经济学院

个人简介

叶娅芬，女，浙江工业大学经济学院副教授，经济学博士，浙江大学博士后，硕士生导师，悉尼大学访问学者，数据挖掘OPTIMAL团队(http://www.optimal-group.org)核心成员，浙江省哲学社会科学重点研究基地浙江工业大学现代化产业体系研究院成员，主要从事数据挖掘回归模型研究，特别致力于大数据高维性、异质性、鲁棒学习和在线学习等方面的研究。曾主持国家自然科学青年基金1项，主持省部级基金6项，主要参与国家自然科学青年基金3项，主要参与省部级基金4项。发表SSCI、SCI和A类等期刊论文共30余篇。自2020年起，本人以一作/唯一通讯身份发表SSCI/SCI期刊论文11篇，其中ESI高被引1篇、中科院Top 7篇和JCR一区8篇，学术专著1部。主要开展机器学习、统计和经济学的交叉创新研究，特别致力于高维性、异质性、在线性和金融科技等方面。将统计的分位数思想融入机器学习的支持向量机理论，构建模型解决“维数灾难”、“发展不均衡”和“实时高频”等现实问题，并将构建的机器学习模型应用于金融科技领域，为机器学习、统计和经济学的交叉研究提供新思路和新方法。

科研项目

1. 国家自然科学青年基金，12101552, 高维数据非线性稀疏支持向量分位数回归机的在线特征选择研究， 2022.01-2024.12，30万，在研，主持。
2. 浙江省普通本科高校“十四五”首批新工科、新文科、新医科、新农科重点教材建设项目，2023.01-2024.06, 在研，主持；
3.浙江省哲学社会科学领军人才培养基金，21YJRC07-1YB，突发公卫事件引发的流动性风险跨市场传染及对策研究，2021.01-2023.12，5万元，在研，主持；
4. 浙江省自然科学面上项目，LY18G010018，基于支持向量回归机的中国动态“双创”指数与经济增长研究，2018.01-2020.12，9万元，结题，主持；
5. 教育部人文社会科学青年基金，13YJC910011，中国通货膨胀影响因素动态传导路径识别：基于FCI指数和SVM的研究，2013.05-2016.05，8万元，结题，主持；
6. 浙江省自然科学基金青年项目，LQ14G010004, 基于支持向量回归机的中国时变金融状况指数与利率规则研究，2014.05-2017.05，5万元，结题，主持；
7.中国博士后基金，2015M571848，互联网金融背景下中国金融状况指数构建与应用研究, 2015.05-2017.04，结题，主持；
8. 浙江省统计局基金，大规模数据背景下中国时变金融状况指数的指标选择与构建（浙统函（2017）90号），1.1万元，结题，主持；
9. 浙江省教育厅社科基金，Y201225256，基于DSGE模型的资产价格波动与货币政策规则研究，2012.10-2014.10，0.5万元，结题，主持；
10. 国家社会科学面上基金，21BJY256，新发展格局下健全农村数字金融服务体系的关键要素、效应评估与路径优化研究，2022-2024.12，20万，在研，主要参与者；
11. 国家自然科学青年基金，61703370，面向高维数据的稀疏与鲁棒线性判别分析模型与算法研究，2018.01-2020.12，20万元，结题，主要参与者；
12. 浙江省自然科学青年项目，LQ17F030003，特征稀疏及样本稀疏的大规模高维数据优化模型与算法研究， 2017.01-2019.12 ，7万元，结题，主要参与者；
13. 国家自然科学青年基金，61603338，复杂多流形半监督问题的非平行支持向量机方法研究， 2017.01-2019.12，20万，结题，参与者；
14. 浙江省自然科学一般项目，Y16A010057，大规模数据的深度与稀疏支持向量机研究，2016.01-2018.12，8万元，结题，主要参与者；
15. 国家教育部人文社科青年项目，14YJCZH109，,跨省域能源合作项目的碳排放补偿研究，2014.05-2017.05，8万元，结题，主要参与者；
16. 国家自然科学青年基金，11201426，基于非平行超平面支持向量机的最优化模型及算法研究，2013.01-2015.12，22万元，结题，主要参与者；
17. 浙江省自然科学青年基金，Q12A010077，双子支持向量机中的最优化理论和方法，2012.01-2013.12，5万元，结题，主要参与者；

科研成果

1.       Ya-Fen Ye(叶娅芬), Jie Wang, and Wei-Jie Chen. Nonlinear feature selection for support vector quantile regression. Neural Networks 185 (2025): 107136. (1/3, SCI，IF:5.7, 中科院Top)
2.         Ya-Fen Ye(叶娅芬), et al. L1-norm twin support vector quantile regression.Applied Soft Computing 169 (2025): 112580. (SCI, 中科院Top)
3.       Yafen Ye (叶娅芬)，Zhihu Xu, Jinhua Zhang, Weijie Chen ,Yuanhai Shao, Twin support vector quantile regression, Expert Systems with Applications , 2024. (SCI, 中科院Top)
4.       叶娅芬著，稀疏支持向量回归机的构建与应用，经济科学出版社，2023.
5.       Yafen Ye (叶娅芬), Zhihu Xu, Weijie Chen, The heterogeneous effect of financial technology on green total factor productivity in China, Journal of Innovation & Knowledge, 2023. (SSCI, 中科院一区Top)
6.       Yafen Ye (叶娅芬), Shenglan Chen, Chunna Li, Financial technology as a driver of poverty alleviation in China: Evidence from an innovation regression approach, Journal of Innovation & Knowledge, 2022. (SSCI, 中科院一区Top，ESI高被引)
7.       Yafen Ye (叶娅芬), Yuanhai Shao, Chunna Li, Xiangyu Hua, Yanru Guo, Online support vector quantile regression for the dynamic time series with heavy-tailed noise，Applied Soft Computing，2021. (SCI，中科院Top)
8.       Yafen Ye (叶娅芬), Yuanhai Shao, Chunna Li, A sparse approach for high-dimensional data with heavy-tailed noise，Economic Research-Ekonomska Istraživanja, 2021.(SSCI, JCR二区)
9.       Yafen Ye (叶娅芬), Renyong Chi, Yuanhai Shao, Chunna Li, Indicator selection of index construction by adaptive Lasso with a generic -insensitive loss，Computational Economics，2021. (SSCI和SCI)
10.   Yafen Ye (叶娅芬), Junbin Gao, Yuan-Hai Shao, Chunna Li, Yan Jin, Xiangyu Hua, 2020, Robust support vector regression with generic quadratic nonconvex –insensitive loss, Applied Mathematical Modeling,82:235-251.（SCI, JCR一区）
11.   Ya-Fen Ye (叶娅芬)，Yuan-Hai Shao，Nai-Yang Deng，Chun-Na Li，Xiang-Yu Hua，Robust Lp -norm least squares support vector regression with feature selection，Applied Mathematics and Computation，2017.2.1，305：32-52（SCI, JCR一区）
12.   Ya-FenYe (叶娅芬)，LanBai，Xiang-YuHua，Yuan-HaiShao，ZhenWang，Nai-YangDeng^(*)，Weighted Lagrange ε-twin support vector regression, Neurocomputing 2016.2.9，197：53-68（SCI, JCR一区）

育人成果

1.2024年度浙江工业大学优秀教师；
2.2024年度校级教师教学工作业绩考核优秀；
3.第十二届“我最喜爱的老师”单项奖——“德才兼备”奖；
4.指导2024年全国大学生节能减排社会实践与科技竞赛获国家二等奖；
5.2022-2023学年校级优秀班主任；
6.2022年毕业论文优秀指导教师；
7.2020年浙江省大学生金融创新大赛，指导学生获得省二等奖1项；
8.2020年浙江省统计调查方案设计大赛，指导学生获省三等奖1项；
9.2015年全国大学生数学建模竞赛，指导学生获得国家二等奖2项；
10.2014年全国大学生数学建模竞赛，指导学生获得国家一等奖1项；
11.2013年全国大学生数学建模竞赛，指导学生获得国家二等奖2项；
12.2013年度浙江工业大学优秀教师；
13.2012年全国大学生数学建模竞赛，指导学生获得国家二等奖2项；
14.2015年浙江省统计调查方案设计大赛，指导学生获省二等奖1项；
15.2012年浙江省统计调查方案设计大赛，指导学生获省二等奖1项；

教学与课程

《大数据与Pythony应用》
《金融数据挖掘》
《数值计算分析》
《统计学》
《多元统计分析》
《计量经济学》
《时间序列分析》
《西方经济学》
《技术经济学》
《线性代数》

个人简介

叶娅芬，女，浙江工业大学经济学院副教授，经济学博士，浙江大学博士后，硕士生导师，悉尼大学访问学者，数据挖掘OPTIMAL团队(http://www.optimal-group.org)核心成员，浙江省哲学社会科学重点研究基地浙江工业大学现代化产业体系研究院成员，主要从事数据挖掘回归模型研究，特别致力于大数据高维性、异质性、鲁棒学习和在线学习等方面的研究。曾主持国家自然科学青年基金1项，主持省部级基金6项，主要参与国家自然科学青年基金3项，主要参与省部级基金4项。发表SSCI、SCI和A类等期刊论文共30余篇。自2020年起，本人以一作/唯一通讯身份发表SSCI/SCI期刊论文11篇，其中ESI高被引1篇、中科院Top 7篇和JCR一区8篇，学术专著1部。主要开展机器学习、统计和经济学的交叉创新研究，特别致力于高维性、异质性、在线性和金融科技等方面。将统计的分位数思想融入机器学习的支持向量机理论，构建模型解决“维数灾难”、“发展不均衡”和“实时高频”等现实问题，并将构建的机器学习模型应用于金融科技领域，为机器学习、统计和经济学的交叉研究提供新思路和新方法。

科研项目

1. 国家自然科学青年基金，12101552, 高维数据非线性稀疏支持向量分位数回归机的在线特征选择研究， 2022.01-2024.12，30万，在研，主持。
2. 浙江省普通本科高校“十四五”首批新工科、新文科、新医科、新农科重点教材建设项目，2023.01-2024.06, 在研，主持；
3.浙江省哲学社会科学领军人才培养基金，21YJRC07-1YB，突发公卫事件引发的流动性风险跨市场传染及对策研究，2021.01-2023.12，5万元，在研，主持；
4. 浙江省自然科学面上项目，LY18G010018，基于支持向量回归机的中国动态“双创”指数与经济增长研究，2018.01-2020.12，9万元，结题，主持；
5. 教育部人文社会科学青年基金，13YJC910011，中国通货膨胀影响因素动态传导路径识别：基于FCI指数和SVM的研究，2013.05-2016.05，8万元，结题，主持；
6. 浙江省自然科学基金青年项目，LQ14G010004, 基于支持向量回归机的中国时变金融状况指数与利率规则研究，2014.05-2017.05，5万元，结题，主持；
7.中国博士后基金，2015M571848，互联网金融背景下中国金融状况指数构建与应用研究, 2015.05-2017.04，结题，主持；
8. 浙江省统计局基金，大规模数据背景下中国时变金融状况指数的指标选择与构建（浙统函（2017）90号），1.1万元，结题，主持；
9. 浙江省教育厅社科基金，Y201225256，基于DSGE模型的资产价格波动与货币政策规则研究，2012.10-2014.10，0.5万元，结题，主持；
10. 国家社会科学面上基金，21BJY256，新发展格局下健全农村数字金融服务体系的关键要素、效应评估与路径优化研究，2022-2024.12，20万，在研，主要参与者；
11. 国家自然科学青年基金，61703370，面向高维数据的稀疏与鲁棒线性判别分析模型与算法研究，2018.01-2020.12，20万元，结题，主要参与者；
12. 浙江省自然科学青年项目，LQ17F030003，特征稀疏及样本稀疏的大规模高维数据优化模型与算法研究， 2017.01-2019.12 ，7万元，结题，主要参与者；
13. 国家自然科学青年基金，61603338，复杂多流形半监督问题的非平行支持向量机方法研究， 2017.01-2019.12，20万，结题，参与者；
14. 浙江省自然科学一般项目，Y16A010057，大规模数据的深度与稀疏支持向量机研究，2016.01-2018.12，8万元，结题，主要参与者；
15. 国家教育部人文社科青年项目，14YJCZH109，,跨省域能源合作项目的碳排放补偿研究，2014.05-2017.05，8万元，结题，主要参与者；
16. 国家自然科学青年基金，11201426，基于非平行超平面支持向量机的最优化模型及算法研究，2013.01-2015.12，22万元，结题，主要参与者；
17. 浙江省自然科学青年基金，Q12A010077，双子支持向量机中的最优化理论和方法，2012.01-2013.12，5万元，结题，主要参与者；

科研成果

1.       Ya-Fen Ye(叶娅芬), Jie Wang, and Wei-Jie Chen. Nonlinear feature selection for support vector quantile regression. Neural Networks 185 (2025): 107136. (1/3, SCI，IF:5.7, 中科院Top)
2.         Ya-Fen Ye(叶娅芬), et al. L1-norm twin support vector quantile regression.Applied Soft Computing 169 (2025): 112580. (SCI, 中科院Top)
3.       Yafen Ye (叶娅芬)，Zhihu Xu, Jinhua Zhang, Weijie Chen ,Yuanhai Shao, Twin support vector quantile regression, Expert Systems with Applications , 2024. (SCI, 中科院Top)
4.       叶娅芬著，稀疏支持向量回归机的构建与应用，经济科学出版社，2023.
5.       Yafen Ye (叶娅芬), Zhihu Xu, Weijie Chen, The heterogeneous effect of financial technology on green total factor productivity in China, Journal of Innovation & Knowledge, 2023. (SSCI, 中科院一区Top)
6.       Yafen Ye (叶娅芬), Shenglan Chen, Chunna Li, Financial technology as a driver of poverty alleviation in China: Evidence from an innovation regression approach, Journal of Innovation & Knowledge, 2022. (SSCI, 中科院一区Top，ESI高被引)
7.       Yafen Ye (叶娅芬), Yuanhai Shao, Chunna Li, Xiangyu Hua, Yanru Guo, Online support vector quantile regression for the dynamic time series with heavy-tailed noise，Applied Soft Computing，2021. (SCI，中科院Top)
8.       Yafen Ye (叶娅芬), Yuanhai Shao, Chunna Li, A sparse approach for high-dimensional data with heavy-tailed noise，Economic Research-Ekonomska Istraživanja, 2021.(SSCI, JCR二区)
9.       Yafen Ye (叶娅芬), Renyong Chi, Yuanhai Shao, Chunna Li, Indicator selection of index construction by adaptive Lasso with a generic -insensitive loss，Computational Economics，2021. (SSCI和SCI)
10.   Yafen Ye (叶娅芬), Junbin Gao, Yuan-Hai Shao, Chunna Li, Yan Jin, Xiangyu Hua, 2020, Robust support vector regression with generic quadratic nonconvex –insensitive loss, Applied Mathematical Modeling,82:235-251.（SCI, JCR一区）
11.   Ya-Fen Ye (叶娅芬)，Yuan-Hai Shao，Nai-Yang Deng，Chun-Na Li，Xiang-Yu Hua，Robust Lp -norm least squares support vector regression with feature selection，Applied Mathematics and Computation，2017.2.1，305：32-52（SCI, JCR一区）
12.   Ya-FenYe (叶娅芬)，LanBai，Xiang-YuHua，Yuan-HaiShao，ZhenWang，Nai-YangDeng^(*)，Weighted Lagrange ε-twin support vector regression, Neurocomputing 2016.2.9，197：53-68（SCI, JCR一区）

育人成果

1.2024年度浙江工业大学优秀教师；
2.2024年度校级教师教学工作业绩考核优秀；
3.第十二届“我最喜爱的老师”单项奖——“德才兼备”奖；
4.指导2024年全国大学生节能减排社会实践与科技竞赛获国家二等奖；
5.2022-2023学年校级优秀班主任；
6.2022年毕业论文优秀指导教师；
7.2020年浙江省大学生金融创新大赛，指导学生获得省二等奖1项；
8.2020年浙江省统计调查方案设计大赛，指导学生获省三等奖1项；
9.2015年全国大学生数学建模竞赛，指导学生获得国家二等奖2项；
10.2014年全国大学生数学建模竞赛，指导学生获得国家一等奖1项；
11.2013年全国大学生数学建模竞赛，指导学生获得国家二等奖2项；
12.2013年度浙江工业大学优秀教师；
13.2012年全国大学生数学建模竞赛，指导学生获得国家二等奖2项；
14.2015年浙江省统计调查方案设计大赛，指导学生获省二等奖1项；
15.2012年浙江省统计调查方案设计大赛，指导学生获省二等奖1项；

教学与课程

《大数据与Pythony应用》
《金融数据挖掘》
《数值计算分析》
《统计学》
《多元统计分析》
《计量经济学》
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