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郭朝会
2024-05-20 10:42     (点击: )

基本信息

职称 教授

系部: 运筹与统计系

办公室 best365体育官网登录入口426-1

办公电话

Email guochaohui2010@126.com

 

 

社会兼职:

重庆市工业与应用数学学会第五、六届理事会理事;教育部学位中心学位论文通讯评审人、重庆市自然科学基金面上项目通讯评审人、国际数理统计学会(Institute of Mathematical Statistics, IMS)会员

研究方向:超高维数据分析、变量选择、稳健估计。

主讲课程:

数理统计、应用回归分析、概率论、统计预测与决策、市场调查、统计分析软件(研究生)、实用回归分析(研究生)

代表论著(*代表通讯作者)

  1. Guo Chaohui(郭朝会) and Li Jialiang*. Homogeneity and Structure Identification in Semiparametric Factor Models. Journal of Business & Economic Statistic(计量经济学顶级期刊)202240:1, 408–422 (SCI).

  2. Guo Chaohui(郭朝会), Lv Jing*, Yang Hu, Tu Jingwen and Tian Chenxiao. Semiparametric Model Averaging for Ultrahigh-Dimensional Conditional Quantile Prediction. Acta Mathematica Sinica, English Series, 2023, 39, 1171–1202 (SCI).

  3. Guo Chaohui(郭朝会), Zhang Wenyang*. Model Averaging based Semiparametric Modelling for Conditional Quantile Prediction. SCIENTIA SINICA Mathematica, 2023, accepted, https://doi.org/10.1007/s11425-022-2205-1, (SCI).

  4. Guo Chaohui(郭朝会), Lv Jing* and Wu Jibo. Composite quantile regression for ultra-high dimensional semiparametric model averaging. Computational Statistics & Data Analysis2021160:107231 (SCI).

  5. Tu,  Jingwen, Yang, Hu, Guo Chaohui*(郭朝会) Lv  Jing, 2021. Model averaging marginal regression for high dimensional  conditional quantile prediction. Statistical Papers, 62:2661–2689 (SCI).

  6. Lv Jing, Guo Chaohui*(郭朝会),Wu Jibo,  2019. Subject-wise empirical likelihood  inference for robust joint  mean-covariance model with longitudinal  data. Statistics and Its Interface, 12: 617–630. (SCI)

  7. Lv  Jing, Guo Chaohui*(郭朝会), Wu Jibo,  2019. Smoothed empirical likelihood inference  via the  modified Cholesky decomposition for quantile varying  coefficient models with  longitudinal data. TEST, 28:999–1032. (SCI)

  8. Lv  Jing, Guo Chaohui*(郭朝会),  2019. Quantile estimations via modified Cholesky  decomposition for  longitudinal single-index models. Annals of the institute of statistical mathematics, 71:1163–1199. (SCI)

  9. Lv Jing, Guo Chaohui*(郭朝会), Li TingtingHao Yuanyuan, Pan  Xiaolin, 2018. Adaptive robust  estimation in joint mean–covariance regression model for bivariate  longitudinal data [J]. Statistics, 52:64-83. (SCI)

  10. 吕晶,郭朝会*,杨虎,李婷婷,2018. 纵向数据的有效秩推断基于修正的Cholesky分解. 数学学报中文版,61: 549-568.

  11. Guo Chaohui*(郭朝会), Yang Hu and Lv Jing. Two step estimations for a single-index varying-coefficient model with longitudinal data. Statistical Papers, 2018, 59:957–983 (SCI).

  12. Lv Jing, Guo Chaohui*(郭朝会), Yang Hu, Li Yalian,  2017. A moving average Cholesky factor model in covariance modeling for  composite quantile  regression with longitudinal data [J]. Computational  Statistics and Data  Analysis, 112: 129-144. (SCI)

  13. Lv  Jing, Guo Chaohui*(郭朝会), 2017. Efficient parameter estimation via modified Cholesky  decomposition for  quantile regression with longitudinal data [J].   Computational Statistics, 32: 947-975. (SCI)

  14. Guo  Chaohui(郭朝会), Yang Hu, Lv  Jing*, 2017. Robust variable selection in high-dimensional varying  coefficient  models based on weighted composite quantile regression. STATISTICAL PAPERS, 58(4): 1009-1033. (SCI)

  15. Guo Chaohui(郭朝会), Yang Hu, Lv Jing*, 2017. Robust variable selection for generalized linear models  with a  diverging number of parameters. COMMUNICATIONS IN STATISTICS-THEORY   AND METHODS, 46(6): 2967-2981. (SCI)

  16. Guo  Chaohui(郭朝会), Yang Hu, Lv Jing*,  Wu, Jibo, 2016. Joint estimation  for single index mean-covariance models with  longitudinal  data. JOURNAL  OF THE KOREAN STATISTICAL SOCIETY, 45(4): 526-543. (SCI)

  17. Guo Chaohui*(郭朝会), Yang Hu, Lv Jing, 2016. Generalized varying index   coefficient models. JOURNAL  OF COMPUTATIONAL AND APPLIED  MATHEMATICS, 300(1): 1-17. (SCI)

  18. Yang  Hu, Guo Chaohui *(郭朝会), Lv Jing, 2016. Variable selection for generalized   varying coefficient models with longitudinal data. STATISTICAL  PAPERS, 57:115–132. (SCI)

  19. Yang  Hu, Guo Chaohui *(郭朝会), Lv Jing, 2015.SCAD penalized rank regression  with a  diverging numberof parameters. Journal of Multivariate Analysis, 133:  321–333. (SCI)

  20. Yang  Hu, Guo Chaohui *(郭朝会), Lv Jing, 2014. A robust and efficient  estimation  method for single-index varying-coefficient models. Statistics and   Probability Letters, 94 :119–127.(SCI)

 

主持项目:

  1. 国家自然科学基金青年项目,两类半参数因子模型的稳健估计与结构识别(12201091)2023/012025/1230万元,主持;

  2. 国家社会科学基金青年项目,面板数据下分位数回归模型的高维变量选择及应用研究(17CTJ015)2017/072020/0620万元,主持;

  3. 重庆市基础研究与前沿探索项目,纵向数据下变指标系数模型的统计推断及其应用(cstc2018jcyjA0659)5万元, 2018/072021/06,主持;

  4. 重庆市自然科学基金面上项目,超高维复杂数据的条件分位数预测(CSTB2022NSCQ-MSX0852)2022/082025/07, 主持;

  5. 全国统计科学研究项目,超高维面板数据的统计预测及在金融大数据中的应用(2022LY019)2022/07—2024/07主持;

  6. 重庆市教委科学技术研究项目, 大数据背景下的分位数预测(KJQN201900511)2019/10—2022/104万元,主持

  7. 重庆市教委科学技术研究项目, 超高维生物大数据的特征筛选与模型平均预测研究(KJQN202100526)2021/10—2024/104万元,主持;

  8. 国家自然科学基金面上项目,复杂统计数据的参数和半参数模型选择及在金融大数据中的应用(11671059)2017/012020/1248 万元,主研;

  9. 重庆市教委科学技术研究项目,纵向单指标模型的稳健变量选择及在金融大数据中的应用(KJ1703054)2017/01—2018/123 万元,主持

 

荣誉获奖

2018年入选重庆师范大学(第五批)青年拔尖人才培育计划,10万元, 2019/01—2022/012020年度考核优秀;2018-2019年度本科生优秀导师。

 

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