Mason学长聊留学，旨在为大家提供更加全面、深入的导师解析和科研辅导！每期我们会邀请团队的博士对中国香港/中国澳门/新加坡各个领域的教授导师进行详细解析，从教授简介与研究背景 / 主要研究方向与成果分析 / 研究方法与特色 / 研究前沿与发展趋势 / 对有意申请教授课题组的建议这五个方面，帮助大家更好地了解导师，学会申请！
一、教授简介与研究背景
Prof. WanTze-Kin Alan（温子坚教授）是计量经济学、统计学和数据科学领域的一位卓越学者，现任香港城市大学管理科学系讲座教授，并兼任数据科学系和生物统计学系的兼职讲座教授。他还担任副校长助理（教务）一职，为学校的学术发展做出重要贡献。
Prof. WAN的学术背景跨越新西兰和澳大利亚，他在悉尼大学完成经济学与计量经济学学士学位，随后在坎特伯雷大学获得经济学与计量经济学硕士和博士学位。他博士期间的研究成果获得了新西兰“A.R. Bergstrom计量经济学奖”，这一奖项专为26岁以下的新西兰学者设立，是对其早期学术潜力的高度认可。
在职业生涯初期，Prof. WAN曾在澳大利亚新南威尔士大学任教，后回到香港，加入香港城市大学。他迄今已发表约80篇高水平的学术论文，文章发表于包括《Journal of Econometrics》《Journal of the American Statistical Association》《Econometric Theory》等在内的顶级期刊。此外，他还担任多个国际期刊的副主编，如《Communications in Statistics: Theory and Methods》和《Communications in Statistics: Simulation and Computation》，在学术界具有广泛的影响力。
Prof. WAN在研究领域内的杰出贡献也得到了多项资助和荣誉的认可。他主持过多项香港、澳大利亚和英国的高水平研究基金项目，其中包括香港研究资助局（RGC）的六项GRF项目。他在2016年荣获香港城市大学校长奖（President's Award），表彰其在研究和学术服务方面的卓越表现。
二、主要研究方向与成果分析
Prof. Wan的研究领域涵盖计量经济学、理论统计学和数据科学，具体集中在以下几个方面：模型平均与选择、变系数半参数模型、缺失与截断数据处理、分位数回归等。以下将逐一分析这些方向的研究现状及其贡献。
1. 模型平均与选择
模型平均（Model Averaging）是Prof. WAN的核心研究方向之一。他的研究主要针对如何在不确定性环境下综合多个候选模型的预测结果，从而提升模型的准确性和稳健性。这一领域近年来备受关注，尤其是在高维数据分析中，传统的模型选择方法往往面临过拟合或模型偏误的问题，而模型平均提供了一种有效的替代方案。
Prof. WAN的代表性成果包括：
- 频率学派模型平均方法：他深入研究了频率学派框架下的模型平均方法，并将其应用到多种统计模型中。例如，他在《Statistica Sinica》（2023）中提出了一种适用于非参数加性模型的频率学派模型平均方法，解决了复杂非线性关系下的预测问题。
- 高维分位数回归的模型平均：在《Biometrics》（2023）中，他与合作者提出了一种基于Jackknife模型平均的高维分位数回归方法，为处理高维数据中的异质性和非正态分布提供了新思路。
这些研究不仅在理论上推进了模型平均方法的发展，还在实际应用中取得了显著成效。例如，他在《Journal of Business and Economic Statistics》（2023）中提出的核平均估计器（Kernel Averaging Estimators），为经济预测和风险管理提供了重要工具。
2. 变系数半参数模型
变系数模型是一种灵活的统计工具，能够捕捉变量间关系随时间或其他因子变化的动态特性。Prof. WAN在这一领域的研究集中于：
- 部分线性变系数模型：他提出了一种适用于偏长数据的部分线性变系数变换模型，并将其应用于HIV疫苗研究中（发表于《International Journal of Biostatistics》，2023）。该模型通过结合线性和非线性成分，显著提高了对复杂生物医学数据的分析能力。
- 分布式计算方法：为应对大数据时代的计算挑战，他与团队开发了基于分治法的分布式算法，用于加速变系数模型的估计（发表于《Journal of Computational and Graphical Statistics》，2023）。
3. 缺失与截断数据处理
缺失数据和截断数据是统计分析中常见的问题，特别是在医疗健康研究和经济学研究中。Prof. WAN在这一领域的研究主要集中于：
- 非响应数据的维度缩减：他在《Statistica Neerlandica》（2024）中提出了一种针对不可忽略非响应数据的半参数降维方法，为提升缺失数据分析的效率提供了新策略。
- 基于充分维度缩减的缺失数据分析：在《Canadian Journal of Statistics》（2023）中，他与团队开发了一种结合充分维度缩减的新方法，有效降低了分析高维缺失数据的计算复杂性。
4. 分位数回归
分位数回归是一种用于分析条件分位数的回归技术，适用于处理异质性和非正态分布数据。Prof. WAN在这一方向上的研究成果包括：
- 高维分位数回归的惩罚方法：他研究了高维分位数回归中的模型平均与选择问题，并提出了新型的惩罚估计方法（发表于《Annals of the Institute of Statistical Mathematics》，2024）。
- 与缺失数据相结合的分位数回归：在处理缺失和偏长数据时，他结合分位数回归技术，提出了一种新的分析框架（发表于《Biometrics》，2023）。
Prof. WAN在分位数回归领域的研究为金融风险分析、收入分布研究等实际问题提供了重要工具。
三、研究方法与特色
Prof. WAN的研究方法具有以下几个显著特色：
1. 理论与应用结合
Prof. WAN的研究不仅注重理论创新，还强调理论与应用的结合。例如，他的模型平均方法不仅在统计理论中具有突破性意义，还被应用于医疗健康、金融预测等实际领域。
2. 数据驱动与计算优化
面对大规模和高维度数据，Prof. WAN开发了多种高效的计算方法，如分布式算法和分治法。这些方法大幅提升了大数据分析的计算效率，为实际问题的解决提供了强有力的技术支持。
3. 多学科交叉
Prof. WAN的研究横跨计量经济学、统计学和生物统计学，充分体现了学科交叉的重要性。例如，他在生物统计学领域的研究为医学数据分析提供了新的统计工具，而其计量经济学的工作则为经济预测和政策制定提供了理论支持。
4. 国际化视野
作为多本国际顶级期刊的副主编，Prof. WAN与许多国际知名学者保持合作，为其研究注入了国际化视野和多元化思路。
四、研究前沿与发展趋势
以下是Prof. WAN研究领域的一些前沿方向和未来可能的发展趋势：
1. 模型平均方法的扩展
模型平均方法正在向更广泛的应用领域扩展，如机器学习和深度学习框架下的模型平均问题。此外，如何在更复杂的非线性模型和动态模型中实现模型平均也是未来的研究热点。
2. 大数据与分布式计算
随着数据规模的不断扩大，分布式计算和分治法将成为统计分析的重要工具。未来，Prof. WAN的研究可能会更加侧重于开发适用于超大规模数据的高效算法。
3. 偏长数据与缺失数据处理
针对偏长数据和缺失数据的分析方法正在向更加灵活和鲁棒的方向发展。例如，结合深度学习技术的缺失数据补全方法，以及针对复杂生物医学数据的新型统计模型，都是未来的研究方向。
4. 分位数回归的深化应用
分位数回归在金融、医学和社会科学中的应用潜力巨大。未来的研究可能会更加关注分位数回归与机器学习的结合，以应对非结构化数据和高维数据分析的挑战。
五、对有意申请教授课题组的建议
Prof. WAN的课题组是计量经济学和统计学领域的顶尖研究团队之一，为学生提供了丰富的学术资源和发展机会。如果你对申请该课题组的暑期科研或硕博项目感兴趣，可以参考以下建议：
1. 提前了解研究方向
在申请前，建议阅读Prof. WAN近期发表的几篇代表性论文，特别是与模型平均、分位数回归和缺失数据处理相关的研究成果。通过文献阅读加深对其研究方向的理解，并结合自己的兴趣明确研究目标。
2. 提升数学与编程能力
Prof. WAN的研究涉及大量的数学推导和算法实现，因此申请者需要具备扎实的数学基础（如概率论、数理统计、优化理论）和编程能力（如Python、R、MATLAB）。尤其是对统计软件和机器学习框架的熟练掌握，将为你的研究提供重要支持。
3. 准备研究计划
在申请时，建议提交一份简要的研究计划，说明你对Prof. WAN研究领域的兴趣以及未来的研究思路。这不仅展示了你的学术潜力，也能帮助教授了解你是否适合课题组的研究方向。
4. 注重团队合作
Prof. WAN的课题组注重学术交流和团队合作，因此具备良好的沟通能力和团队意识将是你成功的关键。此外，主动参与课题组的讨论和项目，有助于你快速融入研究团队。
5. 确定职业发展方向
Prof. WAN的课题组既适合有志于学术研究的学生，也为希望进入工业界的学生提供了丰富的实践机会。因此，在申请前，建议明确自己的职业目标，并与教授沟通你的未来规划。
【竞赛报名/项目咨询请加微信：mollywei007】
