经济金融社会统计研究团队简介

一、团队概况

经济金融社会统计研究团队立足于经济管理和数据科学学科交叉前沿，聚焦“经济实证分析”“经济金融机器学习”与“数据挖掘”三大研究方向。成员中包含教授、博士、副教授与青年骨干教师，兼具经济学、统计学、计算机科学与金融工程等多学科背景，为团队的交叉研究奠定了坚实基础。团队负责人齐春宇，团队现有核心成员 8 人。

团队成员

成员姓名	职称	学位	研究方向
黄晓奎	讲师	博士	公司财务、供应链金融、金融衍生物风险投资组合
胡可为	讲师	博士	金融科技、金融风险管理、期货及其他衍生品
刘传玉	副教授	硕士	区域经济、发展经济学
乔　栋	副教授	博士	公共经济学、公司金融
齐春宇	教授	博士	金融机器学习与数据挖掘、人口经济、气候金融
于　峰	副教授	硕士	服务经济学
赵自泰	讲师	博士	国际企业管理
朱映凤	副教授	博士	数字金融、数字经济、商业银行经营管理

二、研究方向与特色

研究方向	关键问题	主要方法	代表性应用场景
经济实证分析	宏观经济波动、产业结构升级、区域发展差异	计量经济模型、面板数据、因果推断	区域财政政策评估产业高质量发展路径
经济金融机器学习	金融风险预测、资产配置优化、市场行为建模	XGBoost、深度学习、强化学习	债券流动性预测ESG 与气候风险量化
数据挖掘与可视化	大规模异构数据清洗、特征工程、可解释性分析	NLP、图挖掘、可视化仪表板	舆情与文本情感监测金融知识图谱

团队特色：

多源数据融合：融合高频金融数据、文本数据（年报、新闻）、经济社会统计数据，形成完整的数据生态。
方法论创新：在传统计量框架中引入机器学习算法，提高模型预测力与可解释性。
政策导向与实践结合：研究问题紧贴国家和地方经济金融改革需求，成果服务于政府咨询与金融机构决策。

三、科研成果与平台

项目：近三年主持省部级及企业横向课题 20 余项。
咨政报告：调研报告《新时代新答卷》获省委书记和省长批示。
论文：在 Finance Research Letters、Energy Economics、《财经理论与实践》等高水平期刊发表 SSCI/SSCI/CSSCI 论文 10 余篇。
专利：发明专利1项“一种基于机器学习的数据清洗方法及系统”（ZL20241 0933762.0），软著5项。
数据平台：自建“经济金融大数据实验室”，配备 GPU 服务器与 Wind、CSMAR、CHFS 等数据库，为机器学习及高性能计算提供支撑。已与企业共建的数个数据平台，进行商业化开发。
学术活动：定期举办“经济金融统计前沿”研讨会与集体学习工作坊。

四、人才培养与团队文化

学生梯队：团队指导硕博研究生5名，本科生创新项目 15 项，多名学生在教育部排行榜榜单大赛等竞赛中获国奖。
协同攻关：倡导开放共享、交叉融合的科研氛围，推行“导师＋青年教师＋研究生”三级协作机制。

五、未来规划

建设开放式经济金融数据仓库，对外提供标准化数据服务与 API。
深耕绿色金融与气候风险方向，打造标志性、引领性的研究成果。
推动科研成果转化，与金融监管机构、商业银行、资产管理公司、金融科技公司、数据型公司开展联合研发。
培育高水平青年人才，形成具有国际竞争力的跨学科研究团队。

使命宣言：以严谨的统计方法、前沿的机器学习技术和开放的学术视野，为经济金融领域的理论创新与政策实践贡献力量。