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的个人主页 http://faculty.cumt.edu.cn/WDQ12/zh_CN/index.htm
个人简介：
王德青，山东青岛人，2014年6月毕业于厦门大学经济学院（厦门大学数据挖掘研究中心）-国家级重点学科（经济统计学-数据挖掘方向），获应用经济学博士学位。现为中国矿业大学经济管理学院副教授、应用经济学硕士生导师、金融工程与风险管理博士后,数量经济学+统计学学科负责人，应用经济学学科建设委员会委员；厦门大学数据挖掘研究中心研究员,国家自然科学基金委(管理科学与工程+经济科学）通讯评审专家、教育部学位中心评审专家、全国统计建模大赛专家库成员、中国现场统计研究会-多元统计会员、中国统计教育学会-经济统计学会会员、江苏省应用统计学会理事。
近年来主要致力于：函数型数据分析、金融数据挖掘、经济系统量化分析、绿色金融定价机制、复杂数据建模等理论与方法研究。先后主持国家自然科学基金、教育部人文社会科学基金（规划+青年）、江苏省自然科学基金、中国博士后科学基金、国家统计局统计科研项目等科研项目。参与完成“大数据与统计学发展研究”等国家社会科学基金重大、重点、国家自然科学基金面上等项目。
以第一作者在《统计研究》（统计学A刊权威）、《数理统计与管理》、《系统工程》、《金融发展研究》、Energy Policy、Sustainable Production and Consumption、Ecological Indicators、Applied Spatial Analysis and Policy、Environment, Development and Sustainability等国内外重要学术期刊上发表论文数十篇，研究成果获江苏省统计科研优秀成果二等奖等多项。兼任《系统工程理论与实践》、《系统管理学报》、Energy Economics、Energy and Environment、985+211高校学报等国内外重要学术期刊审稿人。
招生学科及研究方向：
[1] 统计学（大数据挖掘、函数型数据分类与预测、金融市场绿色激励定价）
[2] 数量经济学（经济系统动态结构诊断、经济高质量发展、可持续发展评估）
[3] 金融学（绿色金融量化分析、动态资产定价模型、【超】高频金融数据建模）
[4] MBA—工商管理硕士（财务金融、能源经济 方向）
[5] 资产评估专业硕士（企业经营状况异常的判别与预测）
主持的科研项目：
[1] 国家自然科学基金：函数型数据的自适应分类预测方法及其在金融高频预测中的应用；
[2] 教育部人文社科基金规划项目：面向超高频金融数据的函数型分类预测方法及应用研究（22YJAZH099）；
[3] 教育部人文社科基金青年项目：金融市场的函数型数据挖掘理论、方法与应用研究；
[4] 江苏省自然科学基金：金融高频数据的函数型建模方法与应用研究；
[5] 中国博士后科学基金：函数型数据挖掘的方法拓展及其在金融市场中的应用；
[6] 中国矿业大学社科基金：函数化logistic模型及其在财务困境预警中的应用（2023SK07）；
[7] 中国矿业大学社科基金A类：基于函数型数据分析的大数据挖掘方法及其经济管理应用；
部分代表性科研成果：
[1] 基于函数型自适应聚类的股票收益波动模式比较[J]. 《统计研究》；
[2] 基于自适应迭代更新的函数型数据聚类方法研究[J]. 《统计研究》；
[3] 主成分聚类分析有效性的思考[J]. 《统计研究》；
[4] 函数型时间序列的自适应分类预测方法及其在金融高频数据中的应用[J]. 《数理统计与管理》；
[5] 中国股市投资者情绪指数的函数型构建方法研究[J]. 《数理统计与管理》；
[6] 中国城乡居民收入与消费的时空差异及其收敛性[J]. 《数理统计与管理》；
[7] 函数型数据聚类分析研究综述与展望[J]. 《数理统计与管理》；
[8] 中国包容性绿色增长的连续动态测度及其时空差异分解[J]. 《系统工程》；
[9] 基于EMD技术的非平稳非线性时间序列预测[J]. 《系统工程》；
[10] 中国实时金融状况指数的另一种测度-基于函数型数据分析方法[J]. 《金融发展研究》；
[11] A functional index model for dynamically evaluating China’s energy security[J]. 《Energy Policy》；
[12] Quantifying the dynamics between environmental information disclosure and firms’ financial performance using functional data analysis[J]. 《Sustainable Production and Consumption》；
[13] Developing a functional index to dynamically examine the spatio-temporal disparities of China's inclusive green growth[J]. 《Ecological Indicators》；
[14] Spatio-temporal Analysis of China’s Livelihood Development: Evidence from a Functional Index Model[J]. 《Applied Spatial Analysis and Policy》；
[15] Dynamic Evolution and Spatial-temporal Disparities Decomposition of High-quality Economic Development in China[J]. 《Environment, Development and Sustainability》；
[16] Time dynamics in the effect of carbon information disclosure on corporate value[J]. 《Journal of Cleaner Production》;
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研究团队：
[1] 厦门大学数据挖掘研究中心、厦门大学信用大数据与智能风控研究中心
[2] 中国矿业大学绿色金融研究中心
学术理念：
“ All models are wrong, but some are useful. ”
— George E.P. Box
“ In God we trust. All others must have data. ”
— W. Edwards Deming
“ All knowledge is, in final analysis, history （在终极的分析中，一切知识都是历史）；
All sciences are, in the abstact, mathematics （在抽象的意义下，一切科学都是数学）；
All judgements are, in their rationale, statistics（在理性的世界里，所有的判断都是统计学）！” —C. R. Rao
“https://www.ixigua.com/7092191366024954409?wid_try=1”
—任正非谈“统计学”专业
—欢迎对数据分析感兴趣、有扎实数理基础和一定R（Python)语言编程经验、有志于“经济管理领域数据挖掘理论、方法与应用”学术探索的研究生加入！
联系方式：
通讯地址：江苏省徐州市大学路一号 中国矿业大学南湖校区经济管理学院· A313 （221116）
E-mail：dekinywang@cumt.edu.cn
ORCID ：0000-0002-5127-9537
