姓名：冯凌秉
职称：副教授
电话：15070098227
邮箱：fenglingbing@jxufe.edu.cn, fenglb88@gmail.com
社会兼职：“统计之都”（https://cosx.org/）理事会主席（2016 - 2022），
理事会核心成员（2023 - ）
研究领域：金融产业与绿色金融，金融风险管理，波动率建模与预测，机器学习及其应用，目前的研究方向聚焦于自动化机器学习与金融风险管理，气候风险与绿色金融
教育经历：
2005 –2009，中南财经政法大学，经济学/法学学士
2009 –2011，中国人民大学，统计学硕士（导师：金阳 副教授）
2011 –2015，澳大利亚国立大学，统计学博士（导师组：Terry O’Neill教授，Alan Welsh教授，Gen Nowak教授）
工作经历：
2014 –2018，beat365官方网站，金融管理国际研究院
2019 – 至今，beat365官方网站，beat365，产业经济研究院
教授课程：
金融计量学（本），财经英语研读（本），计量经济学（本，硕），贝叶斯统计（本），投资学（本），统计学（本），金融研究方法（博），金融大数据分析与编程建模（硕），Financial Modelling and Programming(博)，经济学论文写作（硕），统计软件应用（硕），金融数据分析与R语言（本），投资中的定量方法（本）
已发表论文
[1] L. Feng, G. Nowak, T. J. O’Neill, A. H. Welsh, CUTOFF: A spatio-temporal imputation method, Journal of Hydrology, 2014, 519, 3591-3605 （SCI/SSCI，中科院一区）
[2] Y. Shi, L. Feng, A discussion on the innovation distribution of the Markov regime-switching GARCH model, Economic Modelling, 2016, 53, 278-288 （SSCI二区）
[3] L. Feng, Y. Shi, A simulation study on the distributions of disturbances in the GARCH model, Cogent Economic & Finance, 2017, 5(1), 1355503 （SCIE）
[4] L. Feng, Y. Shi, Fractionally integrated GARCH model with tempered stable distribution: A simulation study, Journal of Applied Statistics, 2017, 44(16), 2837-2857（SSCI）
[5] G. Nowak, A. H. Welsh, T. J. O’Neill, L. Feng, Spatio-temporal modelling of rainfall in the Murray-Darling Basin, Journal of Hydrology, 2018, 557, 522-538 （SCI/SSCI，中科院一区）
[6] L. Feng, Y. Shi, Forecasting mortality rates: multivariate or univariate models?, Journal of Population Research, 2018, 35(3), 289-318 （SCIE）
[7] L. Feng, T. Fu, AM, Kutan, Fuel intensity, access to finance and profitability: firm-level evidence from China, Emerging Markets Finance and Trade, 2018，54(13), 3117 – 3130 （SSCI二区）
[8] L. Feng, T. Fu, AM. Kutan, Can government intervention be both a curse and a blessing Evidence from China’s finance section, 2019, International Review of Financial Analysis, 61, 71-81 （SSCI一区）
[9] L. Feng, T. Fu, N. Apergis, H. Tao, W. Yan, The role of government intervention in financial development: micro-evidence from China, Accounting & Finance, 2019, 59(5), 2855-2878 （SSCI二区）
[10] L. Feng, Y. Shi, Markov regime-switching autoregressive model with tempered stable distribution: simulation evidence, Studies in Nonlinear Dynamics & Econometrics, 2020, 24(1) （SSCI二区）
[11] L. Feng, Y. Shi, T. Fu, Markov regime-switching in-mean model with tempered stable distribution, Computational Economics, 2020, 55(4), 1275-1299 （SSCI）
[12] L. Feng, Y. Shi, L. Chang, Forecasting mortality with a hyperbolic spatial temporal VAR model, International Journal of Forecasting, 2021, 37(1), 255-273 （SCI/SSCI，中科院一区）
[13] L. Feng, T. Fu, Y. Shi, Z. Wang, Discussion on the Zero-drift GARCH model: Evidence from an Markov regime-switching extension, Finance Research Letters, 2021, 40, 101713（SSCI一区）
[14] 严武，冯凌秉，蒋志慧，孔雯，基于机器学习模型的P2P网贷平台风险预警研究，金融与经济，2019，(9), 18-26.
[15] He, F., Feng, Y. and Feng, L.*, 2022. Social media information dissemination and corporate bad news hoarding. Accounting & Finance. （SSCI 二区）
[16] Feng, L., Fu, T. and Shi, Y., 2022. How does news sentiment affect the states of Japanese stock return volatility? International Review of Financial Analysis, 84, p.102267. （SSCI 一区）
课题
[1] 国家自然科学基金青年项目，72001098，基于可解释机器学习的中国金融市场波动率预测研究，2021-01至2023-12，24万元，在研，主持。
[2] 江西省教育厅科技项目青年项目，基于分布选择视角的中国金融市场波动率预测研究，在研，主持。
[3] 国家自然科学基金面上项目，72071098，区块链技术下企业融资模式的鲁棒设计及动态均衡模型研究，2021-01至2024-12，在研，参加。
[4] 国家自然科学基金地区项目，72064014，环境规制与技术创新：理论机制、时空分异及国际竞争，2021-01至2024-12，在研，参加。
[5] 国家自然科学基金面上项目，61973145，基于高频及超高频数据的证券市场波动重分形特征辨识及应用，2020-01至2023-12，在研，参加。
[6] 国家自然科学基金地区项目，71963015，非平稳时间序列的频域因果关系检验理论及其应用研究，2020-01至2023-12，28万元，参加。
[7] 国家自然科学基金青年项目，71801117，基于GAS模型的系统性金融风险测度及其在宏观经济预测中的应用，2019-01至2021-12，在研，参加。
[8] 国家自然科学基金青年项目，72164012，“补贴退坡”背景下新能源汽车自主品牌市场绩效来源及其可持续性研究：基于需求和供给模型估计，2022-01至2024-12，在研，参与。
[9] 江西省铁路投资集团公司优质资产并购建议报告，江西省铁路投资集团，2020，已结题，第二完成人。
[10] 基于大数据的网络非法集资风险预警模型研究，江西省经济犯罪侦查与防控技术协同创新中心，2020，已结题，第二完成人。
[11] 江西省温度指数期货可行性研究，郑州商品交易所/江西瑞奇期货，2021，已结题，第二完成人。
统计软件：
imputeR: A general imputation framework in R
cutoffR: Spatio-temporal imputation by CUTOFF method in R
epuR: Economic Policy Uncertainty data collection with R
译著
[1] 冯凌秉（译），R语言入门与实践，人民邮电出版社，2016（33.8万字）
[2] 冯凌秉/王群锋（译），数据科学实战，人民邮电出版社，2014（48.7万字）
[3] 冯凌秉（译），回归视角的统计学习，机械工业出版社，2023.12待出版。