姓名:冯凌秉
职称:副教授
电话:15070098227
邮箱:fenglingbing@jxufe.edu.cn, fenglb88@gmail.com
社会兼职:“统计之都”(https://cosx.org/)理事会主席(2016 - 2022),
理事会核心成员(2023 - )
研究领域:金融产业与绿色金融,金融风险管理,波动率建模与预测,机器学习及其应用,目前的研究方向聚焦于自动化机器学习与金融风险管理,气候风险与绿色金融
教育经历:
2005 –2009,中南财经政法大学,经济学/法学学士
2009 –2011,中国人民大学,统计学硕士(导师:金阳 副教授)
2011 –2015,澳大利亚国立大学,统计学博士(导师组:Terry O’Neill教授,Alan Welsh教授,Gen Nowak教授)
工作经历:
2014 –2018,江西财经大学,金融管理国际研究院
2019 – 至今,江西财经大学,151amjs澳金沙门,产业经济研究院
教授课程:
金融计量学(本),财经英语研读(本),计量经济学(本,硕),贝叶斯统计(本),投资学(本),统计学(本),金融研究方法(博),金融大数据分析与编程建模(硕),Financial Modelling and Programming(博),经济学论文写作(硕),统计软件应用(硕),金融数据分析与R语言(本),投资中的定量方法(本)
已发表论文
[1] L. Feng, G. Nowak, T. J. O’Neill, A. H. Welsh, CUTOFF: A spatio-temporal imputation method, Journal of Hydrology, 2014, 519, 3591-3605 (SCI/SSCI,中科院一区)
[2] Y. Shi, L. Feng, A discussion on the innovation distribution of the Markov regime-switching GARCH model, Economic Modelling, 2016, 53, 278-288 (SSCI二区)
[3] L. Feng, Y. Shi, A simulation study on the distributions of disturbances in the GARCH model, Cogent Economic & Finance, 2017, 5(1), 1355503 (SCIE)
[4] L. Feng, Y. Shi, Fractionally integrated GARCH model with tempered stable distribution: A simulation study, Journal of Applied Statistics, 2017, 44(16), 2837-2857(SSCI)
[5] G. Nowak, A. H. Welsh, T. J. O’Neill, L. Feng, Spatio-temporal modelling of rainfall in the Murray-Darling Basin, Journal of Hydrology, 2018, 557, 522-538 (SCI/SSCI,中科院一区)
[6] L. Feng, Y. Shi, Forecasting mortality rates: multivariate or univariate models?, Journal of Population Research, 2018, 35(3), 289-318 (SCIE)
[7] L. Feng, T. Fu, AM, Kutan, Fuel intensity, access to finance and profitability: firm-level evidence from China, Emerging Markets Finance and Trade, 2018,54(13), 3117 – 3130 (SSCI二区)
[8] L. Feng, T. Fu, AM. Kutan, Can government intervention be both a curse and a blessing Evidence from China’s finance section, 2019, International Review of Financial Analysis, 61, 71-81 (SSCI一区)
[9] L. Feng, T. Fu, N. Apergis, H. Tao, W. Yan, The role of government intervention in financial development: micro-evidence from China, Accounting & Finance, 2019, 59(5), 2855-2878 (SSCI二区)
[10] L. Feng, Y. Shi, Markov regime-switching autoregressive model with tempered stable distribution: simulation evidence, Studies in Nonlinear Dynamics & Econometrics, 2020, 24(1) (SSCI二区)
[11] L. Feng, Y. Shi, T. Fu, Markov regime-switching in-mean model with tempered stable distribution, Computational Economics, 2020, 55(4), 1275-1299 (SSCI)
[12] L. Feng, Y. Shi, L. Chang, Forecasting mortality with a hyperbolic spatial temporal VAR model, International Journal of Forecasting, 2021, 37(1), 255-273 (SCI/SSCI,中科院一区)
[13] L. Feng, T. Fu, Y. Shi, Z. Wang, Discussion on the Zero-drift GARCH model: Evidence from an Markov regime-switching extension, Finance Research Letters, 2021, 40, 101713(SSCI一区)
[14] 严武,冯凌秉,蒋志慧,孔雯,基于机器学习模型的P2P网贷平台风险预警研究,金融与经济,2019,(9), 18-26.
[15] He, F., Feng, Y. and Feng, L.*, 2022. Social media information dissemination and corporate bad news hoarding. Accounting & Finance. (SSCI 二区)
[16] Feng, L., Fu, T. and Shi, Y., 2022. How does news sentiment affect the states of Japanese stock return volatility? International Review of Financial Analysis, 84, p.102267. (SSCI 一区)
课题
[1] 国家自然科学基金青年项目,72001098,基于可解释机器学习的中国金融市场波动率预测研究,2021-01至2023-12,24万元,在研,主持。
[2] 江西省教育厅科技项目青年项目,基于分布选择视角的中国金融市场波动率预测研究,在研,主持。
[3] 国家自然科学基金面上项目,72071098,区块链技术下企业融资模式的鲁棒设计及动态均衡模型研究,2021-01至2024-12,在研,参加。
[4] 国家自然科学基金地区项目,72064014,环境规制与技术创新:理论机制、时空分异及国际竞争,2021-01至2024-12,在研,参加。
[5] 国家自然科学基金面上项目,61973145,基于高频及超高频数据的证券市场波动重分形特征辨识及应用,2020-01至2023-12,在研,参加。
[6] 国家自然科学基金地区项目,71963015,非平稳时间序列的频域因果关系检验理论及其应用研究,2020-01至2023-12,28万元,参加。
[7] 国家自然科学基金青年项目,71801117,基于GAS模型的系统性金融风险测度及其在宏观经济预测中的应用,2019-01至2021-12,在研,参加。
[8] 国家自然科学基金青年项目,72164012,“补贴退坡”背景下新能源汽车自主品牌市场绩效来源及其可持续性研究:基于需求和供给模型估计,2022-01至2024-12,在研,参与。
[9] 江西省铁路投资集团公司优质资产并购建议报告,江西省铁路投资集团,2020,已结题,第二完成人。
[10] 基于大数据的网络非法集资风险预警模型研究,江西省经济犯罪侦查与防控技术协同创新中心,2020,已结题,第二完成人。
[11] 江西省温度指数期货可行性研究,郑州商品交易所/江西瑞奇期货,2021,已结题,第二完成人。
统计软件:
imputeR: A general imputation framework in R
cutoffR: Spatio-temporal imputation by CUTOFF method in R
epuR: Economic Policy Uncertainty data collection with R
译著
[1] 冯凌秉(译),R语言入门与实践,人民邮电出版社,2016(33.8万字)
[2] 冯凌秉/王群锋(译),数据科学实战,人民邮电出版社,2014(48.7万字)
[3] 冯凌秉(译),回归视角的统计学习,机械工业出版社,2023.12待出版。