汪红霞

发布者:统计与数据科学学院发布时间:2017-03-08浏览次数:6882

南京审计大学统计与数据科学学院

汪红霞

最后学位:南京大学理学博士

岗位职称:副教授

研究领域:时空数据分析、非参数/半参数模型

教学课程:概率论与数理统计、线性代数

办公室:位育楼214

电话:(02558318699

Email: 270250@nau.edu.cn

通讯地址:南京市浦口区雨山西路86

邮  编:211815 

一、基本情况

(一)教育经历                                                                                  

2004.09-2009.06南京大学数学系(硕博连读) 博士

2000.09-2004.06安徽大学数学系             本科

(二)工作经历                                                                                  

2017.06-至今  南京审计大学统计与数学学院      副教授

2016.07-2017.06南京审计大学理学院            讲师

2011.10-2015.09东南大学数学系                博士后

2010.07-2010.09香港中文大学地理与资源管理系  访问学者

2009.12-2010.02香港中文大学地理与资源管理系  访问学者

2009.09-2016.06东南大学                      讲师

二、获奖情况

2022

[1]校巾帼建功标兵

2021

[1]第十一届全国大学生市场调查与分析大赛总决赛优秀指导教师,指导学生获得全国二等奖1项,三等奖3项,省二等奖、三等奖各1

[2]指导本科生获2021年(第七届)全国大学生统计建模大赛全国三等奖1

[3]作为数模教练组成员指导学生获全国大学生数学建模竞赛全国一等奖1项,省二等奖2项、三等奖4

2020

[1]江苏高校“青蓝工程”优秀青年骨干教师

[2]第四届全国应用统计专业学位研究生案例大赛教学成果奖二等奖

[3]第十届全国大学生市场调查与分析大赛总决赛优秀指导教师,指导学生获得全国二等奖1

[4] 2018-2019年“学生评教奖”

[5] 2019-2020学年“南审好试卷”

[6]作为数模教练组成员指导学生获全国大学生数学建模竞赛全国二等奖1项,省二等奖4项,三等奖8项。

2019

[1]全省高等学校微课教学比赛三等奖

[2] 2018-2019学年“吾爱吾师”—我最喜爱的老师

[3]南京审计大学第六届微课教学比赛一等奖

[4] 2019届校级优秀本科毕业论文(指导教师)

[5]作为数模教练组成员指导学生获全国大学生数学建模竞赛全国二等奖1项,省一等奖1

2018

[1]第十五届江苏省统计科研优秀成果奖二等奖(排名第四)

[2]第十五届江苏省统计科研优秀成果奖二等奖(排名第四)

[3]作为数模教练组成员指导学生获全国大学生数学建模竞赛省二等奖2项,三等奖1

2016年及以前

[1] 2016第二届全国应用统计专业学位研究生案例大赛教学成果奖二等奖

[2] 2014第十三届江苏省统计科研优秀成果一等奖(排名第四)

[3] 2014东南大学教育基金会奖教金

[4] 2013东南大学青年教师授课竞赛三等奖

[5] 2010东南大学首开课优秀奖


三、科研情况

(一)主持项目

 [1] 相依时空数据分析方法及其在环境污染数据中的应用研究(17CTJ016),全国哲学社会科学规划办,20万,2017.06-2021.05,已结项。

 [2] 复杂相关结构时空模型的非参数估计与预测(11301073),国家自然科学基金委,23万,2014.01-2016.12,已结项。

 [3] 江苏房地产发展情况空间统计分析,江苏省统计局,0万,2014.12-2015.05,已结项。

 [4] 南京市人口中长期预测分析,南京市统计局,2万,2016.10-2017.01,已结项。

 [5] 无锡市数字经济规模及贡献率研究(SJPKT001),无锡市统计局,3万,2019.12-2020.06,已结项。

(二)发表论文(*表示通讯作者)

2021

[1] 汪红霞, 罗学洪, 林金官, 唐星(2021). 误差分布未知下时空模型的自适应非参数估计. 数学年刊, 42(2): 125-148.

[2] 汪红霞, 林金官, 黄性芳(2021). 时空模型的局部众数回归. 中国科学: 数学, 51(4): 615-630.

[3] 汪红霞,唐星,许佩蓉、董秋丽(2021). 环境补贴对区域创新能力的作用效果及影响机制-基于空间溢出的研究视角[J].统计学报, 2(4): 53-66.

[4] Yanyong ZhaoJianquan LiHognxia Wang*(通讯作者)Honghong Zhao, Xueping Chen(2021). Efficient estimation in heteroscedastic single-index models, Journal of Nonparametric Statistics (SCI, 中科院分区4), 33(2): 273-298.(SCI)

[5] Haiyan Du, HongxiaWang, Zhilai Chi, Na Song, Changhui Wang , Huacheng Xua(2021). Burst of hydroxyl radicals in sediments derived by flooding/drought transformation process in Lake Poyang, China, Science of the Total Environment (SCI, 中科院分区1), 772 (2021) 145059.(SCI)

2020

[1]汪红霞, 罗学洪, 林金官. 收入不平等、技术进步与空气污染—基于污染厌恶弹性效用模型的研究[J].统计学报, 2020, 1(1): 71-81.

[2] 瞿肖怡, 陆萍, 汪红霞, 冯翠莲. R&D投入对中国传统制造业转型升级影响的实证分析[J].统计与决策, 2020, 5: 120-123.

[3] 孔新兵, 蒯强, 汪红霞. 高维L1稳健因子分析及其在宏观经济预测中的应用[J].吉林工商学院学报, 2020, 35(6): 5-12+74.

[4] 韩忠成,林金官,汪红霞. 基于局部多项式展开的多元非参数模型贝叶斯带宽选择[J].数理统计与管理2020(1):93-103.

2019

[1]Yan-Yong Zhao, Jin-Guan Lin, Xing-Fang Huang & Hong-Xia Wang. Iterative weighted estimation based on variance modelling in linear regression models, Communications in Statistics - Simulation and Computation, 2019, 48(9): 2599–2614. (SCI)

[2] 郝红霞, 林金官, 汪红霞. 杠杆效应检验的一种新方法[J]. 应用概率统计, 2019, 35(5):453-468.

[3] 郝红霞,林金官, 汪红霞. GARCH模型的贝叶斯局部影响分析及其应用[J]. 数理统计与管理, 2019, 38(4): 602-618.

[4] Xingcai Zhou, Beibei Ni, Hongxia Wang, Xingfang Huang (2019). Berry-Esseen bounds for wavelet estimator in time-varying model with censored dependent data, Mathematica Slovaca, 69(5): 1213–1232. (SCI)

2018

 [1] Xuejun Wang*, Mengmei Xi, Hongxia Wang(汪红霞)and Shuhe Hu, On Consistency of LS Estimators  in the Errors-in-Variable Regression Model, Probability in the Engineering and Informational Sciences, 2018, 32, 144-162. (SCI) c, 755-767. (EI)l Society, 45(

 [2] 林金官, 郝红霞,汪红霞. 基于拟似然方法的股票收益与波动率关系及其应用研究[J].统计研究, 2018, 35(5): 99-109.

 [3]Yan-Yong Zhao, Jin-Guan Lin, Xu-Guo Ye, Hong-Xia Wang(汪红霞), Xing-Fang Huang, Two-stage orthogonality based estimation for semiparametric varying-coefficient models and its applications in analyzing AIDS data, Biometrical Journal, 2018, 60(1), 79-99. (SCI)

 [4] Hong-Xia Hao, Jin-Guan Lin, Xing-Fang Huang, Hong-Xia Wang(汪红霞), Yan-Yong Zhao, Estimation and application of semiparametric stochastic volatility models based on kernel density estimation and hidden Markov models, Applied Stochastic Models in Business & Industry, 2018(2), DOI: 10.1002/asmb.2305. (SCI)

 [5] Zhao, Y.Y., Lin, J.G.*, Huang, X.F. & Wang, H.X.(2018). Iterative weighted estimation based on variance modelling in linear regression models. Communications in Statistics: Simulation and Computation, https://doi.org/10.1080/03610918.2018.1458136. (SCI)

2017

 [1] HongxiaWang*(汪红霞), Yuehua Wu and Elton, Chan, Efficient Estimation of Nonparametric Spatial Models with General Correlation Structures, Australian and New Zealand Journal of Statistics, 2017, 59(2), 215-233. (SCI)

 [2] Yan-Yong Zhao, Jin-Guan Lin*, Hong-Xia Wang(汪红霞), Xing-Fang Huang, Jump-detection-based estimation in time-varying coefficient models and empirical applications, Test, 2017, 26(3), 574-599. (SCI)

 [3] Yanyong Zhao, Jinguan Lin and HongxiaWang(汪红霞), Robust Bootstrap Estimates in Heteroscedastic Semi- varying Coefficient Models and Applications in Analyzing Australia CPI Data, Communications in Statistics - Simulation and Computation, 2017, 46(4), 2638-2653. (SCI)

 [4] Xue-Ping Chen, Jin-Guan Lin, Hong-Xia Wang(汪红霞), Xing-Fang Huang, Designs containing partially clear main effects, Statistics and Probability Letters,2017, 121(2), 12-17. (SCI)

 [5] Zhong-Cheng Han, Jin-Guan Lin*, Hong-Xia Wang(汪红霞), Xing-Fang Huang, A Robust And Efficient Estimation Method For Nonparametric Models with Jump Points, Communications in Statistics - Simulation and Computation, 201746(8), 6283-6297. (SCI)

 [6] 陈雪平、林金官、黄性芳、汪红霞,区组大小不等的主效应设计,中国科学,2017, 476, 765-778

2016

 [1] Hongxia Wang*(汪红霞), Jinguan Lin and Jinde Wang, Nonparametric Spatial Regression with Spatial Autoregressive Error Structure, Statistics, 1, 60-75, 2016. (SCI)

 [2] Hong-Xia Hao, Jin-Guan Lin, Hong-Xia Wang(汪红霞), Xing-Fang Huang, Bayesian case influence analysis for GARCH models based on Kullback–Leibler divergence, Journal of the Korean Statistical Society, 2016, 45(4), 595-609. (SCI)

 [3] Yanyong Zhao, Jinguan Lin*, Xingfang Huang and HongxiaWang(汪红霞), Adaptive jump-preserving estimates in varying-coefficient models, Journal of Multivariate Analysis, 2016, 149(4), 65-80. (SCI)

 [4] Han Z C , Lin J G , Wang H X , et al. A Robust And Efficient Estimation Method For Nonparametric Models with Jump Points, Communications in Statistics - Simulation and Computation, 2016 46(8). (SCI)

2015

  [1] Hongxia Wang *(汪红霞), Jinguan Lin and Jinde Wang, Local Linear Estimation for Spatiotemporal Models Based on Least Absolute Deviation. Communications in Statistics –Theory and Methods, 44:7, 1508-1522, 2015. (SCI)

 [2] Jinguan Lin*, Yanyong Zhao. and Hongxia Wang(汪红霞), Heteroscedasticity diagnostics in varying-coefficient partially linear regression models and applications in analyzing Boston housing data, Journal of Applied Statistics, 2015, 42(11), 2432-2448. (SCI)

 [3] Xueping Chen, Jinguan Lin*, Jianfeng Yang. and Hongxia Wang.(汪红霞), Construction of main-effect plans orthogonal through the block factor, Statistics and Probability Letters, 2015, 106(11), 58-64. (SCI)

 [4] Yu Long and Hongxia Wang*(汪红霞), The Optimal Chosen of Bandwidth of Local Linear Fitting Method,Proceedings of the 7th High-Level Forum on Applied statistics and Management Engineering,August 17-21, Rizhao, 2015, 755-767.

2013

 [1] Hongxia Wang* (汪红霞) and Jinde Wang, Local Linear Regression for Non-grid Spatiotemporal Models with Autoregressive Errors, Communications in Statistics – Theory and Methods, 2013, 42(23), 4259-4275. (SCI)

 [2] Renrong Jiang, Hongxia Wang(汪红霞), Bo Huang and Gao Guo, An Improved Geographically and Temporally Weighted Regression Model with a Novel Weight Matrix, Proceedings of the 12th International Conference on GeoComputation, Wuhan University, Wuhan, China. 23 to 25 May 2013. http://www.geocomputation.org/2013/

2012

 [1] Hongxia Wang*(汪红霞), Jinde Wang and Bo Huang, Prediction for Spatiotemporal Models with Autoregression in Errors, Journal of Nonparametric Statistics, 2012, 24(1), 217-244. (SCI)

2009

 [1] Wang, H.* and Wang, J., Estimation of the trend function for spatio-temporal models. Journal of Nonparametric Statistics, 21(5), 567-588, 2009.SCI


四、社会服务

担任江苏省科协第十届委员会委员、全国工业统计学教学研究会副秘书长、中国统计教育学会青年经济统计学者分会副秘书长、江苏省现场统计研究会常务理事兼副秘书长、中国统计教育学会常务理事、中国现场统计学会环境与资源分会理事等。