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厦门大学数学科学学院导师教师师资介绍简介-黄荣坦

本站小编 Free考研考试/2021-05-08


黄荣坦
职称:副教授
职务:
学历:研究生
电子邮件:rthuang@xmu.edu.cn
联系电话:
办 公 室:数理大楼508






研究方向:
时间序列分析、非寿险精算、机器学习


授课情况:
概率论、数理统计、统计计算
时间序列分析、多元统计分析、概率统计


论文:
1.谢作栩,黄荣坦.( 2000),20世纪下半叶中国高等教育规模发展波动研究——兼21世纪初高等教育发展预测,教育研究,10.
2.谢作栩,黄荣坦.(2001),论高等教育规模扩张与经济发展的波动关系,教育与经济,2.
3.黄荣坦,厦门港集装箱吞吐量的时间序列模型,中国管理科学,2002,10.
4.黄荣坦,厦门市2020年GDP预测,厦门科技,2003,50.
5.黄志强,卫东,汤荣坤,黄荣坦,杨绪林,于涛,张功勋,南极中山站大气气溶胶的化学组成极其来源的判别,台湾海峡,2003,22.3.
6.黄志强,卫东,汤荣坤,黄荣坦,杨绪林,于涛,张功勋,西太平洋、东印度洋、南大洋和中山站海域气溶胶的化学组成极其来源的判别,台湾海峡,2003,22.4.
7.谢作栩,黄荣坦,中国高等教育规模发展宏观调控模型研究,高等教育研究,2004年11月,第25卷,第6期,18-24.
8.Zuo-xu Xie, Rong-tan Huang, Research on the Macro-regulation model of China’s postsecondary education expansion level, 传承与变革,中华高等教育改革国际学术研讨会论文集,厦门大学出版社,2004年,164-187.
9.李智,黄荣坦,GARCH框架下经理股票期权的定价,中国管理科学,第12卷,2004年10月,232-236.
10.严丽玉,黄荣坦,厦门市国内生产总值和厦门港集装箱吞吐量的格兰因果关系分析,厦门市科学技术协会第四届青年学术年会论文集,海洋出版社,2004年,368-371。
11.黄自强,暨卫东,杨绪林,黄荣坦,汤荣坤, 于涛,张功勋,1998年南极中山站海洋气溶胶的化学组成及其来源判别,海洋学报(中文版),2005年03期,60-67.
12. 胡志峰,黄荣坦,纯生跳跃扩散型交换期权定价公式,数学研究,2005年3期,333-338.
13.李晓华,黄荣坦,沪市系统风险β系数实证研究,桂林师范高等专科学校学报,2005年2 期,87-91.
14.严丽玉,黄荣坦,中国出口月度数据的季节性单位根检验,厦门理工学院学报,2006 Vol.14,No.1,57-60.
15.陈祥钟,黄荣坦,中国股市波动率变化特征的实证分析,华侨大学学报(自然科学版), 2006,Vol.27,No.4,107-110.
16.黄荣坦,谢作栩,中国高等教育规模波动的政策效应探讨,江西社会科学,2006.10, 28-32.
18.黄荣坦,卢成晓,中国区域经济与高等教育均衡关系的动态模型,中国管理科学,Vol.16,专辑,2008,670-674.
19.谢作栩,黄荣坦,中国高等教育大众化的理论与政策,高等教育大众化研究丛书,广东高等教育出版社,2008年12月,113-144.
20.洪丽颖,黄荣坦,单变量乘积误差模型(MEM)的研究和实证,第十一届中国管理科学学术年会论文集,2009年10月.
21.靳珊,黄荣坦,SCD模型的估计,统计与决策,2011年,第15期,17-21.
22.Gui,W.,Huang,R.,Lin,J.,&Lin,X.S.(2017).Conditional Residual Lifetimes of (n-k+1)-out-of-n Systems with Mixed Erlang Components.J.Math.Study, 50(1), 1-16.
23.Gui,W., Huang,R.,& Lin,X.S.(2018).Fitting the Erlang mixture model to data via a GEM-CMM algorithm. Journal of Computational and Applied Mathematics, 343, 189-205.
24.Yin,C.,Lin,X.S.,Huang,R.,& Yuan,H.(2019).On the Consistency of Penalized MLEs for Erlang. Statistics and Probability Letters,145,12–20.
24.Gui,W., Huang,R.,& Lin,X.S.(2021). Fitting multivariate Erlang mixtures to data: A roughness penalty approach. Journal of Computational and Applied Mathematics, 386, 113216.










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