香港教育大学（EdUHK）博士（PhD）申请攻略及导师简介

导师简介

如果你想申请香港教育大学社会科学博士，那今天这期文章解析可能对你有用！今天Mason学长为大家详细解析香港教育大学的Prof. Li的研究领域和代表文章，的研究领域和代表文章，同时，我们也推出了新的内容“科研想法&开题立意”，为同学们的科研规划提供一些参考，并且会对如何申请该导师提出实用的建议！方便大家进行套磁！后续我们也将陆续解析其他大学和专业的导师，欢迎大家关注！

教授是香港教育大学商学院的院长和数据科学研究讲座教授。作为一位在时间序列分析、计量经济学和数据科学领域享有盛誉的学者，教授的研究工作横跨多个学科，包括财务风险管理、环境计量学、极值理论以及水文和气候学的随机过程应用等。

教授拥有丰富的学术背景，他获得了学士、硕士和博士学位，并且是多个专业学会的资深会员，包括国际数理统计学会(FIMS)和美国统计协会(FASA)。此外，他还是国际统计学会(ISI)的会员。这些头衔充分证明了李教授在统计学和数据科学领域的卓越成就和广泛影响力。

研究领域

李教授的教学和研究兴趣主要集中在以下几个领域：

1. 时间序列分析：这是教授的核心研究领域之一，他在这一领域有深入的研究和创新性的贡献。
2. 计量经济学：教授将先进的统计方法应用于经济学研究，推动了计量经济学的发展。
3. 财务和风险管理应用：他的研究成果在金融领域有广泛应用，特别是在风险评估和管理方面。
4. 环境计量学：教授将统计方法应用于环境科学研究，为环境问题的量化分析提供了新的视角。
5. 极值理论：这一理论在金融风险管理和自然灾害预测中有重要应用，是李教授的重要研究方向之一。
6. 水文和气候学随机过程应用：教授将复杂的统计模型应用于水文和气候学研究，为这些领域提供了新的分析工具。
7. 抽样理论：这是统计学的基础理论之一，教授在这一领域也有深入的研究。

研究分析

1."Estimation of the noise variance function in nonparametric regression with repeated measurements"，

发表于Journal of Multivariate Analysis。

这篇论文主要研究了带有重复测量的非参数回归中噪声方差函数的估计问题。教授提出了一种新的估计方法，能够在存在重复测量的情况下更准确地估计噪声方差函数。这一方法不仅提高了估计的精度，还增强了模型的稳健性。该研究对于处理含有重复测量的实际数据分析具有重要意义，特别是在生物统计学和医学研究领域。

2."Efficient estimation of the error distribution function in semiparametric regression models"，

发表于Statistica Sinica。

在这篇论文中，教授研究了半参数回归模型中误差分布函数的高效估计问题。他提出了一种新的估计方法，该方法在保持模型灵活性的同时，能够更有效地估计误差分布函数。这一研究成果为半参数回归模型的应用提供了更可靠的统计推断基础，对于经济学、金融学等领域的实证研究具有重要价值。

3."On the asymptotics of the exponential GARCH model"，

发表于Econometric Theory。

这篇论文探讨了指数广义自回归条件异方差（EGARCH）模型的渐近性质。EGARCH模型是金融时间序列分析中的重要工具，特别适用于描述金融资产收益率的波动性。教授的研究深入分析了EGARCH模型的理论性质，为该模型在金融风险管理中的应用提供了坚实的理论基础。

4."Estimation of copula-based semiparametric time series models"

发表于Journal of Econometrics。

在这篇论文中，教授研究了基于copula函数的半参数时间序列模型的估计问题。Copula函数是描述多元随机变量之间依赖关系的有力工具。李教授提出的估计方法能够有效处理复杂的时间序列依赖结构，这对于金融市场风险评估和资产组合管理等领域具有重要应用价值。

5."Statistical inference for noisy nonlinear ecological dynamic systems"，

发表于Nature。

这是一篇发表在顶级综合性科学期刊Nature上的重要论文。教授在这篇文章中探讨了如何对含有噪声的非线性生态动力系统进行统计推断。他提出的方法能够有效处理生态系统中普遍存在的非线性和随机性，为生态学研究提供了强大的统计工具。这项研究不仅推动了生态学的发展，也为其他复杂动力系统的研究提供了借鉴。

6."Threshold time series modeling in finance and macroeconomics"，

发表于Handbook of Financial Time Series。

在这篇综述性文章中，教授全面回顾了阈值时间序列模型在金融和宏观经济学中的应用。阈值模型能够捕捉经济和金融时间序列中的非线性特征，如结构性变化和体制转换。教授的这篇文章不仅总结了该领域的研究现状，还指出了未来的研究方向，对于金融时间序列分析领域的研究者具有重要的指导意义。

项目分析

1."高维时间序列建模与预测"

这个项目主要研究如何在高维环境下进行时间序列建模和预测。随着大数据时代的到来，传统的时间序列分析方法在处理高维数据时面临诸多挑战。教授在这个项目中提出了一系列创新性的方法，包括稀疏建模、降维技术和机器学习算法的结合等，以有效处理高维时间序列数据。

• 项目的主要研究内容包括：
• 开发适用于高维时间序列的稀疏估计方法
• 设计高效的降维算法，以捕捉高维时间序列中的关键信息
• 将机器学习技术与传统时间序列分析方法相结合，提高预测精度
• 研究高维时间序列模型的理论性质，包括一致性、渐近正态性等

2."极值理论在金融风险管理中的应用"

这个项目聚焦于极值理论在金融风险管理中的应用。极值理论主要研究罕见事件的概率和影响，在金融领域尤其重要，因为金融市场的极端事件（如金融危机）虽然发生频率低，但影响巨大。

• 项目的主要研究内容包括：
• 开发新的极值统计模型，以更好地描述金融资产收益的尾部分布
• 研究多元极值理论，以捕捉不同金融资产之间的极端依赖关系
• 设计基于极值理论的风险度量方法，如条件风险价值（CVaR）的改进版本
• 探索极值理论在系统性风险评估中的应用

3."环境数据的统计建模与分析"

这个项目将教授的统计学专长应用于环境科学研究。随着全球气候变化的加剧，准确分析和预测环境数据变得越来越重要。这个项目旨在开发新的统计方法，以better处理环境数据的特殊性质，如空间相关性、时间依赖性和非平稳性等。

• 项目的主要研究内容包括：
• 开发适用于环境数据的空间-时间统计模型
• 研究环境极值事件（如极端气温、暴雨等）的统计特性
• 设计环境数据的长期趋势分析方法，以评估气候变化的影响
• 开发整合多源环境数据的统计方法，如卫星遥感数据和地面观测数据的结合

研究想法

a) 跨领域时间序列分析：

• 将金融时间序列分析技术应用于环境数据，探索气候变化对金融市场的长期影响。
• 研究如何将极值理论与机器学习结合，提高对极端环境事件的预测能力。

b) 智能风险管理系统：

• 开发一个整合时间序列分析、极值理论和人工智能的综合风险管理平台，用于金融机构和环境监测机构。
• 研究如何将区块链技术应用于风险管理，提高数据的可靠性和透明度。

c) 环境-经济相互作用模型：

• 构建一个结合环境计量学和计量经济学的模型，分析环境政策对经济增长的影响。
• 研究气候变化对全球供应链的影响，并提出适应性策略。

d) 创新抽样方法：

• 开发新的抽样理论，特别适用于处理高维度、稀疏的环境和金融数据。
• 研究如何利用量子计算来优化复杂的抽样过程。

e) 水文气候学的数字孪生模型：

• 创建水文系统的数字孪生模型，结合随机过程和机器学习，提高水资源管理和洪水预测的准确性。
• 研究如何将这些模型与智慧城市规划相结合。

申请建议

a) 跨学科知识储备：

• 深入学习统计学、数学和计算机科学，特别是在时间序列分析、极值理论和机器学习方面。
• 同时关注环境科学、气候学和金融学的基础知识，以便更好地理解应用场景。

b) 技术能力提升：

• 精通R、Python等统计编程语言，能够处理大规模数据集。
• 学习使用专业的金融和环境数据分析软件，如MATLAB、STATA等。
• 掌握基本的机器学习算法和深度学习框架。

c) 研究经验积累：

• 参与或独立开展与李教授研究方向相关的小型研究项目。
• 尝试将时间序列分析或极值理论应用于实际问题，如金融风险评估或环境变化预测。

d) 个人项目开发：

• 开发一个创新性的数据分析工具或模型，展示你的编程能力和创新思维。
• 将这个项目开源，并在GitHub上维护，以展示你的实践能力。

e) 实习经历获取：

• 在金融机构、环境监测机构或相关研究所实习，积累实际工作经验。
• 参与跨学科研究项目，展示你的协作能力和多元化视角。

f) 个性化研究提案：

• 基于教授的研究方向，准备一份创新性的研究提案，展示你对该领域的深入理解和创新思维。
• 在提案中融入新兴技术（如人工智能、区块链）的应用，展示前瞻性视野。

g) 建立学术网络：

• 通过学术会议、研讨会等场合，尝试与教授及其研究团队建立联系。
• 关注并深入阅读李教授及其团队的最新研究成果，在申请时能够进行有见地的讨论。

博士背景

Wesley，伦敦政治经济学院社会学系博士生，专注于数字时代的社会不平等与社会流动研究。擅长运用混合研究方法和大数据分析技术，探究技术变革对社会结构和劳动力市场的影响。在研究人工智能对社会分层的作用方面取得重要突破。曾获英国社会学会青年学者奖，研究成果发表于《American Journal of Sociology》和《British Journal of Sociology》等顶级期刊。