一、代表性期刊论文(Selected Publication)

     *表示通讯作者(* represent corresponding author)

    #表示并列第一作者(# represent co-first author)


  1. K. Fang Y. Chen S. Ma Q. Zhang. Biclustering analysis of functionals using penalization fusion.

    Journal of Multivariate Analysis.2021

  2. X. Zhang, Q. Zhang,  S. Ma, K. Fang*. Conditional Score Matching for High-Dimensional Partial

    Graphical Models. Computational Statistics and Data Analysis. 2020

  3. K. Fang, P. Wang, X. Zhang, Q. Zhang. Structured sparse support vector machine with features arranged

    in order. Journal of Applied Statistics. 2020

  4. M. Liu, Q. Zhang, K. Fang, S. Ma.Structured Analysis of High-dimensional FMR Model.

    Computational Statistics and Data Analysis. 2020

  5. K.Fang, X. Zhang, S.Ma, Q.Zhang. Smooth and locally sparse estimation for multiple-output functional linear

    regression. Journal of Statistical Computation and Simulation. 2020

  6. K.Fang, X. Fan, Q. Zhang, S. Ma.  Integrative sparse PCA for multi-datasets. 

    Journal of Multivariate Analysis. 2018

  7. X. Wang, K. Fang, Q. Zhang, S. Ma. Network-incorporated Integrative Sparse Linear Discriminant Analysis.

     Statistics and its Interface. 2018

  8. K.Fang, X. Fan, W. Lan B. Wang. Nonparametric Additive Beta Regression for Fractional Response

    with Application to Body Fat Data.  Annals of Operation Research. 2018

  9. K. Fang, X. Wang, S. Ma. Identification of Proportionality Structure  Two-part models Using Penalization. 

    Computational Statistics and Data Analysis. 2016

  10. X. Fan, M. Liu, K. Fang, Y. Huang, S. Ma.  Promoting Structural Effects of Covariates in the Cure Rate Model

    with Penalization. Statistical Methods in Medical Research (IF 4.63). 2016

  11. K.Fang, S. Ma.Analyzing Large Datasets with Bootstrap penalization. Biometrical Journal. 2016

  12. W. Lan, Y. Ding, Z. Fang, K. Fang*. Testing covariates in high dimension regression with latent factors. 

    Journal of Multivariate Analysis. 2015.11

  13. K. Fang,  X. Wang, S. Zhang, J. Zhu & S. Ma. Bi-level variable selection via adaptive sparse group Lasso.

    Journal of Statistical Computation and Simulation. 2014.

  14. J. Zhu, K. Fang* . Amulti-stage chi-square test for measurement the degree of association intwo-way table.

    Communication in Statistics-Simulation and Computation .  2014

  15. 方匡南 陈远星 张庆昭 马双鸽. 双向聚类综述. 数理统计与管理. 2019.8

  16. 王小燕 方匡南 马双鸽.高维数据的群组变量选择方法综述. 数理统计与管理. 2015.11

  17. 方匡南 吴见彬.随机森林方法综述, 统计与信息论坛,2011年3期


  1. 范新妍 方匡南 郑陈璐  张志远. 基于整合治愈率模型的信贷违约时点预测. 统计研究.2021.2

  2. 朱建平 郑陈璐 方匡南. 缺失数据下的两阶段信用评分模型——基于互联网消费金融数据的研究. 


  3. 张晶 方匡南* 张喆 史兴杰 郑陈璐. 基于连续比率模型的消费金融风控研究. 统计研究.2020

  4. 方匡南 陈子岚. 基于半监督广义可加logistic的信用评分研究. 系统工程理论与实践. 2020.2

  5. 方匡南 赵梦峦. 基于多源数据融合的个人信用评分研究. 统计研究. 2018.12

    该文被中国人民大学书报资料中心复印报刊资料 《统计与精算》2019年3期全文转载.

  6. 方匡南 杨阳. SGL-SVM方法及其在企业财务困境预测中的应用. 统计研究. 2018.8

  7. 方匡南 等. 半参数可加beta回归模型及其应用. 中国管理科学. 2017

  8. 马双鸽 刘蒙阙 方匡南.大数据时代统计学发展的若干问题. 统计研究.2017

  9. 方匡南 范新妍 马双鸽.基于网络结构Logistic模型的企业信用风险预警研究. 统计研究.2016.4

  10. 马双鸽 王小燕 方匡南.大数据的整合分析研究. 统计研究.  2015.11.

  11. 方匡南 何纯.中国IPO制度与新股市场特征:基于Sai-GA-SVR的实证分析.管理科学学报.2015.04

  12. 方匡南 吴见彬 谢邦昌.基于随机森林的保险客户利润贡献度研究.数理统计与管理. 2014.06

  13. 王小燕 方匡南.基于adSGL-logit的信用卡信用评分模型研究.统计研究.2014.09

  14. 方匡南 章贵军 张慧颖.基于lasso-logistic的个人信用风险预警方法.数量经济技术经济研究.2014(2).

  15. 方匡南 吴见彬. 个人住房贷款违约预测与利率政策模拟.统计研究. 2013.10(30)

  16. 方匡南 章紫艺. 社会保障对城乡家庭消费的影响研究. 统计研究. 2013.30(3)

  17. 方匡南 蔡振忠. 我国股指期货价格发现功能研究, 统计研究,  2012年05期

  18. 方匡南 朱建平. 有序聚类虚拟变量法及其应用, 数理统计与管理,  2012年03期

  19. 朱建平 方匡南. 基于家庭收入的保障性住房标准研究, 统计研究, 2011 年 10 期

  20. 方匡南 朱建平 谢邦昌.基于聚类关联规则的缺失数据处理研究, 统计研究, 2011年2期

  21. 方匡南 吴见彬 朱建平 谢邦昌.信贷信息不对称下的信用卡信用风险研究——

    基于非参数随机森林模型的实证分析, 经济研究,2010.12S

  22. 朱建平 方匡南.有序秩聚类及对地震活跃期的分析, 统计研究, 2009年01期

  23. K.Fang, Y. Jiang, M. Song, Customer profitability forecasting using Big Data Analytics: 

    A case study of the insurance industry.Computers and industrial engineering. 2016
  24. M.Song, K. Fang, J. Zhang, J. Wu. The co-movement between Chinese oil market and other 

    main international oil markets. Computational Economics. 2016

  25. K. Fang, J. Wu, C. Nguyen. The risk-return tradeoff in a liberalized emerging stock market:

    Evidence from Vietnam. Emerging Market of Finance and Trade.  2015

  26. W. Lv, X. Hong, K. Fang*. Chinese regional energy efficiency evaluation based on super efficiency 

    DEA model and malmquist index.Annals of Operation Research. 2015.5

  27. M. Song, G. Zhang, W. Zeng, J. Liu, K. Fang*. Railway Transportation and Environmental Efficiency in China. 

    Transportation Research Part D: Transport and Environment. 2015


  1. D. Zeng, J. Li,S. Lin, X. Dong, J. You, Q. Xing, Y. Ren, W. Chen, Y. Cai, K. Fang, M. Hong, Y. Zhu, J. Pan.

    Global burden of acute viral hepatitis and its association with socioeconomic development status, 1990–2019.

    Journal of Hepatology ( IF 20.58), 2021.5.

  2. X. Wang,  R. Ren,  M. Kattan, L. Jehi, Z. Cheng, K*. Fang, Effects of Public Health Interventions on Hospital

    Utilization in Patients with COVID-19:  a Comparative Study.  JMIR Public Health and Surveillance.  2020

  3. X. Zhang, Q. Zhang, X. Wang, S. Ma, K. Fang*. Structured sparse logistic regression with application

    to lung cancer prediction using breath volatile biomarkers. Statistics in Medicine. 2020

  4. X.Fan., K. Fang, S. Shuang, Q. Zhang. Integrating approximate Single factor graphical models. 

    Statistics in Medicine. 2019

  5. X.Fan, K.Fang, S.Ma, Q. Zhang. Assisted Graphical Model for Gene Expression Data Analysis. 

    Statistics in Medicine.  2019

  6. M.Hong, L. Ye, L. Jin, Y. Ren, X. Yu,  R. Zhang, K. Fang*, J. Pan*. Noninvasive scoring system for

    significant inflammation related to chronic hepatitis B. Scientific reports (Nature子刊). 2017

  7. M. Liu, X. Fan, K.Fang,Q. Zhang, S. Ma. Integrative Sparse Principal Component Analysis of

    Gene Expression Data with homogeneity sparsity structure.Genetic Epidemiology. 2017

  8. M. Hong, W. Huang, F.Min, J. Xu, Z. Lin, K. Fang*, JinshuiPan. Ehanced HBsAg Synthesis Correlates

    with Increased Severity ofFibrosis in Chronic Hepatitis B Patients.  PLOS One. 2014 9(1) e87344

  9. X. Wang, B. Hu, B.Wang and K. Fang. Bayesian Generalizedvarying coefficient models with errors-in-variables:

    An application to aneurophysiological study.Journal of Applied Statistics. 2014(2)

  10. S. Ma, Y. Huang, J. Huang, K. Fang.Gene network-based cancer prognosis analysis with sparse boosting.  

    Genetics Research.  2012.04.

  11. K. Fang, B. Shia and S. Ma. Health insurance coverage, medical expenditure and coping strategy:

    Evidence from Taiwan.BMC Health Services Research. 2012.12(422)

  12. K. Fang C. Ma Y. Jiang L. Ye, B. Shia, S. Ma. Illness, MedicalExpenditure and Household Consumption :

    observations from Taiwan. BMC Public Health . 2013.08

  13. K. Fang*, S. Ma. Three-part Model for Fractional Response Variables withApplication to Chinese Household 

    Health Insurance Coverage.Journal of Applied Statistics. 2013.40(05)

  14. K. Fang; Y.Jiang; B. Shia; S. Ma.Impact of illness and medical expenditure on household consumptions:

    a surveyin western China. PLoS ONE. 2012

  15. K. Fang, B.Shia, S. Ma. Health insurance coverage and impact: a survey in three cities in China. 

    PLoS ONE.  2012.06.

  16. S. Ma, J. Huang, F. Wei, Y.Xie, and K. Fang. Integrative Analysis of Multiple Cancer Prognosis Studies

    with Gene Expression Measurements.  Statistics in Medicine.  2011.08.

  17. Q. Mao, J., Pan, Kuangnan Fang#. Ru-mian Zhang et al. Precise Prediction Model

    and Simplified Scoring System for Sustained Combined Response to Interferon-alpha. 

    World Journal of Gastroenterology. 2010.16(27).

  18. 方匡南 马双鸽 谢邦昌. 台湾地区居民医疗保险、医疗支出调查及其启示,台湾研究, 2012.03

       该文被中国人民大学书报资料中心复印报刊资料 《社会保障制度》2012年11期全文转载;  


  19. 洪美珠 方匡南 毛乾国 黄文琪 夏挺 宋闽宁 张如棉 潘金水. 干扰素α治疗慢性乙型肝炎疗效预测

    的评分量表. 中华肝脏病杂志.2011.10.



  1. (教材)方匡南  张庆昭 《统计机器学习-基于python编程》 清华大学出版社(待出版).

  2. (专著)朱建平 谢邦昌 马双鸽 张德富 方匡南 潘璠.《大数据——统计理论、方法与应用》.北京大学出版社.2019.5

  3. (教材)方匡南.《数据科学》.电子工业出版社. 2018.6

  4. (教材)方匡南、朱建平、姜叶飞.《R语言资料分析活用范例详解》. 碁峰资讯发行有限公司(台湾). 2015.11

  5. (教材)方匡南 朱建平 编著.《R数据分析——方法与案例详解》.电子工业出版社. 2015.2

  6. (教材)朱建平 方匡南 主编.《SPSS统计分析与应用》.首都经济贸易大学出版社. 2013.2

  7. (专著)方匡南.《随机森林组合预测理论及其在金融中的应用》. 厦门大学出版社. 2012.06

  8. (教材)王斌会 方匡南《R语言统计分析软件教程》,教育文化出版社,2007.1



  1. 中国概念股指期货合约设计比较分析. 期货日报,2007.6.20

  2. 沪深300股指期货期现套利效果影响因素分析.期货日报,2007.12.19