吉林大学数学学院朱复康(时间序列分析、保险精算)在线访谈预提问

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热烈欢迎吉林大学数学学院朱复康教授于2016年6月3日下午3点接受人大经济论坛的在线访谈活动。欢迎大家热烈提问。

提问领域：
时间序列分析、保险精算

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关键词：时间序列分析 在线访谈 保险精算 时间序列 吉林大学 学院 精算 数学 吉林大学 工商管理

朱复康博士，吉林大学数学学院概率统计系教授。

研究方向：
时间序列分析、保险精算        

讲授课程：
研究生：时间序列分析、多元统计分析与线性模型、统计软件        
本科生：概率统计、数理统计、多元统计分析、生存模型、概率统计习题课、统计基础、概率统计实验、数理                统计实验、多元统计分析实验

教育经历：
2005.09--2008.06 吉林大学数学研究所 博士研究生        
2003.09--2005.07 吉林大学数学研究所 硕士研究生
1999.09--2003.07 吉林大学数学学院 本科生

工作经历：
2013.09--现在 吉林大学数学学院 教授        
2010.09--2013.09 吉林大学数学学院 副教授
2008.07--2010.09 吉林大学数学学院 讲师
2014.01--现在 博士生导师
2015.01.14--2015.02.12 新加坡南洋理工大学 访问学者
2011.05.27--2012.06.03 美国佐治亚理工学院 博士后

科研项目：
2014.01--2017.12 国家自然科学基金面上项目 项目负责人
2013.12--2015.12 教育部留学回国人员科研启动基金 项目负责人
2013.01--2015.12 吉林省科技发展计划青年科研基金项目 项目负责人
2011.01--2013.12 国家自然科学基金青年科学基金项目 项目负责人
2010.01--2012.12 教育部高等学校博士学科点专项科研基金(新教师基金课题) 项目负责人
2010.01--2010.12 国家自然科学基金数学天元青年基金 项目负责人

学术论文：
[23]. Feng, S., Lian, H. and Zhu, F. (2016). Reduced rank regression with possibly non-smooth criterion functions: an empirical likelihood approach. Computational Statistics and Data Analysis, forthcoming. (SCI)
[22]. Li, Q., Lian, H. and Zhu, F. (2016). Robust closed-form estimators for the integer-valued GARCH(1,1) model. Computational Statistics and Data Analysis, 101, 209-225. (SCI)
[21]. Li, C., Wang, D. and Zhu, F. (2016). Effective control charts for monitoring the NGINAR(1) process. Quality and Reliability Engineering International, 32(3), 877-888. (SCI)
[20]. Zhu, F., Liu, S. and Shi, L. (2016). Local influence analysis for Poisson autoregression with an application to stock transaction data. Statistica Neerlandica, 70(1), 4-25. (SCI)
[19]. Zhu, F., Shi, L. and Liu, S. (2015). Influence diagnostics in log-linear integer-valued GARCH models. AStA Advances in Statistical Analysis, 99(3), 311-335. (SCI)
[18]. Zhu, F. and Wang, D. (2015). Empirical likelihood for linear and log-linear INGARCH models. Journal of the Korean Statistical Society, 44(1), 150-160. (SCI)
[17]. Ling, S., Peng, L. and Zhu, F. (2015). Inference for a special bilinear time series model. Journal of Time Series Analysis, 36(1), 61-66. (SCI)
[16]. Wang, Y., Wang, D. and Zhu, F. (2014). Estimation of parameters in the fractional compound Poisson process. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, 19(10), 3425-3430. (SCI)
[15]. Zhu, F., Cai, Z. and Peng, L. (2014). Predictive regressions for macroeconomic data. Annals of Applied Statistics, 8(1), 577-594. (SCI)
[14]. Feng, H., Peng, L. and Zhu, F. (2013). Interval estimation for a simple bilinear model. Statistics and Probability Letters, 83(10), 2152-2159. (SCI)
[13]. Zhu, F. (2012). Modeling time series of counts with COM-Poisson INGARCH models. Mathematical and Computer Modelling, 56(9-10), 191-203. (SCI)
[12]. Zhang, H., Wang, D. and Zhu, F. (2012). Generalized RCINAR(1) process with signed thinning operator. Communications in Statistics-Theory and Methods, 41(10), 1750-1770. (SCI)
[11]. Zhu, F. (2012). Modeling overdispersed or underdispersed count data with generalized Poisson integer-valued GARCH models. Journal of Mathematical Analysis and Applications, 389(1), 58-71. (SCI)
[10]. Zhu, F. (2012). Zero-inflated Poisson and negative binomial integer-valued GARCH models. Journal of Statistical Planning and Inference, 142(4), 826-839. (SCI)
[9]. Zhang, H., Wang, D. and Zhu, F. (2011). Empirical likelihood inference for random coefficient INAR(p) process. Journal of Time Series Analysis, 32(3), 195-203. (SCI)
[8]. Zhu, F. and Wang, D. (2011). Estimation and testing for a Poisson autoregressive model. Metrika, 73(2), 211-230. (SCI)
[7]. Zhang, H., Wang, D. and Zhu, F. (2011). Empirical likelihood for first-order random coefficient integer-valued autoregressive processes. Communications in Statistics-Theory and Methods, 40(3), 492-509. (SCI)
[6]. Zhu, F. (2011). A negative binomial integer-valued GARCH model. Journal of Time Series Analysis, 32(1), 54-67. (SCI)
[5]. Zhu, F., Li, Q. and Wang, D. (2010). A mixture integer-valued ARCH model. Journal of Statistical Planning and Inference, 140(7), 2025-2036. (SCI)
[4]. Zhang, H., Wang, D. and Zhu, F. (2010). Inference for INAR(p) processes with signed generalized power series thinning operator. Journal of Statistical Planning and Inference, 140(3), 667-683. (SCI)
[3]. Zhu, F. and Wang, D. (2010). Diagnostic checking integer-valued ARCH(p) models using conditional residual autocorrelations. Computational Statistics and Data Analysis, 54(2), 496-508. (SCI)
[2]. Zhu, F. and Wang, D. (2008). Estimation of parameters in the NLAR(p) model. Journal of Time Series Analysis, 29(4), 619-628. (SCI)
[1]. Zhu, F. and Wang, D. (2008). Local estimation in AR models with nonparametric ARCH errors. Communications in Statistics-Theory and Methods, 37(10), 1591-1609. (SCI)

获奖情况：
2015年 教育部高等学校科学研究成果奖二等奖，第二完成人
2015年 吉林省硕士专业学位示范论文指导教师
2014年 吉林大学硕士学位论文指导教师
2013年 全国大学生数学建模竞赛吉林赛区指导教师
2013年 第十一届全国统计科研成果奖二等奖，第二完成人
2012年 吉林省自然科学学术成果奖二等奖，第二完成人
数学建模指导的学生：美国大学生数学建模竞赛(2016年一等奖，2014年、2015年2016年二等奖)；全国大学生数学建模竞赛(2012年和2013年国家二等奖)。

社会兼职：
吉林省工业与应用数学学会理事
中国现场统计研究会高维数据统计分会理事
19个英文SCI杂志审稿人，Wiley出版社书稿评审人，德国洪堡基金推荐人。

朱复康老师，我平时喜欢学习有关统计方面知识，也看一些有关时间序列分析、多元统计分析与线性模型的书籍，对统计软件SPSS和R及Python也熟悉。但在实际统计工作中好像这些知识极少用到，一元线性回归用过几次，预测一下十三五期间每年供水总量。我在自来水集团公司做营销管理工作，请老师讲几个有关多远统计分析在自来水行业应用实例，拓宽一下我工作的视野及思路。谢谢！！！
  

另外我在给排水杂志上看到一篇文章，介绍利用马尔科夫链进行供水调度和管网管理，坦白讲没有看懂。请老师简单介绍一下马尔科夫链。谢谢！！！

谢谢

朱老师曾经指导过我毕业论文，很干练的一个老师，值得学习

朱老师，在电力负荷预测方面用时间序列分析可行吗，因为电力数据受天气人口等因素影响随机扰动项比较大，如果预测误差比较大是应该建立综合评价模型还是对原时序模型进行修正？因公司需求刚开始看时间序列这块，请老师指点一下，谢谢!

朱老师好！请问对于金融交易的时间序列数据分析方法中，有没有成功的非线性科学或者说复杂理论的一些模型？国内有些基金和证券公司简单地采用的HURST指数用于量化择时靠谱吗？你的生存模型有没有可能移植到金融交易的时间序列数据分析中，另外传统的富里叶分析等技术对于金融交易的时间序列数据分析还有优势吗？

朱老师好！请问面板马夫科夫体制转换模型该怎么进行估计和编程呢

朱老师,您好,现在网上公开可以下载的资料或者论文(知网等),您可以推荐两篇关于时间序列解决实际问题的吗?非常感谢!学习了时间序列分析,但是用的时候感觉ARIMA,ARGCH等好像很难拟合的好.