截至2018年九月，我院教师团队获多项国家和省部级课题资助。领域涉及数学、统计与大数据、概率、应用经济学等多个方面，项目总金额超过150万元。对于扩大统计与数学学院科研影响力，推动学科团队建设，助推学校“双一流”具有重要意义。

 

项目负责人	项目名称	项目来源
梁超	光滑动力系统的Lyapunov指数的相关问题研究	国家自然科学基金面上项目
孙志猛	网络结构缺失数据基于空间回归模型的插补估计和大数据建模理论及应用	国家自然科学基金面上项目
关蓉	经济运行效率的测度	国家统计局重大统计专项
张美娟	带形上几类随机游动与扩散过程的局部时重整化极限关系	国家自然科学基金青年项目
王会娟	数字经济背景下的就业问题研究—基于反映数字经济的新型就业投入占用产出模型	教育部人文社科项目

 

  数理统计系梁超教授“光滑动力系统的Lyapunov指数的相关问题研究”项目获2018年国家自然科学基金面上项目资助。梁超教授介绍道动力系统学科早期主要研究双曲系统（Anosov系统）。上世纪70年代，人们发现保体积双曲系统对拓扑有很强的限制条件，如对三维流形只有环面上存在双曲系统，故而开始研究一致 双曲之外的系统。其中最受关注之一是非一致双曲系统：在全测度集合上逐点Lyapunov指数非零的系统。Pesin理论说明对C^2微分同胚以及测度有非零指数时能建立类似于一致双曲系统 的相关性质。鉴于非零指数在遍历论研究的重要性，本项目主要关注光滑系统的非零Lyapunov指数的存在性，以及其正则性（如指数在不同拓扑意义下的连续性等）的研究。梁超教授的工作具体考察三个 问题：对于C^2模一致有界、中心切丛2维，并满足bunching条件的可达的部分双曲辛微分同胚，中心指数非零的同胚是否构成C^1开集；不可逆系统的指数的刻画和可逆的完全不同。梁超教授的项目欲讨论不可逆系统的Lyapunov指数在低拓扑下的连续性，以及对不可逆保体积映射的通有遍历性进行刻画。

 

 

 数理统计系孙志猛副教授“网络结构缺失数据基于空间回归模型的插补估计和大数据建模理论及应用”获2018国家自然科学基金面上资助。孙志猛副教授介绍道缺失数据统计分析是统计学国际前沿热点课题。现有缺失数据分析方法的一个基本假设是个体之间是相互独立的。事实上，个体之间的普遍关联是客观存在的，这种关联关系把个体连接成一个复杂的网络结构，包涵了极具价值的信息。申请者前期研究表明，忽略个体之间的网络结构关系，有可能导致参数估计的偏倚和错误的结论；充分利用网络结构信息，可以大幅度提高缺失数据参数估计和缺失值插补估计的统计效率。孙志猛教授的项目拟基于前期对于缺失数据等方向的研究基础，充分挖掘个体之间的网络结构信息，采用一类参数空间回归模型和半参数空间回归模型，系统研究包含网络结构缺失数据的统计建模理论和缺失值插补方法；针对实践中网络结构的“大规模”特点，发展一类网络结构缺失数据的大数据统计建模理论及插补方法，并从模型平均方法的视角深入研究兴趣参数的模型平均估计，提高缺失值插补的统计效率，具有重要理论意义。在应用层面，该课题选题来源于业界应用中的实际问题，孙志猛副教授主持的项目一个重要研究是把理论方法应用于合作企业的具体实践。近年来，该课题申请团队和中国航空有限公司等多家大型企业开展产学研深度合作，把这些初步成果应用于合作企业的客户信用评估和风险管理及运营业务，在较大程度上帮助合作企业控制了金融信用风险，提升了经济效益，形成了较好的转化。该课题拟在前期研究的基础上，进一步挖掘个体的网络结构信息，帮助合作企业实现基于数据商务智能系统的创新和提升，提升企业数据化科学管理水平，为业界提供有效的理论分析工具。

 

 经济统计系关蓉博士的“经济运行效率的测度”课题获得国家统计局重大统计专项立项。该课题通过对全要素生产率进行准确核算，分析评估中国经济运行效率的变化发展情况，为推动经济高质量发展提供更好的政府决策参考依据。其中，全要素生产率的准确测度作为整个研究的核心，将从数据、模型、估计方法等多个维度扩展全要素生产率的测算研究，完善生产函数法的估计结果，进而实现准确核算。此外，课题还分别从“谁影响TFP”和“TFP影响谁”的角度，探究影响全要素生产率的因素以及对其他宏观经济指标的影响程度。2018年度国家统计局重大统计专项面向全国科研院校和有关单位公开申请，经严格的资格审查和项目评审，全国共有15项课题获得立项批准。

 

       数理统计系张美娟博士的“带形上几类随机游动与扩散过程的局部时重整化极限关系”获国家自然科学基金青年科学基金项目立项。该项目 对带形上的几类随机游动，在过程本身重整化收敛的基础上，进一步研究局部时的重整化收敛问题。拟借助带形上随机游动的内蕴分枝结构，通过研究相应的分枝过程的重整化极限，分别探讨几类带形上随机游动局部时的重整化极限，并进一步证明此极限过程正是相应的扩散过程的局部时。

 

   

 

    经济统计系王会娟副教授的 “数字经济背景下的就业问题研究—基于反映数字经济的新型就业投入占用产出模型” 获教育部人文社科资助。王会娟副教授介绍数字经济在全球传统经济持续低迷之际异军突起，当前已经成为经济发展中日益重要的驱动力。随着数字技术的迅猛发展，以及这些数字技术与经济社会各领域的快速、深度融合，新产业、新业态、新模式不断涌现，数字经济作为经济发展新动能的作用日益凸显。数字经济在为全球经济活动赋予巨大能量的同时，亦将对就业带来革命性的改变。王慧娟副教授主持的题首次从就业产出非线性系数、就业结构化两个维度，提出新型就业投入占用产出模型；在此基础上首次构建反映数字经济的新型就业投入占用产出模型，从投入产出模型视角量化数字经济视角下的就业规模及结构，探寻就业发展的影响因素及就业关联路径，为加强产业间的就业关联提供了重要的实证依据，为我国就业发展提供切实可行的政策建议。