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谭晶桦

2023-02-13    作者:     审稿: jjxy    点击量:

一、教育经历

2022年毕业于西南财经大学,获金融学专业博士学位;

2016年毕业于西南财经大学,获管理学学士学位。

二、工作经历

20231月—至今,在72886必赢欢迎光临72886必赢欢迎光临工作。

三、教学工作

本科生课程:《金融科技学》

四、教学科研成果

1.科研项目

◆在研课题

(1)国家自然科学基金面上项目,面向证券市场风险波动的智能计算模型及关键技术研究,批准号:716711412021.01-2024.12,主研。

(2)国家科技部重点项目,非法金融活动大数据监测防控平台研发与应用示范,批准号:2019YFC08501002019.12-2022.12,主研。

(3)教育部人文社科项目,基于动态三支决策的金融风险识别方法研究,2020.03-2022.12,主研。

◆已完成的课题

(1) 国家自然科学基金面上项目,基于大数据的互联网媒体对证券市场影响研究,批准号:62070704262017.01-2020.12,参与。

(2) 四川省教育厅科研创新团队项目,基于人工智能的金融证券市场风险研究,2017.12-2020.06,主研。

(3)四川省科技厅应用基础研究项目,基于媒体感知的证券市场智能风险分析技术研究,批准号:2019YJ02502019.01-2021.12,主研。

(4)西南财经大学优秀博士生建设项目,基于图神经网络的证券市场动量溢出影响,2019.11-2022.06,主持。

◆国际合作项目和地方委托项目

(1)国家科技部合作项目,基于中国与马其顿的信息技术对数字经济发展的影响研究,2017.09-2019.09,主研。

2.公开发表的论文

[1] J.Tan, Q.Li, J.Wang and J.Chen. FinHGNN: A Conditional Heterogeneous Graph Learning to Address Relational Attributes for Stock Predictions. Information Sciences, 618:17-335,2022. (SCI 1 TOPIF:6.795)

[2] J. Wang, Y.Hu, T.Jiang, J.Tan* and Q. Li. Essential Tensor Learning for Multimodal Information-driven Stock Movement Prediction, Knowledge-Based Systems, 262(28), 2022. (SCI 1 TOPIF:8.139)

[3] J. Wang, Z. Liu, L. Shi and J. Tan*. The Impact of Low-Carbon Pilot City Policy on Corporate Green Technology Innovation in a Sustainable Development Context—Evidence from Chinese Listed Companies. Sustainability, 14(17): 1-23, 2022. (SCIIF:3.889)

[4] Q.Li, J.Tan*, J.Wang and H.Chen. A Multimodal Event-Driven LSTM Model for Stock Prediction Using Online News, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE), 33(10): 3323-3337, 2021. (SCI, 中国计算机协会 CCF A 类期刊,IF:9.235)

3.参加的国际会议或国际工作

(1) J.Tan*, J.Wang, D.Rinprasertmeechai, R.Xing and Q.Li. A Tensor-based eLSTM Model to Predict Stock Price using Financial News. The 52nd Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS). 2019. (美国夏威夷,EI检索)

(2) J.Wang, J.Tan*, J.Chen and H.Jin. A Knowledge-Aware and Time-Sensitive Financial News Recommendation System Based on Firm Relation Derivation. IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), 2021. (新西兰奥克兰,EI检索)


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