研究成果

研究领域

经济管理统计与数智金融经济统计、计量经济、数智金融、风险管理、国家治理测度、文本大数据

统计机器学习与健康大数据多源/多模态机器学习、高维数据分析、网络数据分析、函数数据分析、深度学习、基因环境交互分析

一、代表性期刊论文(Selected Publication)

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

    #表示并列第一作者或按姓氏顺序排名(# represent co-first author or in alphabetical order)

(一)经济管理统计与数智金融

  1. D. Pu, K. Fang#, W. Lan, J. Yu, Q. Zhang.Reduced Rank Spatio-temporal Models. Journal of Business&Economic Statistics. 2024 pdf

  2. X. Zhang, Q. Zhang, K. Fang*. Functional linear model with prior information of subjects' network. Journal of  Computational

     and Graphical Statistics. 2024. (pdf )

  3. X. Fan, K. Fang#, D. Pu, R. Qin. Generalized Latent Space Model for One-mode Networks with Awareness of Two-mode Networks.

    Computational Statistics and Data Analysis. 2024. (pdf )

  4. Y. Wu, W. Lan, X. Fan*, K. Fang#. Bipartie network influence analysis for a two-mode network. Journal of Econometrics. 2023

  5. T. Zheng, X. Fan, J. Wei, K. Fang. Forecasting CPI with Multi-Source Data: The Value of Media and Internet Information.

    Journal of Forecasting. 2023

  6. T. Zheng, X. Fan, J. Wei, K. Fang. Words or Numbers? Macroeconomic Nowcasting with Textual and Macroeconomic Data. 

    International Journal of Forecasting. 2023

  7. S. Chen, Y. Qiu, J. Li, K. Fang, K. Fang*. Precision Marketing for Financial Industry Using a PU-learning Recommendation Method.

      Journal of Business Research (ABS3). 2023

  8. K. Fang, W. Lan, D. Pu, Q. Zhang. Spatial Autoregressive Models with Generalized Spatial Disturbances. Statistica Sinica. 2022

  9. 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
  10. M.Song, K. Fang, J. Zhang, J. Wu. The Co-movement between Chinese Oil Market and Other Main International Oil Markets. 

    Computational Economics. 2016

  11. W. Lan, Y. Ding, Z. Fang, K. Fang*. Testing Covariates in High Dimension Regression with Latent Factors.

     Journal of Multivariate Analysis. 2015.11

  12. 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

  13. 仇婷婷 鲁万波 张晓 方匡南*. 基于变系数单分类支持向量机的违约预测研究. 统计研究. 2024

  14. 段伊雪 彭雪梅 方匡南. 中国财产保险公司财务预警研究——基于随机森林财务诊断法. 保险研究. 2024

  15. 陈耸 于秀运 邱涌钦 方匡南*. 基于半监督支持向量机的信用评分模型.中国管理科学. 2024

  16. 张晓晨 张晶 方匡南 严晓东. 基于高管连锁网络的上市公司财务困境预测研究. 经济管理学刊. 2024

  17. 方匡南 姜佳佳 马芸 张庆昭. 基于辅助信息监督的综合评价及其在市场治理中的应用. 统计研究. 2024

  18. 丁月 方匡南 兰伟 徐顺. 基于网络关系的分类变量预测研究. 统计研究. 2024

  19. 张妍 潘蕊 方匡南.基于合作者网络社区发现的学科主题分析——以国际统计学期刊为例. 经济管理学刊. 2023

    该文被人大复印报刊资料《统计与精算》2023年第6期全文转载

  20. 郑挺国 范馨月 靳炜 方匡南.通胀预期形成与信息黏性特征:基于媒体新闻视角. 世界经济. 2023.4

    该文被人大复印报刊资料《统计与精算》2023年第5期全文转载

  21. 方匡南 李晶茂 范新妍 余乐安基于多源数据迁移学习的信用评分方法研究系统工程理论与实践. 2023

  22. 张庆昭 陈子怡 方匡南*. 多源异常检测的整合单类SVM方法及其应用. 统计研究. 2023

  23. 郑挺国 靳炜 方匡南 林洪伟. 媒体信息、预期冲击与经济周期波动. 数量经济技术经济研究. 2023.2

  24. 方匡南 张晴雯 林洪伟. 考虑数据源网络结构的高维数据整合分析与子群识别研究. 统计研究. 2022

  25. 方匡南 任蕊 朱建平 马双鸽 王晓峰. 基于动态SEIR模型的传染性疾病预测及政策评估.管理科学学报. 2022

    该文被中国人民大学书报资料中心复印报刊资料 《管理科学》2023年4期全文转载.

  26. 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

  27. 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    

    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》2021年3期全文转载.

  28. 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

  29. 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. 数理统计与管理.2020.12

    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》2021年6期全文转载.

  30. 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.

  31. 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

  32. 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

  33. 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

  34. 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

  35. 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.

    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》2016年2期全文转载.

  36. 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

  37. 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

  38. 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).

  39. 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)

  40. 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)

  41. 方匡南 朱建平 谢邦昌. 有序聚类虚拟变量法及其应用. 数理统计与管理. 2012.02.

  42. 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

  43. 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;  

       被中央编译局全文转载;被中国改革论坛网全文转载

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

  45. 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

  46. 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(消费金融专辑), 2010.12S

  47. 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

(二)统计机器学习与健康大数据

  1. R. Ren, K. Fang, Q. Zhang ,S. Ma. FunctanSNP: an R package for functional analysis of dense SNP data (with interactions)  .

    Bioinformatics. 2023

  2. K. Fang, J. Li, Q. Zhang, Y. Xu, S. Ma. Pathological Imaging-assisted Cancer Gene-environment Interaction Analysis.

    Biometrics. 2023

  3. K. Fang, J. Li, Y. Xu, S. Ma, Q. Zhang. Gene-Environment Interaction Analysis Under the Cox Model.

     Annals of the Institute of Statistical Mathematics. 2023

  4. R. Ren, K. Fang*, Q. Zhang, X.Wang*. Multivariate Functional Data Clustering Using Adaptive Density Peak Detection. 

    Statistics in Medicine. 2023

  5. X. Zhang, Q. Zhang, S. Ma, K. Fang*. Subgroup Analysis for High-dimensional Functional Regression. 

    Journal of Multivariate Analysis. 2022

  6. J. Li, Q. Zhang, S. Chen, K.Fang*. Weighted Multiple Blockwise Imputation Method for High-Dimensional Regression with

    Blockwise Missing Data. Journal of Statistical Computation and Simulation. 2022

  7. K. Fang, R. Ren, Q. Zhang, S. Ma. iSFun: an R Package for Integrative Dimension Reduction Analysis. Bioinformatics. 2022

  8. K. Fang, X. Fan, S. Ma, Q. Zhang. Network Adaptive Robust Penalized Estimation of Time-varying Coefficient Longitudinal Data. 

    Journal of Statistical Computation and Simulation. 2022

  9. X. Zhang, K. Fang, Q. Zhang.  Multivariate Functional Generalized Additive Models. 

    Journal of Statistical Computation and Simulation. 2021

  10. K. Fang, Y. Chen, S. Ma, Q. Zhang. Biclustering Analysis of Functionals using Penalization Fusion. 

    Journal of Multivariate Analysis. 2021

  11. 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 ( 影响因子IF 20.58), 2021.5.

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

    Computational Statistics and Data Analysis. 2020

  13. K. Fang, P. Wang, X. Zhang, Q. Zhang. Structured Sparse Support Vector Machine with Features Arranged in Order.  

    Journal of Applied Statistics. 2020

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

    Computational Statistics and Data Analysis. 2020

  15. 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

  16. 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

  17. 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

  18. 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

  19. X.Fan, K.Fang, S.Ma, Q. Zhang. Assisted Graphical Model for Gene Expression Data Analysis. Statistics in Medicine.  2019

  20. X.Fan., K. Fang, S. Ma, Q. Zhang. Integrating Approximate Single Factor Graphical Models. Statistics in Medicine. 2019

  21. K.Fang, X. Fan, Q. Zhang, S. Ma.  Integrative Sparse Pincipal Component Analysis. Journal of Multivariate Analysis. 2018

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

    Statistics and its Interface. 2018

  23. 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

  24. 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

  25. 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

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

    Computational Statistics and Data Analysis. 2016

  27. 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

  28. K.Fang, S. Ma. Analyzing Large Datasets with Bootstrap Penalization. Biometrical Journal. 2016

  29. 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.

  30. M. Hong, W. Huang, F.Min, J. Xu, Z. Lin, K. Fang*, JinshuiPan. Ehanced HBsAg Synthesis Correlates with Increased Severity of 

    Fibrosis in Chronic Hepatitis B Patients.  PLOS One. 2014 9(1) e87344

  31. X. Wang, B. Hu, B.Wang and K. Fang. Bayesian Generalized Varying Coefficient Models with Errors-in-variables: 

    An application to Aneurophysiological Study. Journal of Applied Statistics. 2014(2)

  32. 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

  33. K. Fang*, S. Ma. Three-part Model for Fractional Response Variables with Application to Chinese Household Health Insurance Coverage.

     Journal of Applied Statistics. 2013.40(05)

  34. S. Ma, Y. Huang, J. Huang, K. Fang. Gene Network-based Cancer Prognosis Analysis with Sparse Boosting. Genetics Research.  2012.

  35. 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)

  36. K. Fang, Y.Jiang, B. Shia, S. Ma. Impact of Illness and Medical Expenditure on Household Consumptions:a Survey in Western China. 

    PLoS ONE. 2012

  37. K. Fang, B.Shia, S. Ma. Health Insurance Coverage and Impact: a Survey in Three Cities in China. PLoS ONE.  2012.

  38. 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.

  39. 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

  40. 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

  41. 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.

  42. 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

二、专著与教材

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

  2.   (教材)   方匡南  兰伟《数据挖掘与机器学习-基于R语言编程》高等教育出版社.2024.3

  3. (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

  4. (教材)方匡南.《数据科学》.电子工业出版社. 2018.6

  5. (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

  6. (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

  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

三、报纸媒体文章

  1. 方匡南. 高水平科技创新需要强化金融支持. 金融时报(理论版),2022.3.14

  2. 方匡南. 基于大数据的小微企业信用风险测度研究. 中国信息报(统计学苑).2021.11.24

  3. 方匡南. 大数据与人工智能提升小微企业金融服务研究.金融时报(理论版),2021.10.25

  4. 方匡南. 中国概念股指期货合约设计比较分析. 期货日报,2007.6.20

  5. 方匡南. 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