| 弘扬教育家精神 做新时代好教师——统计与数学学院开展学习贯... |
| 11月27日下午，统计与数学学院在沙河校区二教103开展学习贯彻全国教育大会精神之“知行”系列活动，邀请北京市教育系统“教书育人先锋”、学院数量经济系教工党支部书记尹钊教授做题为“深入学习贯彻习近平总书记在全国教育大会上的重要讲话精神”的主题发言。学院全体教师参加学习，会议由学院党委书记许晓娟主持。 首先，尹钊老师紧扣新时代立德树人工程，谈全国教育大会精神学习体会，落实立德树人根本任务 |
| 发表时间:2024年12月05日 |
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| 统计与数学学院各党支部深入学习党的二十届三中全会精神 |
| 近期，统计与数学学院各教工党支部和学生党支部组织党员集中学习中央党校副校长谢春涛教授主讲的课程“深入学习贯彻习近平总书记关于全面深化改革的一系列新思想、新观点、新论断和党的二十届三中全会精神”，并结合实际充分进行研讨交流，旨在深刻理解改革的重要意义，把握改革的方向和重点，为实际工作提供理论指导。 各教工党支部开展学习研讨 各教工党支部结合学习情况，围绕教育教学、课程思政等方面展开热烈讨论 |
| 发表时间:2024年12月05日 |
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| 龙马统数·见微知著大讲堂第88讲：非线性相依与独立性检验 |
| 学术报告：非线性相依与独立性检验 报告时间：12月9日（星期一）下午14:00-15:00 报告地点：沙河校区，学院1号楼102会议室 报告人：朱利平，中国人民大学统计与大数据研究院，教授 报告摘要：统计学“始于度量、兴于相关”。度量相关性和检验独立性是统计学领域基本问题，预测和推断是统计学和机器学习领域核心问题。本报告将会回顾统计学领域线性相关和非线性相关各类度量准则，以及独立性检验的最新进展 |
| 发表时间:2024年12月05日 |
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| 复杂金融数据之“极端损失的自回归条件GB2动态建模” |
| 2024年11月26日，复杂金融数据与极端金融风险建模创新团队邀请报告在沙河校区学院楼1号楼102会议室顺利召开。本次报告特别邀请了中国科学院大学经济与管理学院的张正军教授为主讲人，分享其最新研究成果。 此次报告会由邓露教授主持。报告会伊始，张正军教授简要介绍了提出自回归条件广义贝塔分布（AcGB2）的背景。该研究基于标准GB2分布的参数动态特性，对包括重尾分布在内的多种真实数据进行了拟合 |
| 发表时间:2024年12月04日 |
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| 中央财经大学统计与数学学院2025年第一批博士招生复试名单 |
| 统计与数学学院2025年第一批博士招生复试名单，详见附件 |
| 发表时间:2024年12月02日 |
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| 中央财经大学统计与数学学院2025-1批次申请考核制博士考核录... |
| 发表时间:2024年11月27日 |
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| 复杂金融数据之“气候变化暴露和破产风险” |
| 2024年11月22日，统计与数学学院复杂金融数据与极端金融风险建模创新团队报告会在沙河校区交叉创新实验楼105举行。邓露教授介绍了团队进展，并特别邀请了团队合作老师金佳宇分享其最新研究成果，并就科研过程中如何应对各种挑战进行了深入交流。团队成员及校内师生积极参与。 该报告会以《气候变化暴露和破产风险》为主题展开分享，从科研选题的逻辑出发，深入解析了如何寻找研究动机、明确研究方向以及突出学术创新 |
| 发表时间:2024年11月27日 |
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| 学院开展科级及以下干部、党员学习贯彻党的二十届三中全会精... |
| 11月19日—11月21日，统计与数学学院开展科级及以下干部、党员学习贯彻党的二十届三中全会精神培训，集中观看“深入学习贯彻习近平总书记关于全面深化改革的一系列新思想、新观点、新论断和党的二十届三中全会精神”、“发挥经济体制改革牵引作用，全面推进各领域改革”、“加强党对进一步全面深化改革的领导”3门课程，并结合学习体会和工作实际进行交流研讨。 与会人员通过系统培训，以习近平新时代中国特色社会主义 |
| 发表时间:2024年11月27日 |
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| 成果速递第9期：基于对比聚类集成的GAN聚类性能优化 |
| 张忠元教授及其博士生团队在我校AAA级期刊Information Sciences发表了基于对比聚类集成的GAN聚类性能优化论文。 传统聚类方法尽管取得了显著成效，但其效果往往受制于模型假设。例如，高斯混合模型假定数据源于高斯分布的混合，这使其在符合假设的数据集上表现出色，但在偏离假设的数据集上则显不足。通过将生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN |
| 发表时间:2024年11月25日 |
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| 龙马统数·见微知著大讲堂第87讲：Large-Scale Low-Rank Gauss... |
| 学术报告：Large-Scale Low-Rank Gaussian Process Prediction with Support Points 报告时间：11月29日（星期五）上午10:00-11:30 报告地点：沙河校区，二教107 报告人：代文林，中国人民大学统计与大数据研究院，副教授 报告摘要：Low-rank approximation is a popular strategy |
| 发表时间:2024年11月22日 |
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| 龙马统数·见微知著大讲堂第86讲：复杂环境下的图神经网络及其... |
| 学术报告：复杂环境下的图神经网络及其应用 报告时间：11月27日（星期三）下午13:30-14:30 报告地点：沙河校区，二教111 报告人：金弟，天津大学智算学部，教授 报告摘要：图神经网络（GNN）自提出以来迅速得到了学术和工业界的青睐，成为AI研究热点。本报告首先介绍了GNN针对复杂图结构的建模与求解方法，之后介绍如何使GNN更加聪明的认知GNN设计方法、以及如何进一步引入知识逻辑推理 |
| 发表时间:2024年11月22日 |
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| 龙马统数·见微知著大讲堂第85讲：Dynamic modeling via autor... |
| 报告题目：Dynamic modeling via autoregressive conditional GB2 for cross-sectional maxima of financial time series data 时间：2024年11月26日（星期二）上午10:00-12:00 地点：沙河校区，学院1号楼102会议室 报告人：张正军，中国科学院大学经济与管理学院，教授 摘要：Thi |
| 发表时间:2024年11月22日 |
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| 龙马统数·见微知著大讲堂第84讲：图神经网络及图表示学习：从... |
| 学术报告：图神经网络及图表示学习：从社区检测谈起 报告时间：11月25日（星期一）下午13:30-14:30 报告地点：沙河校区，二教111 报告人：贾彩燕，北京交通大学计算机与信息技术学院，教授 报告摘要：现实世界的诸多系统都可以建模为网络的形式，其中节点表示数据对象，边表示数据对象之间的关系，网络型数据分析从早期的复杂网络特性分析逐渐发展成为机器学习的一个主要任务：图机器学习。本报告从传统 |
| 发表时间:2024年11月22日 |
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| 统计与数学学院党委理论学习中心组集体学习 |
| 11月15日中午，学院党委理论学习中心组于沙河校区学院1号楼102召开集体学习。会议由学院党委书记许晓娟主持，理论学习中心组全体成员参加会议。 与会人员原原本本学习了习近平在省部级主要领导干部学习贯彻党的二十届三中全会精神专题研讨班开班式上发表重要讲话，学习习近平在全国科技大会、国家科学技术奖励大会、两院院士大会上的讲话。 学院党委书记许晓娟领学中共中央办公厅国务院办公厅印发《关于加快推动博士 |
| 发表时间:2024年11月21日 |
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| 中央财经大学学子在2024年全国大学生数学建模竞赛中喜获佳绩 |
| 中央财经大学学子参加2024年全国大学生数学建模竞赛喜获佳绩！在本届竞赛中，我校学子们展现出了非凡的数学实力和团队合作精神，共有188支队伍参赛，许多同学在比赛中脱颖而出，获得了较为优异的成绩。 经过激烈角逐，我校共有2支队伍获得全国二等奖。他们是，孙熠、叶恬甜（统计与数学学院）、田天宇（经济学院）组成的参赛队，逄熙、米思威、杨飞扬（金融学院）组成的参赛队。此外，我校还有9支队伍获得北京市一等奖 |
| 发表时间:2024年11月18日 |
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