陈亚

发布者：周志翔发布时间：2022-03-28浏览次数：10

陈亚

2019-05-15

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姓　名陈亚

职　称副教授 硕士生导师
职　务
所属所数量经济研究所
所属系国际经济与贸易系
邮　箱ychen@hfut.edu.cn
电　话
主讲课程

  

  

1. 本科生课程：管理信息系统

2. 研究生课程：数量经济学前沿问题
研究领域

  

  

1. 学科领域: 数量经济学；人口、资源与环境经济学

2. 研究方向：效率与生产率分析、大数据DEA、能源与环境效率、碳排放与低碳转型等
教育经历

  

中国科学技术大学管理学院管理学博士  2010.09 – 2015.11

美国Worcester Polytechnic Institute 商学院联合培养博士生  2013.10 – 2015.09

武汉理工大学管理学院管理学学士  2006.09 – 2010.06
工作经历

合肥工业大学  副研究员  2016.02 – 至今

科研项目

  

1. 面向海量高维数据的DEA效率评价理论、方法与应用，国家自然科学基金面上项目，2021/01-2024/12，主持

2. 流数据决策单元效率评价方法与应用研究，国家自然科学基金青年项目，2017/01-2019/12，主持
研究成果

  

在国内外学术期刊发表论文20余篇，部分论文如下：

1. Chen, Ya, Tsionas, M., & Zelenyuk, V. (2021). LASSO+DEA for Small and Big Wide Data. Omega, 102, 102419.

2. Chen, Ya, Wang, M.Y., Feng, C.P., Zhou, H.D., & Wang, K. (2021). Total Factor Energy Efficiency in Chinese Manufacturing Industry under Industry and Regional Heterogeneities. Resources, Conservation and Recycling, 168, 105255.

3. Chen, Ya, Wang, J., Zhu, J., Sherman, H.D., & Chou, S.Y. (2019). How the Great Recession Affects Performance: A Case of Pennsylvania Hospitals using DEA. Annals of Operations Research, 278:77–99.

4. Chen, Ya, Cook, W.D., Du, J., Hu, H., and Zhu, J. (2017). Bounded and Discrete Data and Likert Scales in Data Envelopment Analysis: Application to Regional Energy Efficiency in China. Annals of Operations Research, 255, 347–366.

5. Chen, Ya, Li, Y.J., Liang, L., Salo, A., & Wu, H.Q. (2016). Frontier Projection and Efficiency Decomposition in Two-stage Processes with Slacks-based Measures. European Journal of Operational Research, 250(2), 543–554.
获奖荣誉
暂无更多信息
社会兼职

1. Data Envelopment Analysis International Conference（DEAIC）国际委员会成员；

2. 国家自然科学基金项目函评专家、教育部学位中心学位论文评审专家；

3. 受邀担任Applied Economics、Energy Economics、Computational Economics、International Journal of Finance & Economics、European Journal of Operational Research、Omega、Annals of Operations Research、Journal of the Operational Research Society等国际学术期刊匿名审稿人

                                                            其他信息

1. 招生要求：

  积极乐观、诚信友善、追求卓越、目标明确、勤奋踏实、敢想敢干

（1）学术型硕士招生（立志读博）：

  偏好统计或经济相关专业本科，数学和编程基础较好，英语水平较高

（2）金融专硕招生：

  偏好金融相关专业本科，金融知识或实践经验较好，英语水平较高

 

2. 欢迎优秀学生保研/复试通过后通过Email联系，邮件中请说明：

（1）明确指出已阅读以上招生要求，并解释符合以上要求的理由；

（2）攻读硕士学位原因及未来计划与目标；

（3）附上相关材料，如本科成绩单、个人简历、获奖证书及论文（如果有）等。

 

注：本人指导的硕士研究生都有发表科学引文索引论文经历。