个人简述:

喻胜华，男，1966年9月出生，湖南宁乡人，教授，博士生导师， 1988年6月本科毕业于湖南师范大学，1991年6月研究生毕业于湖南大学，同年留校任教，1999年6月获博士学位，2004年5月至2006年11月在中南大学从事博士后研究工作，2011年11月至2012年11月在新加坡南洋理工大学进行为期一年的学术访问。1993年晋升为讲师，1998年晋升为副教授，2003年晋升为教授。长期从事计量经济建模及其应用、经济预测方法及其应用、国际贸易与经济增长等领域的研究工作，对线性统计模型、多元统计分析、神经网络以及支持向量机等有较深入的研究。已在国内外重要刊物上发表科研论文60多篇。主持完成了国家自然科学基金课题“线性模型中的预测理论及其应用”和国家统计局的科研课题“金融中的统计分析”，项目成果获湖南省统计科研成果一等奖。作为主研人员参与完成了2项国家自然科学基金课题和1项国家社会科学基金课题。目前正承担一项国家社会科学基金课题“复杂数据建模中组合预测方法及应用研究”和一项教育部人文社会科学研究规划基金项目“基于Lasso的复杂数据建模方法及其应用”。

科研工作:

共发表学术论文60多篇，其中SCI收录论文9篇，EI收录论文2篇，CSSCI或CSCD收录的论文30多篇。近年来发表的论文有：1． Sheng-Hua Yu. The linear minimax estimator of stochastic regression coefficients and parameters under quadratic loss function, Statistics and Probability Letters, 2007.（SCI）2． Sheng-Hua Yu. Admissibility of Linear Predictor in Multivariate Linear Model with Arbitrary Rank, Sankhya, 2004.3． Sheng-Hua Yu.The Linear Minimax Predictor in Finite Populations Under Quadratic Loss Function，Sankhya，2003.4. Sheng-Hua Yu. Admissibility of Linear Predictor in General Growth Curve Model ,The Paper Contributed to the 8 th China-Japan Symposium on Statistics, 2004.5. Li-Wen Xu, Sheng-Hua Yu. Admissible prediction in superpopulation models with random regression coefficients under matrix loss function, Journal of Multivariate Analysis, 2012（SCI）6. Dong-ming Zhou, Sheng-hua Yu and Zheng-qiu Zhang. New LMI-based conditions for global exponential stability to a class of Cohen-Grossberg BAM networks with delays, Neurocomputing, 2013.（SCI, 通讯作者）7. Gui-kai Hu, Qing-guo Li and Sheng-hua Yu. Risk comparison of improved estimators in a linear regression model with multivariate t errors under balanced loss function, Journal of Applied Mathematics, 2014. (SCI)8. Zhi-yong Quan, Li-hong Huang, Sheng-hua Yu and Zheng-qiu Zhang. Novel LMI-based condition on global asymptotic stability for BAM neural newworks with reaction-diffusion terms and distributed delays, Neurocomputing, 2014. （SCI，通讯作者）9. Gui-kai Hu, Qing-guo Li and Sheng-hua Yu. Optimal and minimax prediction in multivariate normal populations under a balanced loss function, Journal of Multivariate Analysis, 2014 (128). （SCI）10．Rong Li, Jiewu Huang and Shenghua Yu. Superiority of the Liu estimator over some estimators based on the likelihood loss function in linear regression model, International Journal of Applied Mathematics and Statistics, 2014.11. Liwen Xu, Fangqin Yang,Ranran Chen and Shenghua Yu. A parametric bootstrap test for two-way ANOVA model without interaction under heteroscedasticity, Communications in Statistics - Simulation and Computation,2015. （SCI，通讯作者）12. Gui-kai Hu, Sheng-hua Yu and Han Luo. Comparisons of variance estimators in a misspecified linear model with elliptically contoured errors, Journal of Multivariate Analysis, 2015 . （SCI）