| 姓名：杨青龙 | 性别：男 |
籍贯：河南南阳 | 民族：汉 | |
所在系：数理与金融统计学系 | 教研室： | |
是否博导：是 | 是否硕导：是 | |
职称：教授 | 现任职务：副院长 | |
电子邮箱：yangqinglong@zuel.edu.cn | ||
讲授课程
《概率论与数理统计》、《行业大数据应用与实践》、《中级计量经济学》、《概率论》、《数理统计》、《计量经济学》、《统计计算》、《商务统计分析》
研究方向
统计学习方法、宏观经济统计分析、生存分析
社会职务
全国工业统计学教学研究会副秘书长
中国现场统计研究会经济与金融统计分会秘书长
全国青年统计学家协会常务理事
个人简历(教育背景、工作经历等)
教育背景
1998年9月-2002年6月河南师范大学数学学士学位
2006年9月-2008年7月武汉大学 概率论与数理统计专业 硕士学位
2008年9月-2011年6月武汉大学 概率论与数理统计专业博士学位
工作经历
2002年7月-2006年8月河南师范大学数学与信息科学学院任教
2011年9月-2012年9月美国爱荷华大学统计与精算系博士后
2012年9月-2013 年12月 中南财经政法大学统计与数学学院讲师
2014年1月-2020 年12月 中南财经政法大学统计与数学学院副教授、硕士生导师
2016年5月-至今 中南财经政法大学统计与数学学院副院长
2021年1月-至今 中南财经政法大学统计与数学学院教授
获奖荣誉
2021年11月 平安教育基金第一届中南财经政法大学科研新星
2016年入选中南财经政法大学文澜青年学者（考核等级：优秀）
2024年入选中南财经政法大学文澜青年学者
科学研究
主持代表性纵向项目
1.国家自然科学基金，编号：11301545，项目名称：加速失效时间模型中GCC抽样的统计推断及最优设计研究. 2014.1.1-2016.12.31（结项）
2.国家统计局全国统计科学研究项目重点项目，2017LZ26，供给侧结构性改革背景下我国服务业发展测度及预测研究，2017.9-2019.9（结项）
3.教育部人文社科一般项目. 19YJC910008. 中国高质量发展统计指标体系的构建与评价研究. 2019.1-2021.12.(结项)
4.国家社科基金一般项目. 20BTJ039.中国民营经济营商环境评价方法与应用研究.2020.9-2024.8(结项)
5.国家社科基金重大项目子课题, 《农民收入稳定性统计测度》, 立项时间: 2023年12月, 项目编号:23 & ZD115, 2023年12月-2027年12月
出版专著
1.杨青龙. (2019). 空间视角下我国服务业测度, 影响因素及时空演变研究, 中国财政经济出版社.
2.杨青龙. (2023). 我国高质量发展的评价及应用研究, 中国财政经济出版社.
代表性论文成果
1.中等稀疏条件下基因交互作用的两步Bayes方法. 中国科学:数学，2021.（序一）
2.具有连续辅助协变量的均值剩余寿命模型的统计推断. 中国科学:数学， 2020. (通讯作者)
3.带有辅助信息的多元失效时间数据的估计标准部分似然方法. 中国科学：数学，2012.(序一)
4.A class of transformation rate models for recurrent event data. SCIENCE CHINA-MATHEMATICS,2016.(通讯作者, SCI)
5.Phase transition and higher order analysis of Lq regularization under dependence. INFORMATION AND INFERENCE-A JOURNAL OF THE IMA.，2024. (通讯作者, SCI)
6. PSNA: A pathwise semismooth Newton algorithm for sparse recovery with optimal local convergence and oracle properties. SIGNAL PROCESSING, 2022. (作者姓氏排序，SCI)
7. The hazard level set. JOURNAL OF NONPARAMETRIC STATISTICS，2022. (作者姓氏排序，SCI)
8.Large dimensional analysis of general margin based classification methods. JOURNAL OF STATISTICAL MECHANICS-THEORY AND EXPERIMENT, 2021. (通讯作者, SCI)
9. Large scale analysis of generalization error in learning using margin based classification methods. JOURNAL OF STATISTICAL MECHANICS-THEORY AND EXPERIMENT，2020. (通讯作者, SCI)
10. A Semismooth Newton Algorithm for High-Dimensional Nonconvex Sparse Learning. IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL
NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS，2020. (通讯作者, SCI)
