商朋见

博士、教授、博导

基本信息

办公电话:010-51684410 电子邮件: pjshang@bjtu.edu.cn
通讯地址:北京交通大学 数学与统计学院 邮编:100044

教育背景

商朋见:北京交通大学 数学与统计学院 统计学学科责任教授,学院学位委员会主席学校学位委员会委员;博士生导师,二级教授,北京市经济数学学会副理事长。1993年6月在武汉大学数学与统计学院获理学博士学位。承担国家自然科学基金、“863”、北京市自然科学基金、教育部博士点基金等多项国家和省部级科研项目。曾获北京交通大学首届“拔尖人才培育工程”博导;“北京市高等院校优秀青年骨干教师”;“北京市青年优秀科技论文奖”; 北京交通大学首届“智谨奖、优秀青年教师奖”; 北京交通大学“优秀科技工作者”;北京交通大学“优秀教师”等奖励和称号。近年来,在国内外重要学术期刊上发表160余篇学术论文,其中有120余篇被SCI收录,60余篇被EI收录。担任《The Scientific World Journal》,《Frontiers in Interdisciplinary Physics》,《Journal of Applied Mathematics》等国际SCI期刊编委.

近几年所指导的研究生已有10名到美国哈佛大学进行联合培养.

目前研究兴趣:经济金融数据统计分析、金融时间序列分析、大数据分析技术、复杂数据统计特征提取与数据挖掘等.

复杂时间序列分析(Complex time series analysis)是一种复杂动态数据处理的统计方法。该方法基于概率论和数理统计方法,研究随机数据序列所遵从的统计规律,以用于解决实际问题。它重点研究 如何有效地收集、处理和分析实际数据,提取有效信息、建立统计模型,并进行统计推断和预测,为相关决策提供依据和参考,它具有很强的应用性.

研究生招生专业: 统计学 (数据分析与挖掘、金融统计、风险统计与管理)

工作经历

研究方向

  • 数据分析与挖掘
  • 计算数学

招生专业

  • 统计学硕士
  • 统计学博士
  • 数学硕士

科研项目

1.国家自然科学基金项目:非平稳时间序列的DCCA分析及其预测
2.其它部门项目:金融数据处理及其波动预报模型研究
3.其它部门项目:中国证劵市场各板块相依性新方法研究
4.北京市项目:北京市交通拥堵指数预测算法研究
5.基本科研业务费:非平稳时间序列的多尺度分析

6.国家自然科学基金:非平稳时间序列的MFDCCA大偏差研究

目前在研项目主要涉及以下三方面内容:
1. 经济金融与信息系统中随机复杂结构的建模与推断: 与经济金融和信息科学研究领域交叉,研究复杂经济金融环境中核心的随机复杂结构问题(如定价,金融数据处理与模拟,最优投资策略,金融波动的统计分析,金融风险度量等问题),以及交通数据的统计建模、理论和方法。
2.大数据处理及知识挖掘的理论与方法: 随着计算机测量与互联网的广泛应用,大量的过程数据被采集并存储下来。但是这些包含过程运行状态信息的数据往往没有被有效地利用,以至出现了所谓的“数据很多,信息很少”的现象。我们以经济金融、信息科学等领域内关键和核心问题中重要的随机复杂结构为基础,建立随机复杂结构与数据的共性理论框架和方法体系,刻画和分析一些具有重要理论和应用价值的金融系统和信息系统。
3. 基于数据驱动的系统监控与诊断: 通过对金融系统和信息系统中数据的采集、预处理(滤波、校正等)和分析(特征提取、模式分类等),监督复杂系统的运行状态,检测系统信息,诊断、分析和预测各系统的动态趋势,从而达到减小波动风险、保障系统可靠运行的目标,使系统始终处于最佳运行状态

教学工作

《统计模型与应用》;
《数据分析理论及应用》;
《时间序列分析及其应用》;
《统计预测》等课程

论文/期刊

近年来,在国内外重要学术期刊上发表160余篇学术论文, 代表性论文如下:

1. Multiscale multifractal detrended cross-correlation analysis of financial time series,Physica A 403 (2014)35–44
2. Cross-sample entropy statistic as a measure of synchronismand and cross-correlation of stock markets[J].ND,2013,73(1),539-554
3. DATA DISCRETIZATION FOR THE TRANSFER ENTROPY IN FINANCIAL MARKET. FNL,2013,12(4),1-15
4. Modified DFA and DCCA approach for quantifying the multiscale correlation structure of financial markets. Physica A,2013-10,392(3),6442-6457
5. Measuring information interactions on the ordinal pattern of stock time series.PHYSICAL REVIEW E,2013,87(6),1-9
6. Estimation of local scale exponents for heartbeat time series based on DFA.ND,2013,74(4),1183-1190
7. Effect of linear and nonlinear filters on multifractal analysis.Applied Mathematics and Computation,2013,v224(6),337-345
8. Multiscale entropy analysis of traffic time series.International Journal of Modern Physics C,2013,24(2013)1350006,1-14
9. Continuous detrended cross-correlation analysis on generalized Weierstrass function.Eur. Phys.J.B,2013,86(58),1-5
10. Permutation complexity and dependence measures of time series.EPL,2013,102(2),1-6
11. Information flow and cross-correlation of Chinese stock markets based on transfer entropy and DCCA.DCDIS Series B,2013,20(6),577-589
12. Measuring information interactions on the ordinal pattern of stock time series.Physical Review E,2013,87(2),1-9
13. Multifractal diffusion entropy analysis on stock volatility in financial markets.Physica A,2012,391(1),5739-5745
14. The cross-correlations of stock markets based on DCCA and time-delay DCCA.ND,2012,67(1),425-435
15. Application of EMD combined with KNN approach in financial time series forecasting.FNL,2012,11(2),1-14
16. Multifractal detrended cross-correlation analysis of chinese stock markets based on time delay.Fractals,2011,3(19),329-338




专著/译著

专利

软件著作权

获奖与荣誉

北京市高等院校优秀青年骨干教师;
北京市青年优秀科技论文奖;
北京交通大学首届“智谨奖、优秀青年教师奖”;
北京交通大学“优秀科技工作者”;
北京交通大学优秀教师;
北京交通大学首届“拔尖人才培育工程”博导

社会兼职

北京市经济数学学会副理事长;北京市大学生数学建模与计算机应用竞赛组委会专家组成员;《The Scientific World Journal》,《Frontiers in Interdisciplinary Physics》,《Journal of Applied Mathematics》等国际SCI期刊编委.