姓名：林金官
政治面貌：中国共产党党员
最后学位：博士
职称： 教授
研究领域：统计学
教学课程：统计学基础
办公室：竟慧西楼411、位育楼404
电话：**、**
E-mail：jglin@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
1982.09 - 1986.06 华东师范大学大学数学专业理学学士
1986.09 - 1988.06 华东师范大学大学概率论与数理统计专业理学硕士
2000.09- 2003.03东南大学大学系统工程专业工学博士

工作简历
1988.07- 2006.06江苏教育学院，助教、讲师、副教授、教授；
2006.07- 2016.12东南大学，教授、博士生导师

主持参与课题
[1]主持国家自然科学基金“金融资产收益变动率的统计推断及其应用研究”（**），52万（直接经费），2020.1-2023.12；；
[2]主持国家自然科学基金重点项目子项目“多源异构数据的融合、特征提取与分析方法”（**），50万，2019.1-2022.12；
[3]主持南京市统计局重点项目“城市经济密度比较与发展潜力研究”（2018A004），5万，2018.12-2019.5；
[4]主持江苏省第三次全国农业普查研究课题，3万，2018.5-2018.12；
[5]主持国家自然科学基金“一类经济计量模型的统计分析及其应用研究”（**），50万（直接经费），2016.1-2019.12；
[6]主持2014年度江苏省重点统计研究课题“大数据环境下政府统计业务流程优化整合研究”，5万，2014.9-2015.9；
[7]主持全国统计科学研究（计划）重点项目“基于Copulas相关函数的风险度量及其应用”（2014LZ40），2万，2014.11-2016.10；
[8]主持江苏省自然科学基金项目“具有复杂结构的非正规正交设计的研究与应用”(BK**），10万，2014.7-2017.6；
[9]主持教育部博士点基金（博导类）“基于Copula相关函数的近极值事件的统计推断及其应用”（021），12万，2013.1-2015.12.
[10]主要参与国家社会科学基金项目“基于复杂面板数据模型的物价波动研究”（12BTJ015，排名第二），15万，2012.7-2015.12.
[11]主持国家自然科学基金“具有复杂相关结构的统计模型的理论与应用研究”（**）, 45万2012.1-2015.12;
[12]主持江苏省自然科学基金项目“重尾模型中近极值数据的统计推断及其应用”(BK**), 20万，2011.6-2013.12;
[13]主持国家统计局全国统计科学研究（计划）项目“模糊回归分析及其在经济数据分析中的应用”(2010LC27），2010.11-2011.11；
[14]主持浙江省统计局重点课题“基于对称分布模型的统计数据分析”，1万，2010.6- 2011.6；
[15]主持联迪恒星(南京)信息系统有限公司横向课题“数据挖掘应用分析的系统开发”，8万，2010.12-2011.12；
[16]主持江苏省自然科学基金项目“重尾数据的统计分析及其应用”(BK**），9万，2008.9-2010.12；
[17]主持国家自然科学基金项目“纵向数据的参数建模及其统计诊断”(**），26万，2007.1-2009.12；
[18]主持国家社会科学基金项目“社会经济发展过程中复杂动态随机系统的统计分析”（04BTJ002），7万，2004.7--2008.11；
[19]主持国家统计局全国统计科学研究（计划）项目(重点项目)“纵向数据模型的协方差结构及其统计诊断”(LXZ0415)，2万，2004.11--2006.11；
[20]主要参与国家自然科学基金项目“非线性纵向数据分析及其统计诊断”(**)，16万，2004.1-2006.12;
[21]主要参与国家社会科学基金项目“复杂数据的统计诊断及其应用”（02BTJ001，排名第二,第一为导师），7万，2002.7-2003.12.
发表论文
2018年度
[1] Ye,X.G., Lin,J.G.*, Zhao,Y.Y..A two-step estimation of diffusion processes using noisy Observations. Journal of Nonparametric Statistics(SCI期刊), 2018.2, 30(1): 145-181.
[2] Hao,H.X, Lin,J.G.*,et al. Estimation and application of semiparametric stochastic volatility models based on kernel density estimation and hidden Markov models. Applied Stochastic Models in Business and Industry(SSCI期刊), 2018, 34:355-375.
[3]林金官，郝红霞，汪红霞.基于拟似然方法的股票收益与波动率关系及其应用研究.统计研究，2018，35(5):99-109.
[4] Zhao, Y. Y.,Lin,J.G.*, et al. Two-stage orthogonality based estimation for semiparametric varying-coefficient models and its applications in analyzing AIDS data. Biometrical Journal(SCI期刊). 2018,60:79-99.
[5] Chen,X.P., LinJ.G., et al. Matrix Image Method for Ranking Nonregular Fractional Factorial Designs. Acta Mathematicae Applicatae Sinica, English Series(SCI期刊). 2018,34(4): 742-751.
[6] Zhao, Y.Y., Lin,J.G.*, et al. Iterative weighted estimation based on variance modelling in linear regression models. Communications in Statistics - Simulation and Computation(SCI期刊), DOI:10.1080/**.2018.**.
[7] Yang,A.J., Xiang,J., Yang,H. and Lin.J.G. Sparse Bayesian Variable Selection in Probit Model for Forecasting U.S. Recessions Using a Large Set of Predictors(SCI期刊). Computational Economics, 2018, 51:1123-1138.
[8] Cao,C.Z., Wang,Y., Shi,J. and Lin,J.G. Measurement Error Models for Replicated Data Under Asymmetric Heavy-Tailed Distributions. Computational Economics(SCI期刊), 2018, 52:531-553.
[9] Zhou,X.C., Xu,Y,Z. and Lin,J.G. Wavelet estimation in time-varying coefficient time series models with measurement errors. Communications in Statistics - Theory and Methods(SCI期刊), 2018, 47(10): 2504-2519.
[10] Liu,G.X., Du,X.L.,Wang,M.M. and Lin,J.G. Semiparametric jump-preserving estimation for single-index models. Journal of Nonparametric Statistics(SCI期刊), 2018, 30(3): 556-580.

2017年度
[1] Zhao, Y.Y., Lin,J.G.*, et al. Jump-detection-based estimation in time-varying coefficient models and empirical applications. TEST(SCI期刊), 2017, 26:574-599.
[2] Lin,J.G.*,Zhang,K.S. and Zhao,Y.Y.Nonparametric estimation of multivariate multiparameter conditional copulas. Journal of the Korean Statistical Society(SCI期刊), 2017,46:126-136.
[3] Zhao, Y. Y.,Lin,J.G.*, Wang, H.X. Robust bootstrap estimates in heteroscedastic semi-varying coefficient models and applications in analyzing Australia CPI data. Communications in Statistics-Simulation and Computation(SCI期刊), 2017,46(4): 2638-2653.
[4] Han, Z. C., Lin,J.G.*, et al. A robust and efficient estimationmethod for nonparametric models with jump points. Communications in Statistics-Simulation and Computation(SCI期刊), 2017,46(8): 6283-6297.
[5] Chen,X.P., Lin.J.G.*,et al. Designs containing partially clear main effects. Statistics and Probability Letters, 2017, 121:12-17.
[6] Du, X.L., Lin,J.G. and Zhou,X.L. Parameter estimation for multivariate diffusion processes with the time inhomogeneously positive semidefinite diffusion matrix. Communications in Statistics - Theory and Methods, 2017, 46(22): 11010-11025.
[7] Xie,F.C., Lin,J.G. and Wei,B.C. Score test for homogeneity of dispersion in generalized Poisson mixed models with excess zeros. Communications in Statistics-Simulation and Computation, 2017, 46(1): 301-314.
[8] Yang,A.J., Jiang,X.J.,Shu,L. and Lin,J.G. Bayesian variable selection with sparse and correlation priors for high-dimensional data analysis. Computational Statistics, 2017, 32:127-143.

2016年度
[1] Chen,X.P. and Lin,J.G..Orthogonal Arrays Robust to A Specified Set of Nonnegligible Effects. Journal of Systems Science and Complex(系统科学与复杂性杂志，SCI期刊), 29,pp: 531-541,2016.
[2]. Hao,H.X., Lin,J.G*.,et al.Bayesian case influence analysis for GARCH models based onKullback–Leibler divergence.Journal of the Korean Statistical Society(韩国统计学会，SCI期刊), 45,pp:595-609, 2016.
[3]Wang,H.X., Lin,J.G.and Wang,J.D.. Nonparametric spatial regression with spatial autoregressive error structure. Statistics (统计学，SCI期刊),50,pp:60-75,2016.
[4]. Zhao,Y.Y., Lin,J.G.* and Huang,X.F.. Nonparametric estimation in generalized varying- coefficient models based on iterative weighted quasi-likelihood method. Computational Statistics(计算统计，SCI期刊), 31,pp:247-268,2016.
[5].Zhang,K.S., Lin,J.G.* and Xu,P.R. A New Class of Copulas involved Geometric Distribution: Estimation and Applications. Insurance: Mathematics and Economics (保险：数学与经济，SCI, SSCI期刊), 66,pp:1-10, 2016.
[6]. Zhao,Y.Y.,Lin,J.G*,et.al. Adaptive jump-preserving estimates in varying-coefficient models. Journal of Multivariate Analysis(多元分析杂志，SCI期刊),149,pp:65-80,2016.
2015年度
[1] Lin.J.G.*, Chen,X.P., et,al. Generalized variable resolution designs. Metrika (SCI期刊),78(7),pp:873-884,2015.
[2]Lin.J.G.*, Zhao,Y.Y. and Wang,H.X.. Heteroscedasticity diagnostics in varying-coefficient partially linear regression models and applications in analyzing Bostonhousing data. Journal of Applied Statistics(应用统计杂志，SCI期刊), 42(11),pp:2432-2448,2015.
[3] Ye,X.G., Lin,J.G.*, Zhao,Y.Y. and Hao,H.X..Two-step estimation of the volatility functions in diffusion models with empirical applications. Journal of Empirical Finance(实证金融杂志，SCI, SSCI期刊), 33,pp:135-159,2015.
[4] Chen,X.P., Lin,J.G.* and Wang,H.X.. Construction of main-effect plans orthogonal through the block factor. Statistics and Probability Letters(统计与概率快报，SCI期刊), 106,pp: 58-64,2015.
[5]. Zhao,Y.Y., Lin,J.G.*, Xu,P.R. and Ye,X.G. Orthogonality-projection-based estimation for semi- varying coefficient models with heteroscedastic errors. Computational Statistics and Data Analysis(计算统计与数据分析，SCI期刊), pp:204-221,2015.
[6] Zhou,X.C. andLin,J.G.Asymptotics of a wavelet estimator in the nonparametric regression model with repeated measurements under a NA error process. RACSAM(SCI期刊), pp: 109: 153-168, 2015.
[7]. Zhu, C.H., Gao,Q.B. and Lin,J.G. Uniform tail asymptotics for the aggregate claims with stochastic discount in the renewal risk models. SCIENCE CHINA: Mathematics(SCI期刊), 58(5),pp: 1079-1090,2015.
[8]Chen,X.P., Lin,J.G.*, Wang,X.D. and Huang,X.F.. Further results on orthogonal arrays for the estimation of global sensitivity indices based on alias matrix. Statistical Methods and Applications(统计方法与应用，SCI期刊), 24,pp:411-426,2015.
[9] Cao,C.Z., Lin,J.G., etal.Multivariate measurement error models for replicated data under heavy-tailed distributions. Journal of Chemometrics(化学杂志，SCI期刊), 29(8),pp:457-466.
[10] Du,X.L., Lin,J.G., Liu,G.X. and Zhou,X.Q..A physical parameter identification method of Lévy-driven vibratory systems based on multipower variation processes.Journal of Sound and Vibration(SCI期刊), 343,pp:216-229,2015.
[11]. Wang,H.X.,Lin,J.G.and Wang,J.D..Local Linear Estimation for Spatiotemporal ModelsBased on Least Absolute Deviation.Communications in Statistics-Theory and Methods (统计通讯-理论与方法，SCI期刊), 44,pp:1508-1522, 2015.
[12] Sun,H.H. and Lin,J.G.. Diagnostics of Variance of the Error in Mixed Effects Linear Models Based on M-estimation. Communications in Statistics-Theory and Methods (统计通讯-理论与方法，SCI期刊), 44,pp: 1779-1785, 2015.
[13]Chen,X.P., Lin,J.G.* and Huang,X.F.. Construction of main effects plans orthogonal through the block factor based on level permutation. Journal of the Korean Statistical Society(韩国统计学会，SCI期刊),44,pp: 538-545, 2015.

科研奖励
[1]林金官、赵彦勇、汪红霞、黄性芳.基于Copula相关函数的风险度量及其应用，江苏省统计局，第十五届江苏省统计科研优秀成果奖二等奖，2018年6月；
[2]赵彦勇、林金官、黄性芳、汪红霞.自适应模型的保跳估计，江苏省统计局，第十五届江苏省统计科研优秀成果奖三等奖，2018年6月；
[3]林金官，朱建国，黄超，庄晴韵，近极值事件的广义态密度估计及其在股票数据分析中的应用，江苏省统计局，第十二届江苏省统计科研优秀成果奖二等奖，2012年5月；
[4]解锋昌，林金官（导师），一类零过度数据的建模及诊断分析，国家统计局，　第十一届全国统计科研优秀成果奖二等奖，2012年12月；
[5]林金官,韦博成,非线性回归模型异方差检验的局部渐近功效,南京市人民政府，南京市第七届自然科学优秀学术论文奖二等奖, 2007年10月；
[6]韦博成，林金官等,复杂数据的统计诊断方法及其应用,国家统计局第七届全国统计科研优秀成果奖（课题类）一等奖，2004年6月；
[7]林金官，韦博成（导师）,回归模型的异方差和变离差检验,国家统计局第七届全国统计科研优秀成果奖（博士论文类）一等奖，2004年6月；
[8]林金官，韦博成,非线性随机效应模型的异方差性检验,南京市第五届（2001-2002年度）自然科学优秀学术论文奖三等奖，2003年10月。

出版著作
[1].解锋昌、韦博成、林金官.零过多数据的统计分析及其应用.科学出版社，2013.
[2].韦博成、林金官、解锋昌.统计诊断.高等教育出版社，2009.