个人基本信息

胡黎霞，女，副教授，Email：hulx18sufe@163.com

研究方向：数理统计，统计推断，时间序列

教育背景

2014.9-2018.6   上海财经大学    统计与管理学院       理学博士

2005.9-2008.6   兰州大学       数学与统计学院       理学硕士

1998.9-2002.6   陕西师范大学    数学与信息科学学院     理学学士

工作经历

2020.1-目前   上海立信会计金融学院  统计与数学学院 副教授

2018.9-2019.12  上海立信会计金融学院  统计与数学学院 讲师

2009.1-2014.5   兰州交通大学     数理学院  讲师

2002.7-2009.12   兰州交通大学     数理学院  助教

代表性研究成果和学术奖励情况：

一、期刊论文

[1] Hu,L,Gao,R. A unified model specification for sparse and dense functional /longitudinal data[J].Communications in Statistics-Simulation and Computation, 2023: 1-14,doi：10.1080/03610918.2023.2231185.

[2] Hu, L.,Tang Y., and Xu Q.Generalized varying-coefficient additive model for locally stationary time series.Journal of Statistical Computation and Simulation, 2023, 93(8): 1337-1354.

[3] Liu, S., You, J., Hu, L. (2022) Unified Statistical Inference for a Nonlinear Dynamic Functional/Longitudinal Data Model.Journal of  Statistical and Probability Inference, 219, 175-188.

[4] Hu, L.,Huang T., and You J. (2021) Robust Inference in Varying-coefficient

Additive Models for Longitudinal /Functional Data.Statistica Sinica, 31(2), 773-796.

[5] Hu, L.Huang T., and You J. (2019) Estimation and Identification of a

 Varying-Coefficient Additive Model for Locally Stationary Processes.Journal of the

 American Statistical Association, 114:527, 1191-1204.

[6] Hu, L.,Huang T., and You J. (2019) Two-step estimation of time-varying additive

model for locally stationary time series.Computational Statistics and Data Analysis, 130, 94-110.

[7] Hu L. (2015) A note on order statistics-based parametric pattern classification.

 Pattern Recognition, 48, 43-49.

[8] 胡黎霞. (2008)关于下尾相依Copula的若干性质.兰州大学学报自然科学版，

44(5), 108-111.

二、科研项目

国家社会科学基金面上一般项目，“非平稳时间序列的半参数分位数统计推断及其在经济和金融分析中的应用研究”（21BTJ039），负责人，2021-2024年

国内外学术兼职：

期刊《Biometrics》匿名审稿人

主讲课程：

《非参数统计》、《应用时间序列》、《统计学》、《实用统计软件》、《统计软件应用》、《统计论文写作》