北京航空航天大学经济管理学院2018博士生导师：王惠文

北京航空航天大学经济管理学院2018博士生导师：王惠文

　基本信息

　　姓名： 王惠文

　　电话：010-82338143

　　Email： wanghw@vip.sina.com

　　职称： 教授

　　教师个人主页

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　　【主要经历】

　　王惠文，1974年毕业于江西省南昌县莲塘一中，1974年至1977年在莲塘一中任教师，1977年至1978年为江西省造纸厂化验室人工人。1982年于北京航空航天大学应用数学专业获学士学位，1989年于法国巴黎多芬大学(Paris XI)决策数学系获硕士学位(DEA MASE)，1992年于北航获管理工程专业工学博士学位。

　　现任北京航空航天大学经济管理学院学术委员会主任，教授(博士生导师)，“城市运行应急保障模拟技术北京市重点实验室”主任，“创新经济和智慧管理北京市实验教学示范中心”主任，北航复杂数据分析研究中心主任;国家杰出青年科学基金获得者，享受国务院政府特殊津贴;并任第十、第十一、第十二届北京市政协常委，第十一、第十二届北京市政协提案委员会副主任。现为国际统计学会会员、国际统计计算学会会员、中国统计教育学会常务理事、全国统计教材编审委员会委员、中国管理现代化研究会常务理事、中国大数据专家委员会委员，国家自然科学基金委员会学科评审组成员。曾在法国高等商业学院、法国国立工艺学院、法国国家自动化信息研究所、香港大学任客座教授和访问学者。

　　【讲授课程】

　　应用统计学(本科生)

　　数量分析与管理决策(EMBA)

　　管理统计(MBA)

　　管理科学与工程学科综合课(博士生)

　　【研究领域】

　　经济管理中复杂数据统计分析的理论、方法与应用研究

　　【科研经历】

　　主要从事经济管理中的复杂数据统计分析理论方法与应用研究。先后主持国家863项目以及国家自然科学基金重点项目、重点国际合作项目、面上项目、委托项目等20项，还曾主持过航空基础科学基金、教育部博士学科点基金、北京市自然科学基金和中法国际合作项目等;此外，还主持了诸多政府部门和企业的应用项目研究。出版学术专著5部，发表论文150余篇。研究成果曾于1996、1999年两次获得中国航空工业总公司(部级)科技进步二等奖;2000年获北京市科技进步三等奖; 2000年入选中国教育部《跨世纪优秀人才培养计划》，2001年获得《国家杰出青年科学基金》。2002、2004年两次获得北京市三八红旗奖章，2004年被授予全国三八红旗手称号，2012年获得北京市师德标兵称号，2014年被评为北京市优秀德育工作者。此外，还曾获得北京市优秀青年骨干教师(1996)、教育部宝钢优秀教师奖(2002)、对首都建设做出突出贡献的统一战线先进个人(2004)、为全国小康建设做出突出贡献的统一战线先进个人(2006)、2013年度北京市政协系统反映社情民意信息工作先进个人等称号;2011年在北航第九届“我爱我师——评选我心中最爱戴的老师”活动中获得“十佳教师奖”。

　　欢迎数学、计算机以及经济学基础好的学生报考研究生!

　　【发表的主要论文和专著】

　　1. 王惠文、孟洁，变量筛选、模型分类及自动化建模方法，北京：科学出版社，2013.

　　2. V.Esposito Vinzi，W.W.Chin，J.Henseler，H.Wang，Handbook of Partial Least Square：Concepts，Methods and Application. Springer, 2009.

　　3. 王惠文、吴载斌、孟杰，偏最小二乘回归的线性与非线性方法，北京：国防工业出版社,2006.

　　4. 王惠文，偏最小二乘回归方法与应用，北京：国防工业出版社,1999.

　　5. 任若恩、王惠文，多元统计数据分析—理论、方法、实例，北京：国防工业出版社,1997.

　　6. H.Wang, M.Chen, X.Shi, and N.Li. Principal Component Analysis for Normal-Distribution-Valued Symbolic Data, IEEE Transactions on Cybernetics. 2016, 46(2): 356-365.

　　7. H. Wang, C. Wang, H.Zheng, H.Feng, R.Guan, W.Long. Updating Input-Output Tables with Benchmark Table Series， Economic Systems Research, 2015，27(3)： 287-305.

　　8. H.Wang, L.Shangguan, R.Guan. Principal Component Analysis for Compositional Data Vectors. Computational Statistics. 2015, 30(4):1079-1096.

　　9. L. Huang, H. Wang, H. Cui, S. Wang. Sieve M-estimator for a Semi-functional Linear Model. Science China-Mathematics, 2015，58(11)：2421-2434.

　　10. M. Chen, H. Wang, Z. Qin. Principal Component Analysis for Probabilistic Symbolic Data: a More Generic and Accurate Algorithm. Advances in Data Analysis and Classification. 2014. 2015, 9(1):59-79.

　　11. L. Huang, H. Wang, A. Zheng. The M-estimator for Functional Linear Regression Model. Statistics & Probability Letters, 2014, 88: 165-173.

　　12. H. Wang, L. Shangguan, J. Wu, R. Guan. Multiple linear Regression Modeling for Compositional Data. Neurocomputing, 2013,:122, 490-500.

　　13. M. Chen, H. Wang. Principal Component Analysis of Functional Data based on Constant Numerical Characteristics. Revue des Nouvelles Technologies de l'Information, Advances in Theory and Applications of High Dimensional and Symbolic Data Analysis, RNTI-E-25, 2013:138-154.

　　14. R. Guan, Y. Lechevallier, H. Wang. Adaptive Dynamic Clustering Algorithm for Interval-valued Data based on Squared-Wasserstein Distance. Revue des Nouvelles Technologies de l'Information, Advances in Theory and Applications of High Dimensional and Symbolic Data Analysis, RNTI-E-25, 2013: 15-30.

　　15. 王惠文,夏棒,,孟洁,快速Gram-Schmidt回归方法, 北京航空航天大学学报, 2013, 39(09): 1259-1262.

　　16. 上官丽英,王惠文. 单形空间中多元成分数据的Fisher判别方法. 北京航空航天大学学报, 2013. 39(10):1376-1380,1391.

　　17. H.Wang, R.Guan, J.Wu. CIPCA: Complete-information-based Principal Component Analysis for Interval-valued Data. Neurocomputing, 2012, 86： 158-169.

　　18. H.Wang, R.Guan, J.Wu, Linear Regression of Interval-valued Data based on Complete Information in Hypercubes. Journal of Systems Science and Systems Engineering. 2012, 21(4) : 422-442.

　　19. 王惠文, 仪彬, 叶明. 基于主基底分析的变量筛选.北京航空航天大学学报，2008，34(11)：1288-1291.

　　20. 张寅, 王岩，王惠文, 重点学术期刊专项基金管理中的期刊评价——基于简化的区间数据主成分分析方法. 管理科学学报, 2010, 13(7): 88-94.

　　21. W. Long，M.K.Mok，Y. Hu，H. Wang.The Style and Innate Structure of the Stock Markets in China，Pacific-Basin Finance Journal. 2009, 17(2):224-242 .

　　22. 王惠文, 叶明, Gilbert Saporta. 多元线性回归模型的聚类分析方法研究. 系统仿真学报, 2009,21(22)：7048-7050.

　　23. 王惠文，孟洁，多元线性回归的预测建模方法，北京航空航天大学学报，2007，33(4)：500-504.

　　24. H. Wang, Q.Liu, M.K.Mok, L.Fu,, W.M.Tse, A Hyperspherical Transformation Forecasting Model for Compositional Data, European Journal of Operational Research, 2007, 179, 459-468.

　　25. Z. Huang， W. Cheung, H. Wang， Cone Dominance and Efficiency in DEA，Annals of Operational Research, 2006, 145(1): .89-103.

　　26. M.Chavent, Y. Ding, L. Fu, H. Stolowy, H. Wang, Disclosure and Determinants Studies: An Extension Using the Divisive Cluster Method(DIV),European Accounting Review, 2005, 14(0)：001-38.

　　27. H. Wang, Q. Liu, Y. Tu: Interpretation of Partial Least-Squares Regression Models with VARIMAX Rotation. Computational Statistics & Data Analysis 2005,48(1): 207-219

　　28. H.Wang，L.Fu, Y. Lechevallier, Disaster Pattern of Flood and Waterlog in Poyang Lake, Italian Journal of Applied Statistics, 2001, 13(2)：P141-157

　　29. H.Wang, Q.Liu, Forecast Modeling For Rotations of Principal Axes of Multi-Dimensional Data Set, Computational Statistics & Data Analysis, 1998, 27(3)：345-354.

　　30. H.Wang, Analyse et Prevision des Economies Urbaines en China (1987—1991), La Revue de Modulad ，1997，No 19：19- 44.