference, December 2013, Hong Kong, Invited Talk, Efficient estimation of treatment effects in high-dimensional quantile regression.
