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发布时间:2021-03-18

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姓名
刘佳明
职称
副教授
教育背景
哈尔滨工业大学,管理科学与工程,管理学博士
研究领域
预测理论与方法,可解释性机器学习,金融风险管理
个人简介
刘佳明,北京工商大学国际经管学院副教授。曾在新加坡国立大学短期访学。研究领域包括:预测理论与方法,可解释性机器学习及其在金融风险管理中的应用研究。近五年来在《Journal of Forecasting》、《Management Decision》、《Computational Economics》、《运筹与管理》等国内外期刊发表论文10余篇,主持国家自然科学基金、北京市社会科学基金等项目。
工作经历
北京工商大学国际经管学院大数据管理与应用系,副教授。
研究成果

        1. Jiaming Liu, Liuan Wang*, Linan Zhang, Zeming Zhang, Sicheng Zhang. Predictive analytics for blood glucose concentration: An empirical study using tree-based ensemble approach. Library Hi Tech, 38(4): 835-858, 2020. (SSCI检索)

2. Jiaming Liu, Chong Wu*. Hybridizing kernel-based fuzzy c-means with hierarchical selective ensemble model for business failure prediction. Journal of Forecasting, 38(2): 92-105, 2019. (SSCI检索)

3. Jiaming Liu, Chong Wu*, Yongli Li*. Improving financial distress prediction using financial network-based information and GA-based gradient boosting method. Computational Economics, 53(2): 851-872, 2019. (SCI/SSCI检索)

4. 吴冲, 刘佳明*, 郭志达. 基于改进粒子群算法的模糊聚类-概率神经网络模型的企业财务危机预警模型研究. 运筹与管理, 27(2): 106-114+132, 2018.

5. Jiaming Liu, Chong Wu*, Tianyi Su. The reference effect in newsvendor model with strategic customers. Management Decision, 55(5): 1006-1021, 2017. (SSCI检索)

6. Jiaming Liu, Chong Wu*. Dynamic forecasting of financial distress: the hybrid use of incremental bagging and genetic algorithm—empirical study of Chinese listed corporations. Risk Management, 19(1): 32-52, 2017. (SSCI检索)

7. Jiaming Liu, Chong Wu*. A gradient boosting decision tree approach for firm failure prediction: An empirical model evaluation study of Chinese listed companies. The Journal of Risk Model Validation, 11(2): 43-64, 2017. (SSCI检索)

主持或参与的科研项目:

1. 国家自然科学基金青年基金项目,“考虑企业关联和时序信息的财务危机预测串并联集成建模研究”(71901014),主持人

2. 北京市社会科学基金青年基金项目,“社会网络视角下京津冀物流基地空间布局分析及功能联动机制研究”(19GLC062),主持人

3. 中国博士后科学基金项目,“基于多分类器自适应集成的财务危机动态预测模型研究”(2019M660427),主持人

4. 国家自然科学基金重点项目,“共享交通方式的运营管理理论与方法”(71931001),参与人

申请的国家发明专利:

1. 一种基于集成树特征提取和Logistic回归的个人信用风险评估方法(202010492038.0)

2. 一种基于集成树的呼吸机假阳性报警信号识别方法及系统(202010492039.5)