个人信息：

杨冬，讲师，硕士生导师

西南财经大学统计与数据科学学院，数量经济研究所

电子邮箱：yangdong AT swufe.edu.cn

简历：

2019年获西南财经大学经济学（数量经济学）博士学位。2016年9月至2017年9月，比利时荷语布鲁塞尔自由大学联合培养博士研究生（国家留学基金委资助）。2019年7月至2020年12月重庆大学经济与工商管理学院应用经济学系助理研究员。2022年入选西南财经大学第二批“光华青年教师成长计划”。2023年9月至2024年9月曾任绵阳市统计局国民经济核算科挂职副科长。作为项目负责人主持教育部人文社会科学青年基金项目、中国博士后科学基金面上项目、重庆市自然科学基金各1项和中央高校基本科研业务专项资金项目2项，参与国家自然科学基金面上项目和四川省社科规划一般项目各2项以及重庆市统计局统计科研重点课题、重庆市第四次全国经济普查重点课题各1项。在《数量经济技术经济研究》《统计研究》《国际贸易问题》《Energy Policy》《The North American Journal of Economics and Finance》《International Review of Economics & Finance》《Statistics》等国内外核心期刊上发表论文近20篇，出版学术专著1部。

学术荣誉：

• 2022年：气候与能源金融国际会议优秀论文奖

• 2021年：首届《统计研究》优秀论文三等奖

• 2018年：度西南财经大学曾康霖奖学金二等奖

• 2018年：西南财经大学统计学院第一届博士生学术研讨会二等奖

• 2014年：教育部研究生国家奖学金

• 2014年：平安励志计划论文奖三等奖

• 2014年：复旦大学第五届全国研究生与青年学者金融学术论坛优秀论文奖

主持项目：

• 2025.07-至今：“知行天下”社会实践项目《成渝地区科技型民营企业金融支持机制与创新生态调研——以绵阳中国科技城为例》

• 2025.05-至今：四川省统计科研计划项目《成渝地区双城经济圈降碳减污协同增效机制研究》

• 2021.01-2021.12：西南财经大学中央高校基本科研业务费专项资金引进人才科研启动资助项目重点项目《基于混频数据的金融高阶矩成分波动建模及其应用研究》

• 2019.07-2022.06：重庆市自然科学基金博士后科学项目《近似因子模型的稳健高阶矩估计及其在投资组合中的应用》

• 2020.01-2020.12：67批中国博士后科学基金面上项目《混频高阶矩乘积成分波动建模研究》

• 2020.03-2025.06：教育部人文社会科学青年基金项目《基于混频数据高阶矩波动模型的下行风险预测研究》

• 2017.01-2017.12：央高校基本科研业务费专项资金资助项目《中国消费不平等：多维测度及形成机制》

学术兼职：

• 四川省数量经济学会党支部副书记

• 《数量经济技术经济研究》《管理科学学报》《系统工程理论与实践》《商业经济与管理》《浙江工商大学学报》《International Review of Economics & Finance》《Emerging Markets Finance and Trade》等期刊匿名审稿人

代表性论文：

• Wang, P., Chen, Q., & Yang, D.* (2025). Mutual fund style drift measured using higher moments and its incentive of flow. The North American Journal of Economics and Finance, 76: 102373. (SSCI)

• Wang, Y.F.*, Ke, R., & Yang, D. (2024). Modeling dynamic higher-order comoments for portfolio selection based on copula approach. International Review of Economics & Finance, 96:103668. (SSCI)

• 杨冬*, & 赵爽 (2023). 基于混频因子模型的高阶矩投资组合策略研究. 数量经济研究, 14(4): 161-179. (CSSCI)

• Wang, L., Yang, D*., & Luo, D.D. (2022). Policy Uncertainty, Official Social Capital, and the Effective Corporate Tax Rate — Evidence from Chinese Firms. Frontiers in Psychology, 13: 899021.（SSCI）

• Kang, J.J., Yu, C.Y., Xue, R., Yang, D*., & Shan, Y.L.* (2022). Can Regional Integration Narrow City-level Energy Efficiency Gap in China? Energy Policy, 163(4): 112820. (SCI/SSCI，高被引)

• Zhao, S., Lu, W.B., Raza, M.W., & Yang, D.* (2021). Can Mixed-Frequency Data Improve the Higher-Order Moments Portfolio Performance? Emerging Markets Finance and Trade, 57(15): 4473-4493. (SSCI)

• 孙豪*, 桂河清, & 杨冬 (2020). 中国省域经济发展质量的测度与评价, 浙江社会科学, (8): 5-14. (CSSCI，高被引)

• 杨冬*, 康继军, & 鲁万波 (2020). 基于混频模型的高阶矩最优因子个数识别研究, 数量经济技术经济研究, 37(1): 141-164. (CSSCI)

• Lu,W.B.*, Yang, D., & Boudt, K (2019). A Misspecification Test for the Higher Order Co-moments of the Factor Model. Statistics: A Journal of Theoretical and Applied Statistics, 53(3): 471-488. (SCI)

• 鲁万波*, & 杨冬 (2018). 基于半参数混频误差修正模型的中国CPI预测研究, 统计研究, 35(10): 28-43. (CSSCI)

著作：

• 杨冬. 《基于混频数据的金融高阶矩建模及其应用研究》, 成都: 西南财经大学出版社. 2023年10月.