南京审计大学 统计与数据科学学院
姓名：王江艳
政治面貌：中共党员
最后学位：博士
职称：副教授
研究领域：函数型数据分析、时间序列分析、空间统计、统计机器学习
教学课程：《数据采集技术》《应用随机过程》《统计建模与R软件》《概率论与数理统计》《高等数学》《跨专业综合实验》等
E-mail：jiangyanwang@nau.edu.cn
通讯地址：南京市浦口区雨山西路86号
邮编：211815
学习简历
2013.09 – 2016.12，苏州大学，理学博士，专业：概率论与数理统计
2010.09 – 2013.06，苏州大学，理学硕士，专业：概率论与数理统计
2006.09 – 2010.06，信阳师范学院，理学学士，专业：数学与应用数学
海外留学经历
2015 年9 月-2016 年9 月，爱荷华州立大学（Iowa State University）联合培养博士，合作导师：陈松蹊教授、Lily Wang教授
工作简历
2020.07至今，南京审计大学统计与数据科学学院/江苏省政府统计与大数据研究院，副教授
2017.03-2020.06，南京审计大学统计与数据科学学院/江苏省政府统计与大数据研究院，讲师
主持参与项目(课题)
l 国家自然科学基金面上项目，12271255，时空相依函数型数据统计推断及应用研究，2023/01-2026/12，主持
l 国家自然科学基金青年项目，11801272，基于oracle 有效性的高维面板与函数型数据统计推断，2019/01-2021/12，主持
l 2021年度江苏省高校“青蓝工程”项目，2021/06-2024/06，主持
l 江苏省自然科学基金青年项目，BK20180820，复杂数据下误差分布函数的统计推断及应用研究，2018/07-2020/06，主持
l 江苏省高等学校自然科学研究面上项目，17KJB110005，斜态空间过程的灵敏度分析及其应用，2017/09-2019/09，主持
l 江苏省研究生（博士）科研创新项目，KYZZ0331，函数型数据的默示有效估计理论与同时置信区域方法，2014/09-2016/12，主持
l 苏州大学优秀博士学位论文选题项目，233200113，时间序列和函数型数据的默示有效估计理论与同时置信区域方法，2013/01-2016/12，主持
l 国家社会科学基金重大项目，23&ZD036，中国式现代化的统计监测评价问题研究，2023/12-2028/12，参与
l 国家自然科学基金面上项目，12071220，大数据下高维带跳半参数模型的统计推断及其应用研究，2021/01-2024/12，参与
l 国家社会科学基金一般项目，19BTJ035，基于深度学习的金融高频数据波动率预测及其应用研究，2019/07-2022/06，参与
l 国家自然科学基金面上项目，11871277，半参数统计模型的分布式估计及其推断， 2019/01-2022/12，参与
l 国家自然科学基金面上项目，11571250，基于高频数据的带跳半鞅过程扩散项波动率分析，2016/01-2019/12，参与
l 国家自然科学基金面上项目，11371272，函数型数据的统计推断，2014/01-2017/12，参与
l 国家自然科学基金一般项目，19BTJ035，基于深度学习的金融高频数据波动率预测及其应用研究，2019/07-2022/06，参与
l 国家社会科学基金青年项目，23CTJ028，基于迁移学习方法的股票波动率建模及应用研究，2023/10-2026/10，参与
l 江苏省自然科学基金青年项目，BK20171073，基于带跳回归模型的高维纵向数据统计分析，2017/07-2020/07，参与
l 江苏省高校自然科学研究重大项目，19KJA180002，大数据情景下的环境审计理论、方法与技术创新研究，2019/06-2022/06，参与
l 江苏省高校自然科学研究重大项目，21KJA110003，波动率矩阵自回归模型统计推断及其在金融高频数据应用，2019/06-2022/06，参与
实践项目
l 江苏长三角地区人口与经济社会发展研究，江苏省第七次全国人口普查领导小组办公室，2021/09-2021/12
l 南京人口对高质量发展分析研究，南京市第七次全国人口普查领导小组办公室，2021/09-2021/12
l 基础研究投入调查，江苏省财政科学研究所，2021/05-2021/12
l 基于大数据资源辅助的普查数据采集与分析方法研究，江苏省第四次全国经济普查领导小组办公室，2020/06-2020/12
l 无锡市数字经济规模及贡献率研究，无锡市第四次全国经济普查领导小组办公室，2020/06-2020/12
l 金融风险防范的大数据分析，台州市金融学会，2018/09-2018/12
l 养老金收支分析及决策建议，苏州市社保局，2014/09-2014/12
期刊论文 Corresponding author(*), Co-first author(†)
l Wang, J., Liu, R., Cheng, F. and Yang, L. (2014). Oracally efficient estimation of autoregressive error distribution with simultaneous confidence band. Annals of Statistics (TOP). 42, 654-668.
l Kong, X., Wang, J.*, Xing, J., Xu, C. and Ying, C. (2019). Factor and idiosyncratic empirical processes. Journal of the American Statistical Association (TOP). 114:527, 1138-1146.
l 王江艳，林金官 (2022). 基于约束 B 样条光滑方法的协方差函数估计. 中国科学：数学. 52(6): 663-688.
l Wang, J., Zhang, J., Lin, H., Han, Y., Tu, J. and Nie, X. (2023). Economic development, weak ties, and depression: Evidence from China. Journal of Affective Disorders (TOP). 334, 246-257.
l Han, M., Lin, H., Wang, J., Wang, Y. and Jiang, W. (2019). Turning corporate environmental ethics into firm performance: The role of green marketing programs. Business Strategy and the Environment (SSCI一区). 28, 929-938.
l Wang, J., Gu, L. and Yang, L. (2022). Oracle-efficient estimation for functional data error distribution with simultaneous confidence band. Computational Statistics & Data Analysis. 167, 107363.
l Wang, J., Cao, G., Wang, L. and Yang, L. (2020). Simultaneous confidence Band for stationary covariance function of dense functional data. Journal of Multivariate Analysis. 176, 104584.
l Wang, J., Wang, S. and Yang, L. (2016). Simultaneous confidence bands for the distribution functions of a finite population and of its superpopulation. TEST. 25, 692-709.
l Wang, J., Majumdar, A. and Lin, J. (2023). Predictive and sensitive analysis of a bivariate skewed spatial process based on the Bayesian framework. Stat. 12, e562.
l Zhou, X., Wang, J.∗, Wang, H. and Lin, J. (2022). Panel semiparametric quantile regression neural network for electricity consumption forecasting. Ecological Informatics. 67, 101489.
l Wang, J., Yang, M. and Majumdar, A. (2018). Comparative study and sensitivity analysis of skewed spatial processes. Computational Statistics. 33, 75-98.
l Li, J., Wang, J.† and Yang, L. (2022). Kolmogorov-Smirnov simultaneous confidence bands for time series distribution function. Computational Statistics. 37, 1015-1039.
l Wang, J., Cheng, F. and Yang, L. (2013). Smooth simultaneous confidence bands for cumulative distribution functions. Journal of Nonparametric Statistics. 25, 395- 407.
l Wang, J., Lin, H. and Han, S. (2023). New-type urbanization ecologically reshaping China. Heliyon. 9, e12925.
l 王江艳，林金官，陈旭岚 (2021). 基于长收益率序列信息的时变波动率估计及实证研究. 应用概率统计. 37(5):523-543.
l Zhou, X. and Wang, J. (2021). Panel quantile regression neural network for electricity consumption forecasting in China: a new framework. Energy Sources, Part B: Economics, Planning, and Policy. 16, 420-442.
l Han, M., Lin, H. Sun, D., Wang, J. and Yuan, J. (2024). The eco-friendly side of analyst coverage: The case of green innovation. IEEE Transactions on Engineering Management. 71:1007-1022.
l Han, L., Han, J., Wu, P., Zhu, L., Wang, J. and Tu, J. (2024). Machine Learning and Human-Machine Trust in Healthcare: A Systematic Survey. CAAI Transactions on Intelligence Technology. https://doi.org/10.1049/cit2.12268.
l 工作论文 Corresponding author(*), Co-first author(†)
l Wang, J., Ren, Y. and Lin, J. Structured regularization covariance estimation in tensor-valued data analysis. Under review.
l Han, M., Lin, H., Wang, J., Li, T. and Wu, P. Attention to your responsibility: The influence of analyst coverage on corporate social responsibility (CSR). Under review.
l Zhang, Y., Wang, J.* and Kong, X. Simultaneous inference for the common and idiosyncratic components of the dynamic factor model. Manuscript.
l Wang, J. and Chen, F. Statistical learning for spatially functional data based on reproduced kernel Hilbert space. Manuscript.
l Wang, J., Zhang, J. and Lin, H. Population density, strong ties and depression: Evidence from China. Under review.
l Xu, J. and Wang, J.* A Semantic Similarity Recognition Study of the Medical Consultation for the COVID-19 Based on the RoBERTa-Blending-FGM. Manuscript.
l Wang, J., Yan, L. and Yang, L.. Histogram simultaneous confidence band for probability density function. Manuscript.
l Wang, J. and Lin, H. High speed railway and environment pollution geography: Evidence from China. Working paper.
l Wang, J. and Wang, H.. Simultaneous inference for Hawkes process. Working paper.
l Wang, J. A framework for estimation and inference in the isotonic regression with shape restrictions. Working paper.
获奖及荣誉
l ISI Elected Member，国际统计学会，2021年9月
l 2020 IMS New Researcher Travel Award，国际数理统计学会，2020 年 5 月
l 全国商业科技进步二等奖，中国商业联合会，2022年12月
l 江苏省应用统计学会优秀论文一等奖，江苏省应用统计学会，2023年12月
l 江苏省高校“青蓝工程”优秀青年骨干教师，2021年5月
l 江苏省生产力理论与实践优秀成果一等奖（第七届），江苏省生产力学会，2022年11月
l 2021年江苏省高校微课教学比赛一等奖，江苏省高校微课教学比赛组委会，2021年12月
l 2020年全国研究生统计建模大赛教育教学成果一等奖，国务院学位办全国应用统计专业学位研究生教育指导委员会，2020 年 12 月
l 第五届全国应用统计专业学位研究生案例大赛教育教学成果二等奖，国务院学位办全国应用统计专业学位研究生教育指导委员会，2022年12月
l 第四届全国应用统计专业学位研究生案例大赛教育教学成果二等奖，国务院学位办全国应用统计专业学位研究生教育指导委员会，2020年12月
l 第三届全国应用统计专业学位研究生案例大赛教育教学成果二等奖，国务院学位办全国应用统计专业学位研究生教育指导委员会，2018年11月
l 朱敬文特别奖学金，苏州大学，2016年4月
l 苏州大学研究生“学术标兵”， 苏州大学，2015年6月
l 研究生国家奖学金（博士），教育部，2014年9月
l 2014 IMS Travel Award， 国际数理统计协会，2014年7月
l JSM 2013 SPES Roundtable Award，2013 年联合统计大会，2013年8月
学术团体任职
l 国际统计学会(International Statistical Institute)当选会员
l 中国现场统计研究会统计交叉科学研究分会常务理事
l 江苏省科技评估中心中青年科技评审专家
l 国际数理统计学会(Institute of Mathematical Statistics, IMS)会员
l 全国工业统计教学研究会青年统计学家协会理事
l 全国工业统计教学研究会数字经济与区块链技术协会理事
金融科技与大数据技术交叉研究会理事
