姓　　名：刘鑫
职　　称：助理研究员
研究方向：1. 机器学习中的建模和统计推断相关理论，如支持向量机、随机树和随机森林的参数检验等问题，训练集中带有错分数据的支持向量机和随机森林等分类问题以及机器学习中的变量选择问题和相关统计理论研究；2. （超）高位数据的建模与变量筛选问题，如基于超高纬Screening的时间变点选择问题等；3. 带有时间和空间属性的联合数据建模方法和理论，如纵性数据和生存分析数据的联合建模，有向图和无向图等。
教授课程：数据分析与可视化、数理统计。
E - mail：liu.xin@mail.shufe.edu.cn
电话：(021) 6590 2491
研究项目
序号
项目名称
项目编号
项目来源
起止时间
项目经费

1
存在测量误差条件下的监督分类模型

上海财经大学
2018.01.01-2020.12.31
3年共9万元



















研究领域
机器学习的理论研究，如支持向量机、随机树与随机森林等的统计理论研究；（超）高维数据分析和建模、如（超）高纬度变量筛选(ultra high-dimensional variable screening)和时间变点问题(time change point detection)；纵向数据和生存数据的分析及联合建模(joint modeling of longitudinal and time-to-event data)；带有时间和空间属性的统计(Spatial-temporal Statistical Analysis)，如有向图和无向图等；函数形数据分析(Functional data analysis)；基于图数据的深度学习(deep learning)等。研究数据类型包括复杂数据(complex data)、函数性数据、纵向数据和生存数据，带有时空相关性的数据、图像数据等；应用领域包括环境科学、金融行业、医学影像分析（如核磁共振和CT等图像）、生物医药等。



教育经历


2013-2017加拿大Western University 统计学博士
2012-2013加拿大Western University 统计学硕士
2010-2012上海财经大学 硕士（统计与管理学院，数量金融与风险管理专业）
2006-2010上海财经大学 理学学士（统计与管理学院，数理统计专业）
工作经历
2018年1月至今上海财经大学 统计与管理学院助理研究员
2018年2月-2019年1月加拿大Universityof Waterloo和Simon Fraser University 访问****
研究成果
*Liu, X., Wu, J., Yang, C. and Jiang, W.2018. A Maximal Tail Dependence-Based Clustering Procedure for Financial Time Series and Its Applications in Portfolio Selection.Risksvol. 6(115), pages 1-8, 2018.
*Yang, C., Liu, X., Wu J., Frank Li and Jiang, W. 2018. Clustering of Financial Time Series Using Jump Tail Dependence Coefficient. Statistical Methods and Applications, vol. 27(3), pages 491-513, 2018.
*Liu, X. and He, W. Adaptive Kernel Scaling Support Vector Machine with Application to a Prostate Cancer Image Study. Journal of Applied Statistics, 2019. Minor Revision.
*Liu, X., Yi, G.Y., Bauman, G., and He, W. Ensembling Imbalanced-Spatial-Structured Support Vector Machine. Economics and Statistics, 2019. Major Revision.
*Liu, X., Shen, X., and Wang, S. An Iterative Learning Algorithm to Learn from Positive and Unlabeled Examples.Statistica Sinica. 2019. Under Review.
*Liu, X., Zhao, B. and He, W. Dynamic Tilted Current Correlation for High Dimensional Variable Screening. Biometrics, 2019. Under Review.
*Liu, X. and He, W. Simultaneous Classification and Feature Selection by Penalizing Data-adaptive Support Vector Machine. Journal of Multivariate Analysis. 2019. Under Review.