一、教育背景：

2019年6月博士毕业于西南财经大学36365路检测中心-官网(36365路检测中心)；

2017年9月-2018年9月作为联合培养博士生留学于新加披国立大学统计与应用概率系；

2019年7月-2021年6月在西南财经大学36365路检测中心-官网(36365路检测中心)从事博士后研究。

二、研究领域：

高维经验似然、充分降维等

三、教授课程：

《贝叶斯统计学》

四、学术成果：

1.Jinyuan Chang, Zhentao Shi &Jia Zhang, Culling the herd of moments with penalized empirical likelihood, working paper, 2021

2. Xin Chen,Jia Zhang* & Wang Zhou, High dimensional elliptical sliced inverse regression in non-Gaussian distributions, Journal of Business & Economic Statistics, accepted

3.Jia Zhang, Xin Chen*, Principal envelope model,Journal of Statistical Planning and Inference, 2020, 206: 249-262.

4.Jia Zhang, Xin Chen^*, Robust sufficient dimension reduction via ball covariance,Computational Statistics & Data Analysis, 2019, 140: 144-154

5.Jia Zhang, Haoming Shi, Lemeng Tian^*, Fengjun Xiao, Penalized generalized empirical likelihood in high-dimensional weakly dependent data,Journal of Multivariate Analysis, 2019, 171: 270-283

6. Xin Chen, Jingjing Wu, Zhigang Yao &Jia Zhang*, Sufficient dimension reduction for classification, arXiv preprint arXiv:1812.03775, 2018

五、科研项目：

1.国家自然科学基金青年科学基金项目，72003150，高维估计方程模型中的正确矩条件识别问题研究，2021/01-2023/12，在研，主持

2.国家自然科学基金面上项目，12071205，高维数据中的样本独立性检验，充分降维以及分类的新方法，2021/01-2024/12，在研，参加

3.中国博士后科学基金面上项目，2020M683347，基于双重惩罚经验似然估计的高维矩条件选择问题研究，2020/12-2021/05，在研，主持

4.国家自然科学基金重大项目，71991472，时空数据建模和预测研究，2020/01-2024/12，297万元，在研，参加

5.教育部人文社会科学研究青年基金项目，20YJC790160，基于混频数据高阶矩波动模型的下行风险预测研究，2020/01-2022/12，20万元，在研，参加

6.西南财经大学青年教师成长项目，JBK2001074，基于双重惩罚经验似然的超高维矩条件选择，已结题，主持

7.国家自然科学基金青年科学基金项目，11701466，基于非正态假设下的高维协方差矩阵检验问题研究，2018/01-2020/12，20万元，在研，参加

六、学术兼职：

担任Statistics等杂志匿名审稿人