统计交叉科学研究院经过一年的建设，取得重要的进展，成绩喜人。截至2019年底，在研究院成立短短的一年里，从国内外招聘全职教研人员6人，2020年即将加盟研究院海内外青年学者2人，全部为常任轨老师。目前交叉院师资力量人少力量强，现有国务院学位委员会统计学科评议组成员1人，国务院特殊津贴专家1人，上海市浦江人才2人。全职教师中，教授1人，副教授1人，助理教授4人，全部都有境外留学或访问的经历。
在交叉院良好学术氛围的影响下，在研究院学术带头人的悉心指导下，统计交叉科学院的青年老师茁壮成长，都在很短的时间内取得了优异的成绩，其中马慧娟助理教授，加盟统计交叉科学研究院仅一年，在科研、学科团队建设及教学上都取得了骄人的成绩，在国际顶级的统计学杂志上接收论文一篇，在SCI二区以上发表期刊论文2篇，成功获得1项国家自然科学基金委青年科学基金项目立项，成功入选2019年上海市浦江人才计划A类项目，是一位具有极大发展潜力的优秀青年统计人才，将为统计学科的发展做出更大的贡献。研究院及经管学部许多青年教师积极参加研究院开展的各类交叉学科讨论班，广泛交流，碰撞观点，让自己始终浸润在良好的学术氛围中，这对提升科研和教学都有很大的帮助。
研究院将继续大力从海内外引进更多优秀的博士毕业生及青年人才，同时面向国内公开招聘统计学、管理科学学科带头人、学术带头人和优秀的经济统计青年人才。这将为研究院培养高素质的创新型人才、从事高水平的科学研究提供强大的师资队伍保证，也将极大地充实研究院的教学和学术研究力量，将进一步提升研究院的研究能力，以及国际学术声誉与地位。
在学科团队建设上，取得重要进展,成绩显著。以统计交叉科学研究院青年教师为主，与经管学部其它学院的青年教师经过共同研究和探讨，已形成了“经济统计与金融计量”学术团队，成员有周勇，石芸，龚冰琳、陈律，章迎莹，崔芮，钱林义;“大数据与复杂数据分析”学术团队，成员为周勇，马慧娟，於州，刘玉坤，项冬冬，郁淼淼；及“管理科学与商务智能”学术团队，成员有周勇，张露瑶，杜刚，谢炜，张敏，周晓岚，钱茜。形成团队作战，取得很好的成绩，在2019年度国家自然科学基金申请中，交叉院当时全体教研人员的申请国家自科基金项目全部立项成功，并且“大数据与复杂数据分析”学术团队为主申请的国家自科重点项目成功获得立项，是2019年华东师范大学三个自科重点立项之一。此外，我院青年教师马慧娟成功入选2019年上海市浦江人才计划A类项目。目前交叉院国家自科项目已达 5 项，其中 2 项国家重点项目。
序号 | 项目批准号 | 负责人 | 项目名称 | 项目类别(自科) |
1 | 71931004 | 周勇 | 经济管理中复杂数据和复杂行为的分析方法及其应用 | 重点项目 |
2 | 71971083 | 石芸 | 概率扭曲下的投资组合管理与资产定价研究 | 面上项目 |
3 | 11901200 | 马慧娟 | 带有缺失类型的多类型复发事件数据的半参数回归模型及应用 | 青年科学基金项目 |
4 | 19PJ1403400 | 马慧娟 | 纵向数据轨迹中潜在变量的分位数回归及其应用 | 上海市浦江人才项目A类 |
5 | 91546202 | 周勇 | 金融大数据统计学习理论与方法及在互联网金融中的应用 | 重点项目 |
另外，统计交叉科学研究院学术影响力越来越大，尽管交叉院相关专业工作机会火爆，造成很少人报博士后的情况下，成功吸引到二位博士后加盟交叉院。
在科学研究上，针对统计学术前沿和发展趋势，围绕国家和上海发展战略的重大需求，研究一些科学技术尖端领域的前瞻性问题，解决一些急需的战略性问题。统计学与经济学交叉，发展计量经济学、互联网金融风险管理等；与工商管理学交叉，研究电子商务计量方法、大数据下群体与个体决策行为等；与公共管理学交叉，研究公共卫生管理、精准医疗管理等。此外，还包括教育统计、体育统计、管理统计、生物统计及心理测量学等交叉领域的研究。
截至2020年初，研究院现有全职教研人员共发表或已接收在SCI、SSCI收录署名为华东师范大学的学术论文共37篇（周勇30篇、马慧娟5篇、石芸2篇、陈律1篇，章迎莹1篇），其中SCI /SSCI 31篇，统计四大顶刊之一Biometrika，计量经济学顶级杂志之一Journal of Econometrics各1篇，SCI二区以上的论文9篇，经管学部A 及A-类杂志4篇（周勇、马慧娟、章迎莹、陈律各1篇）。
研究院以统计学为基础、创新发展统计科学的前沿理论与方法，以世界一流大学的统计学科为标杆，以经济管理类学科为支撑，打造一流创新团队以及具有中国特色和国际影响的一流统计学学科。研究院将建设成为国内领先、国际上有重要影响的统计交叉科学研究、训练和交流的重要基地；瞄准国家人才战略需求，培养一大批具有国际竞争力的统计学高端创新人才和熟悉经济管理知识、具备实战能力的复合型人才；以国家和地方重大战略需求为主线，开展顶天立地的前沿研究，加强与政府联系，将研究院打造成国家高端的智库。
“聚天下英才，建一流大学”，统计交叉科学研究院诚邀海内外优秀学者加盟！相信在华东师范大学“双一流”建设方案和学校相关工作方针的指导下，统计交叉科学院将取得更大的成绩。
统计交叉科学研究院成立至3月底共发表及接收的论文：
1. Song, X.Y., Kim D., Yuan, H.L., Cui, X.Y. Lu, Z.P. Zhou, Y. and Wang, Y. (2020) Volatility analysis with realized GARCH-Ito models.Journal of Econometrics, accepted. (计量经济学TOP，经管A)
2. Chen, L.J. and Zhou, Y.* (2020). Quantile regression in big data: a divide and conquer based strategy. Computational Statistics & Data Analysis.(SCI二区)
3. Xun, L. *, Tao, Li. and Zhou, Y. (2020). Estimators of quantile difference between two samples with length-biased and right-censored data. Test, https://doi.org/10.1007/s11749-019-00657-3.
4. Ma, H.J., Zhao, W. and Zhou, Y.*(2020). Semiparametric model of mean residual life with biased sampling data. Computational Statistics & Data Analysis, doi: https://doi.org/10.1016/j.csda.2019.106826. (SCI二区)
5. Yuan, H. L., Mu, Y. * and Zhou, Y. (2020). Leverage Effect in High-Frequency Data with Market Microstructure. Statistics and Its Interface.13(1):91-101.
6. Ma, H., Peng, L., Huang, C-Y., and Fu, H. (2020). Heterogeneous individual risk modelling with recurrent events. Biometrika. Accepted.（统计学TOP 经管A）
7. Yingying Zhang, Heng Lian, Guodong Li and Zhongyi Zhu(2020). Functional additive quantile regression. Statistica Sinica. Accepted.（经管A-）
8. Liu,X.Q.*, Song, X. Y. and Zhou, Y. (2019.12). Likelihood ratio-type tests in weighted composite quantile regression of DTARCH models. Science China-Mathematics , 62(12), 2571-2590. (SCI一区)
9. Liu, Y., Zhang, S.* and Zhou, Y. (2019.9). Semiparametric quantile-difference estimation for length-biased and right-censored data. Science China-Mathematics, 62(9), 1823-1838.(SCI一区)
10.Song, SS., Zhou, Y.*(2019.7): Nonparametric estimation of the ROC curve for length-biased and right-censored data, Communications in Statistics-Theory and Methods, DOI: 10.1080/03610926.2019.1604963
11.Xu, D *, and Zhou, Y.(2019.9.22). Local Composite Partial Likelihood Estimation for Length-Biased and Right-Censored Data. Journal of Statistical Computation and Simulation, 89(14), 2661–2677.
12.Chen, XR. *, Chen, Y., Wan, ATK and Zhou, Y. (2019.6). On the asymptotic non-equivalence of efficient-GMM and MEL estimators in models with missing data. Scandinavian Journal of Statistics, 46(2), 361-388.DOI: 10.1111/sjos.12354.
13.Li, Y.M.*, Zhou, Y. (2019.3). The Kaplan-Meier estimator and hazard estimator for censored END survival time observations. Communications in Statistics-Theory and Methods, DOI: 10.1080/03610926.2019.1580737.
14. Xun, L., Zhou, YZ., Zhou, Y.*(2019.3).A Generalization of Expected Shortfall Based Capital Allocation.Statistics & Probability Letters, 146, 193–199. DOI: 10.1016/j.spl.2018.10.014
15.Pan, J.*, Zhang, S. C. and Zhou, Y. (2019.2.11). Variable screening for ultrahigh dimensional censored quantile regression.Journal of Statistical Computation and Simulation, 89(3), 395-413.
16.Ma, H.J., Shi, J.H.* and Zhou, Y. (2019). Proportional mean residual life model with censored survival data under case-cohort design. Statistics and Its Interface. 12(1),21-33.
17.Liu, Y.T., Lin, C.J. * andZhou, Y. (2019). Nonparametric estimate of conditional quantile residual lifetime for right censored data. Statistics and Its Interface,12(1): 61-70. DOI: 10.4310/SII.2019.v12.n1.a6
18.Zhang, F.P., Peng, H.* and Zhou, Y. (2019). Fine-Gray Proportional subdistribution hazards model for competing risks data under length-biased sampling. Statistics and Its Interface, 12(1): 107-122. DOI: 10.4310/SII.2019.v12.n1.a10
19.Li, C.B.*and Zhou, Y. (2019.1.7). The Estimation for the General Additive-Multiplicative Model Using the Length-Biased Survival Data. Statistical Papers, Published online. https://doi.org/10.1007/s00362-018-01079-3
20.X. Y. Cui, J. J. Gao, Y. Shi*, and S.S. Zhu, 2019, Time-Consistent Strategy and Self-Coordination Strategy for Multi-period Mean-Conditional Value-at-Risk Portfolio Selection, European Journal of Operational Research, 276(2), 781-789.（SCI二区，管理科学TOP）.
21.X. Y. Cui, J. J. Gao, and Y. Shi*, 2019, Multi‑period mean-variance portfolio optimization with management fees, Operational Research, forthcoming. https://doi.org/10.1007/s12351-019-00482-4
22. Ma, H., Peng, L. and Fu, H. (2019). Quantile regression modeling of latent trajectory features with longitudinal data. Journal of Applied Statistics. 46(16), 2884-2904.
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25.Pan, J.*, Yu, Y., and Zhou, Y. (2018.10). Nonparametric independence feature screening for ultrahigh-dimensional survival data.Metrika, 81(7): 821–847.
26.Zhang, F.P.*, Zhao. X.Q. and Zhou, Y. (2018.8). An embedded estimating equation for the additive risk model with biased-sampling data.Science China-Mathematics, 61(8): 1495-1518. (SCI一区)
27.Yu, Y., He, D., and Zhou, Y.* (2018). Robust model-free feature screening based on modified Hoeffding measure for ultra-high dimensional data. Statistics and Its Interface, 11(3): 473-489.
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