• 2025.10，亚洲金融经济研究局（ABFER），高级会士

• 2024.11，亚太人工智能学会（AAIA），会士

• 2024，中国知网高被引学者Top 1%

• 2023.12，Journal of Econometrics，会士

• 2023.07，《服务全球化战略，培养高质量人才——经济学科国际化人才培养体系创新》获高等教育（本科）国家级教学成果奖一等奖（第一完成人）

• 2022.01，《碳排放控制及比特币挖矿对中国经济社会的影响研究》获中国科学院数学与系统科学研究院2021年度“重要科研进展奖”

• 2020.11，《高级计量经济学》入选教育部首批国家级一流本科课程（线上）

• 2020.09，里米尼经济分析中心（RCEA），高级会士

• 2020-2024，Elsevier与美国斯坦福大学全球前2%顶尖科学家

• 2019.11，国际应用计量经济学会，会士

• 2018.12，《计量经济学学科建设和高层次人才培养的综合改革与实践》获 2018 年高等教育国家级教学成果奖二等奖（第一完成人）

• 2018.11，世界计量经济学会，会士

• 2018.11，全国高校国家经济学基础人才培养基地建设二十年“卓越贡献奖”

• 2018.08，东方网、美国侨报“中国留学生的 40 年”代表人物

• 2018.07，Elsevier 最佳论文奖，获奖论文: "Do China's High-speed-rail Projects Promote Local Economy? New Evidence from a Panel Data Approach," coauthored with X. Ke, H. Chen and C. Hsiao, China Economic Review (2017), 44, 203-226.

• 2015.11，发展中国家科学院（TWAS），院士

• 2014.09，《国际化创新型经济学人才培养模式》获 2014 年高等教育国家级教学成果奖二等奖（第一完成人）

• 2014-2024，Elsevier 经济学中国高被引学者

• 2011.01，Econometric Theory 2011年度Multa Scripsit Award计量经济学论文奖

• 2010.10，中国侨界（创新人才）贡献奖

• 2007.01，《神州学人》第一期封面人物

• 2006.03，Econometric Theory 2006 年 Tjalling C. Koopmans 计量经济学理论奖，获奖论文: "Diagnostic Checking for the Adequacy of Nonlinear Time Series Models," coauthored with T.H. Lee, Econometric Theory (2003), 19, 1065-1121.

长期致力于将现代数学和统计学方法应用于经济学研究，研究领域为计量经济学、时间序列分析、统计学、数字经济学以及经济学方法论，主要研究兴趣聚焦于广义谱与非线性时间序列分析、时间序列模型设定检验与假设检验、时变计量经济学、区间数据计量经济学、函数型时间序列分析、数字经济学、经济学与计量经济学方法论。在广义谱、熵测度理论、模型设定检验等领域取得原创性突破，推动相关领域数理统计学与计量经济学理论与方法的融合发展，为经济学定量研究提供严谨的数学工具和方法支撑。相关方法被广泛应用于计量经济学模型检验、经济政策评估、金融风险防范等领域。

研究成果发表在计量经济学顶刊Econometrica、Econometric Theory、Journal of Econometrics、Journal of Business & Economic Statistics，统计学顶刊Annals of Statistics、Biometrika、Journal of American Statistical Association、Journal of Royal Statistical Society Series B，以及经济学、金融学与管理学顶刊International Economic Review、Journal of Political Economy、Management Science、Quarterly Journal of Economics、Review of Economic Studies、Review of Economics and Statistics、Review of Financial Studies、《经济研究》《管理世界》《中国工业经济》《管理科学学报》等。出版《概率论与统计学》《高级计量经济学》《Python经济大数据分析》、Probability and Statistics for Economists、Foundations of Modern Econometrics: A Unified Approach 等中英文著作。此外，在《人民日报》《光明日报》《经济日报》、China Daily等主流报刊发表多篇观点文章。

代表性学术贡献包括但不限于：

（1）广义谱分析：率先将广义谱引入非线性时间序列分析，并应用广义谱检验各种统计假设与模型设定，如独立同分布、鞅差分、马尔可夫性质、条件均值、条件方差、条件分布以及连续时间扩散模型设定等。广义谱在多部著作教材中被引用介绍，其中芬兰科学与人文院院士Timo Terasvirta、挪威科学与文学院院士Dag Tjøstheim与诺贝尔经济学奖得主Clive Granger合作的权威专著Modelling Nonlinear Economic Time Series (2010) 对其作了系统论述。广义谱检验被多位国际知名学者评价为该领域的“第一步（a first step）”或“开创性贡献（pioneering contributions）”(Kley et al., 2016; Birr et al., 2017, 2018, 2019; Goto et al., 2022)，已成为非线性时间序列的一个重要分析方法与工具。

广义谱分析文选（英文）

（2）时间序列假设检验：发展了一系列时间序列假设检验。提出非参数核平滑鞅估计量的大样本分布理论，填补了诺贝尔经济学奖得主Clive Granger“影子相关系数”的一个理论空白，并基于该大样本理论构建了一个基于熵测度的非线性序列相依性一致性检验。提出基于转移概率密度函数的连续时间模型设定非参数检验，被广泛应用于金融学、生物学、物理学、化学等领域的实证研究与方法论研究。

时间序列假设检验文选（英文）

（3）模型设定检验：基于退化U-统计量理论推导检验统计量的渐近分布，构建了针对各种模型设定和统计假设的检验方法，比如波动溢出检验、连续时间扩散模型检验、非对称相关性检验、风险格兰杰因果检验等，推动了模型设定与统计假设检验理论与方法的发展，已被广泛应用于经济学、金融学等领域的实证研究与方法论研究。

模型设定检验文选（英文）

（4）时变计量经济学：基于经济时间序列数据或其变换服从更符合经济现实的平滑结构变化或平滑结构变化加有限个结构突变的假设，提出了涵盖线性回归、GARCH、非参数回归、因子模型以及GMM模型的时变性的检验与估计方法，并建立了大样本理论。在组合预测与模型平均领域，首次提出在平滑结构变化条件下选择最优时变组合权重的方法，建立最优时变组合预测大样本理论，这一工作被写入Journal of Econometrics前主编萧政教授的经典教科书Analysis of Panel Data (2022)。

时变计量经济学文选（英文）

（5）金融计量经济学：提出基于时间序列数据与面板数据的模型设定检验、假设检验、以及预测模型和方法，如连续时间模型设定检验、波动溢出效应检验、风险格兰杰因果检验、最优时变模型平均预测等，并应用于金融市场的实证研究。

金融计量经济学文选

（6）计量经济学与统计学方法论：探索大数据和人工智能革命如何改变计量经济学与统计学的研究范式，主张用数学方法研究经济学问题，通过统计建模等工具方法增强经济学实证研究的严谨性、科学性。由于“在人工智能对经济学研究范式影响领域的杰出成就”，被亚太人工智能学会授予会士荣誉称号。

计量经济学与统计学方法论文选

（7）数字经济学：探讨数据要素、跨境数据流动、数据经济学、人工智能经济学以及数字经济理论创新。

数字经济学文选

（8）中国经济学与政治经济学：探索中国经济学和中国政治经济学自主知识体系的内涵、特征、与国外经济学的关系、学科发展路径、研究范式创新等，提倡通过方法创新推动经济理论创新。

中国经济学与政治经济学文选

英文期刊论文

1. "Forecasting GDP Growth Rates Using Accounting Earnings: A Large Panel Microdata Approach, with Y. Cui, N. Huang,and Y. Wang, Management Science (2026): 1-17, https://doi.org/10.1287/mnsc.2025.01549.
   

2. "Inference for Time-varying Factor Models under Local Stationarity," with W. Wu, and Z. Zhou, Journal of Econometrics 253 (2026): 106154.

3. "Text-based modeling reveals the sector-specific benefits of emerging technologies for extreme flood adaptation, " with Y. Zhong, W. Shang, S. Cui, X. Bai, Q. Lu, F. Meng, L. Wang, F. Jiang, S. Sun, J. Wang, H. Huang, and S. Wang, Communications Earth & Environment (2025), https://doi.org/10.1038/s43247-025-03077-4.

4. "Estimating and Testing Multiple Structural Breaks in Nonparametric Regressions," with Y. Cao, Z. Fu, X. Wang, and X. Zhang, Journal of Time Series Analysis (2025), https://doi.org/10.1111/jtsa.70037.

5. "Modeling and forecasting interval-valued data in finance: a half-century review," with D. Zhang, Y. Sun, and S. Wang, China Finance Review International (2025), 1-25, https://doi.org/10.1108/CFRI-10-2024-0622.

6. "Shrinkage estimation of spatial panel data models with multiple structural breaks and a multifactor error structure," with S. Dai, H. Li, and C. Zheng, Journal of Econometrics 251 (2025): 106082.

7. "Structural stability of functional data-a new adjusted-range-based self-normalization approach," with J. Sun, Z. Lin, and W. Xu, Economics Letters 253 (2025): 112350.

8. "Time-varying complete subset averaging in a data-rich environment," with H. Li, J. Zhang, and X. Chen, Econometric Theory (2025): 1-56. doi:10.1017/S0266466625000064

9. "A novel hybrid nonlinear forecasting model for interval-valued gas prices," with H. Bao, Y. Sun, and S. Wang, Journal of Forecasting, 44.5 (2025): 1826-1848.

10. "Estimating and testing for smooth structural changes in moment condition models, " with H. Li, and J. Zhou, Journal of Econometrics 246.1-2 (2024), 105896.

11. "Forecasting inflation using economic narratives," with F Jiang, L Meng, and B Xue, Journal of Business and Economic Statistics (2024), https://doi.org/10.1080/07350015.2024.2347619.

12. "Forecasting interval carbon price through a multi-scale interval-valued decomposition ensemble approach,"with K. Yang, Y. Sun, and S. Wang, Energy Economics (2024), 107952.

13. "The impact of COVID-19 on global financial markets: A multiscale volatility spillover analysis," with Z. Cheng, M. Li, R. Cui, Y. Wei, and S. Wang, International Review of Financial Analysis 95 (2024), 103454.

14. "Climate change and crude oil prices: An interval forecast model with interval-valued textual data," with Z. Cheng, M. Li, Y. Sun, and S. Wang, Energy Economics 134 (2024), 107612.

15. "Does environmental regulation affect analyst forecast bias? Evidence from China’s low-carbon pilot policy," with Y. Sun, K. Wu, and S. Liu, Journal of Environmental Management 353 (2024), 120134.

16. "Post-averaging inference for optimal model averaging estimator in generalized linear models," with D. Yu, H. Lian, Y. Sun, and X. Zhang, Econometric Reviews 43.2-4 (2024), 98-122.

17. "Time-varying forecast combination for factor-augmented regressions with smooth structural changes," with Q. Chen, and H. Li, Journal of Econometrics 240.1 (2024), 105693.

18. "Kolmogorov-Smirnov type testing for structural breaks: A new adjusted-range based self-normalization approach," with B. McCabe, J. Sun, and S. Wang, Journal of Econometrics 238.2 (2024), 105603.

19. "Regularized GMM for time-varying models with applications to asset pricing," with L. Cui, and G. Feng, International Economic Review 65.2 (2024), 851-883.

20. "The discussion meting on probabilistic and statistical aspects of machine learning,"w ith O. Linton, J. Sun, and M. Zhu, Journal of the Royal Statistical Society Series B: Statistical Methodology 86.2 (2024), 320-321.

21. "A regularized high-dimensional positive definite covariance estimator with high-frequency data," with L. Cui, Y. Li, and J. Wang, Management Science 70.10 (2024), 7242-7264.

22. "The climate impact of high seas shipping," with Y. Li, P. Jia, S. Jiang, H. Li, H. Kuang, S. Wang, X. Zhao, and D. Guan, National Science Review 10.3 (2023), nwac279.

23. "Speculation or currency? Multi-scale analysis of cryptocurrencies—The case of Bitcoin," with D. Zhang, Y. Sun, H. Duan and S. Wang, International Review of Financial Analysis 88 (2023): 102700.

24. "Fast estimation of a large TVP-VAR model with score-driven volatilities," with T. Zheng, and S. Ye, Journal of Economic Dynamics and Control 157 (2023), 104762.

25. "Testing for structural changes in large dimensional factor models via discrete Fourier transform," with Z. Fu, and X. Wang, Journal of Econometrics 1 (2023), 302-331.

26. "On multiple structural breaks in distribution: An empirical characteristic function approach,” with Z. Fu, and X. Wang, Econometric Theory 39.3 (2023), 534-581.

27. "Penalized time-varying model averaging," with Y. Sun, S. Wang, and X. Zhang, Journal of Econometrics 235.2 (2023), 1355-1377.

28. "Specification tests for time-varying coefficient models," with Z. Fu, L. Su, and X. Wang, Journal of Econometrics 235.2 (2023), 720-744.

29. "Adjusted-range self-normalized confidence interval construction for censored dependent data," with J. Sun, O. Linton, and X. Zhao, Economics Letters 220 (2022), 110873.

30. "Forecasting interval-valued crude oil prices using asymmetric interval models," with Q. Lu, Y. Sun, and S. Wang, Quantitative Finance 22.11 (2022), 2047-2061.

31. "A score statistic for testing the presence of a stochastic trend in conditional variances," with O. Linton, B. McCabe, and J. Sun, Economics Letters, 213 (2022), 110394.

32. "Probabilistic and deterministic wind speed forecasting based on non-parametric approaches and wind characteristics information,” with J. Heng, J. Hu, and S. Wang, Applied Energy, 306 (2022), 118029.

33. "Forecasting crude oil price intervals and return volatility via autoregressive conditional interval models," with Y. He, A. Han, Y. Sun and S. Wang, Econometric Reviews, 40.6 (2021), 584-606.

34. "Policy assessments for the carbon emission flows and sustainability of Bitcoin blockchain operation in China," with S. Jiang, Y. Li, Q. Lu, D. Guan, Y. Xiong and S. Wang, Nature Communications 12, 1938 (2021).

35. "Solving Euler equations via two-stage nonparametric penalized splines," with L. Cui and Y. Li, Journal of Econometrics 222.2 (2021), 1024–1056.

36. "Time-varying model averaging," with Y. Sun, T. Lee, S. Wang and X. Zhang, Journal of Econometrics 222.2, (2021), 974–992.

37. "Estimating functions and derivatives via adaptive penalized splines," with L. Yang, M. Ding, and X. Wang, Communications in Statistics-Simulation and Computation 50.7 (2021): 2054-2071.

38. "A model-free consistent test for structural change in regression possibly with endogeneity," with Z. Fu, Journal of Econometrics 211 (2019), 206-242.

39. "Asymmetric pass-through of oil prices to gasoline prices with interval time series modelling," with Y. Sun, X. Zhang and S. Wang, Energy Economics 78 (2019), 165-173.

40. "Out-of-sample forecasts of China's economic growth and inflation using rolling weighted least squares," with Y. Sun and S. Wang, Journal of Management Science and Engineering, 4.1 (2019), 1-11.

41. "Nowcasting China's GDP using a Bayesian approach," with Y. Zhang, C. Yu and H. Li, Journal of Management Science and Engineering 3 (2018), 232-258.

42. "Advance in theoretical econometrics—Essays in honor of Takeshi Amemiya," with Z. Cai and C. Hsiao, Journal of Econometrics 206 (2018), 279-281.

43. "Econometric modeling and economic forecasting," with Z. Cai and S. Wang, Journal of Management Science and Engineering 3 (2018), 179-182.

44. "Threshold autoregressive models for interval-valued time series data," with Y. Sun, A. Han, and S. Wang, Journal of Econometrics 206 (2018), 414-446.

45. "Characteristic function based testing for conditional independence: A nonparametric regression approach," with X. Wang, Econometric Theory 34 (2018), 815-849.

46. "Testing strict stationarity with applications to macroeconomic time series," with X. Wang and S. Wang, International Economic Review 58 (2017), 1227-1277.

47. "A general approach to testing volatility models in time series," with Y. J. Lee, Journal of Management Science and Engineering 2 (2017), 1-33.

48. "An efficient integrated nonparametric entropy estimator of serial dependence," with X. Wang, W. Zhang and S. Wang, Econometric Reviews 36 (2017), 728–780.

49. "Do China's high-speed-rail projects promote local economy? New evidence from a panel data approach," with X. Ke, H. Chen and C. Hsiao, China Economic Review 44 (2017), 203-226.

50. "A vector autoregressive moving average model for interval-valued time series data," with A. Han, S. Wang and X. Yun, Advances in Econometrics 36 (2016), edited by R. Hill, G. Gonzalez-Rivera and T. Lee, pp.417-460.

51. "Analysis of crisis impact on crude oil prices: A new approach with interval time series modelling," with W. Yang, A. Han and S. Wang, Quantitative Finance 16 (2016), 1917-1928.

52. "Detecting for smooth structural changes in GARCH models," with B. Chen, Econometric Theory 32 (2016), 740-791.

53. "Impact of the new health care reform on hospital expenditures in China: A case study from a pilot city," with J. Yang and S. Ma, China Economic Review 39 (2016), 1-14.

54. "Time-varying Granger causality tests for applications in global crude oil markets," with F. Lu, S. Wang, K. Lai and J. Liu, Energy Economics. 42 (2014), 289-298.

55. "A unified approach to validating univariate and multivariate conditional distribution models in time series," with B. Chen, Journal of Econometrics 178 (2014), 22-44.

56. "A loss function approach to model specification testing and its relative efficiency," with Y. Lee, Annals of Statistics 41 (2013), 1166-1203.

57. "How smooth is price discovery? Evidence from cross-listed stock trading," with H. Chen and P.M. Choi, Journal of International Money and Finance 32 (2013), 668-699.

58. "Productivity spillovers among linked sectors," with L. Peng, China Economic Review 25 (2013), 44-61.

59. "Testing for smooth structural changes in time series models via nonparametric regression," with B. Chen, Econometrica 80 (2012), 1157-1183.

60. "Testing for the Markov property in time series," with B. Chen, Econometric Theory 28 (2012), 130-178.

61. "Are corporate bond market returns predictable?" with H. Lin and C. Wu, Journal of Banking and Finance 36 (2012), 2216-2232.

62. "Testing the structure of conditional correlations in multivariate GARCH models: A generalized cross-spectrum approach," with N. McCloud, International Economic Review 52 (2011), 991-1037.

63. "Generalized spectral testing for multivariate continuous-time models," with B. Chen, Journal of Econometrics 164 (2011), 268-293.

64. "Detecting misspecifications in autoregressive conditional duration models and non-negative time-series processes," with Y.-J. Lee, Journal of Time Series Analysis 32 (2011), 1-32.

65. "Characteristic function-based testing for multifactor continuous-time Markov models via nonparametric regression," with B. Chen, Econometric Theory 26 (2010), 1115-1179.

66. "Modeling the dynamics of Chinese spot interest rates," with H. Lin and S. Wang, Journal of Banking and Finance 34 (2010), 1047-1061.

67. "Granger causality in risk and detection of extreme risk spillover between financial markets," with Y. Liu and S. Wang, Journal of Econometrics 150 (2009), 271–287.

68. "Central limit theorems for generalized U-statistics with applications in nonparametric specification," with J. Gao, Journal of Nonparametric Statistics 20 (2008), 61-76.

69. "Interval time series analysis with an application to the Sterling-Dollar exchange rate," with A. Han, K. K. Lai and S. Wang,  Journal of Systems Science and Complexity 21 (2008), 558-573.

70. "An empirical study on information spillover effects between the Chinese copper futures market and spot market," with X. Liu, S. Cheng, S. Wang and Y. Li, Physica A 387 (2008), 899-914.

71. "Serial correlation and serial dependence," in The New Palgrave Dictionary in Economics, 2008, 2nd Edition, (eds.) S. N. Durlauf and L. E. Blume, New York: Palgrave Macmillan, 2005, pp.5857–5867.

72. "Model-free evaluation of directional predictability in foreign exchange markets," with J. Chung, Journal of Applied Econometrics 22 (2007), 855-889.

73. "Asymmetries in stock returns: Statistical tests and economic evaluation," with J. Tu and G. Zhou, Review of Financial Studies 20 (2007), 1547-1581.

74. "Can the random walk model be beaten in out-of-sample density forecasts? Evidence from intraday foreign exchange rates," with H. Li and F. Zhao, Journal of Econometrics 141 (2007), 736-776.

75. "An improved generalized spectral test for conditional mean models in time series models with conditional heteroskedasticity of unknown form," with Y. Lee, Econometric Theory 23 (2007), 106-154.

76. "Validating forecasts of the joint probability density of bond yields: Can affine term structure models beat random walk?" with A. Egorov and H. Li, Journal of Econometrics 135 (2006), 255-284.

77. "Asymptotic distribution theory for nonparametric entropy measures of serial dependence," with H. White, Econometrica 73 (2005), 837-901.

78. "Generalized spectral tests for conditional mean models in time series with conditional heteroskedasticity of unknown form," with Y. Lee, Review of Economic Studies 72 (2005), 499-541.

79. "Nonparametric specification testing for continuous-time models with applications to spot interest rates," with H. Li, Review of Financial Studies 18 (2005), 37-84.

80. "Wavelet-Based testing for serial correlation of unknown form in panel models," with C. Kao, Econometrica 72 (2004), 1519-1563.

81. "Out-of-sample performance of discrete-time spot interest rate models," with H. Li and F. Zhao, Journal of Business and Economic Statistics 22 (2004), 457-473.

82. "Inference on predictability of foreign exchange rates via generalized spectrum and nonlinear time series models," with T. H. Lee, Review of Economics and Statistics, 85 (2003), 1048-1062.

83. "Diagnostic checking for the adequacy of nonlinear time series models," with T.H. Lee, Econometric Theory 19 (2003), 1065-1121.

84. "Nonparametric methods in continuous-time finance: A selective review," with Z. Cai, in Recent Advances and Trends in Nonparametric Statistics, (eds.) M. Akritas and D. Politis, Elsevier: New York, 2003, pp. 283-302.

85. "Testing for independence between two stationary time series via the empirical characteristic function," Annals of Economics and Finance 2 (2001), 123-164.

86. "One-sided testing for ARCH effects using wavelets," with J. Lee, Econometric Theory 17 (2001), 1051-1081.

87. "A test for volatility spillover with application to exchange rates," Journal of Econometrics 103 (2001), 183-224.

88. "Testing for serial correlation of unknown form using wavelet methods," with J. Lee, Econometric Theory 17 (2001), 386-423.

89. "Modeling the impact of overnight surprises on intra-daily stock returns," with G. Gallo and T.-H. Lee, Proceedings for Business and Economic Statistics (2001), American Statistical Association.

90. "Generalized spectral tests for serial dependence," Journal of the Royal Statistical Society, Series B (Statistical Methodology) 62 (2000), 557-574.

91. "Hypothesis testing in time series via the empirical characteristic function: A generalized spectral density approach," Journal of the American Statistical Association 94 (1999), 1201-1220.

92. "M-testing using finite and infinite dimensional parameter estimators," with H. White, in Cointegration, Causality, and Forecasting: A Festschrift in Honour of Clive W. J. Granger, (eds.) R. F. Engle and H. White, London: Oxford University Press, 1999, pp.326-365.

93. "A new test for ARCH effects and its finite-sample performance," with R. Shehadeh, Journal of Business and Economic Statistics 17 (1999), 91-108.

94. "Testing for pairwise serial independence via the empirical distribution function," Journal of the Royal Statistical Society Series B (Statistical Methodology) 60 (1998), 429-453.

95. "One-sided testing for conditional heteroskedasticity in time series models," Journal of Time Series Analysis 18 (1997), 253-277.

96. "Testing for independence between two covariance stationary time series," Biometrika 83 (1996), 615-625.

97. "Consistent testing for serial correlation of unknown form," Econometrica 64 (1996), 837-864.

98. "Consistent specification testing via nonparametric series regression," with H. White, Econometrica 63 (1995), 1133-1159.

99. "China's evolving managerial labor market," with T. Groves, J. McMillan and B. Naughton, Journal of Political Economy  103 (1995), 873-892.

100. "Productivity growth in Chinese state-run industry," with T. Groves, J. McMillan and B. Naughton, in China's State-owned Enterprise Reforms, (eds.) F. Dong, C. Lin, B. Naughton, London: Macmillan, 1995.

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中文期刊论文

1. 洪永淼, 罗良清, 张明. 大数据、人工智能与经济统计: 机遇与挑战[J].  统计研究, 2026, 43(03): 3-24.

2. 洪永淼, 王江, 顾聪, 赵思萌. 大语言模型发布如何影响企业市场价值?[J]. 现代金融研究, 2026, 31(03): 3-17+45.

3. 朱美婷, 程子殊, 衡佳妮, 洪永淼, 汪寿阳. 股票市场波动率预测: 区间模型的改进潜力[J]. 系统工程理论与实践, 2026, 1-42[2026-04-10].

4. 易君健, 林轶凡, 周子焜, 洪永淼. 人工智能时代劳动力市场理论与结构计量研究[J]. 中国科学基金, 2025, 39(05), 1-10.

5. 林文灿, 洪永淼, 汪畅, 魏云捷. 神经网络在金融预测中的可靠性评估: 一个基于模型稳定性的分析框架[J]. 计量经济学报, 2025-06-26, 在线发表, 1-21.

6. 洪永淼, 林滔, 史九领. 数据要素的基本属性、价值形成与市场构建[J]. 中国经济问题, 2025, (03): 1-16.

7. 赵宇, 叶仕奇, 杨翠红, 洪永淼. 大数据视角下产业链韧性的测度、关联与归因[J]. 中国工业经济, 2025, (02): 61-79.

8. 洪永淼, 邱东, 罗良清. 经济测度与经济统计学面临的挑战与机遇[J]. 统计研究, 2025, 42(1): 4-17. [全文转载于中国人民大学书报资料中心《风险管理》2025年第4期, 3-14]

9. 施春花, 洪永淼, 汪寿阳. 新文科人才自主培养体系的创新转型[J]. 新文科教育研究, 2024, (04): 128-135+144.

10. 洪永淼, 史九领. 如何做大做强数据要素市场[J]. 现代金融导刊, 2024, (09): 40-43.

11. 洪永淼, 史九领. 数据要素与数据经济学[J]. 经济理论与经济管理, 2024, 44(08): 1-16. [全文转载于《新华文摘》2025年第2期, 48-51; 全文转载于中国人民大学书报资料中心《理论经济学》2025年第3期, 3-14]

12. 张丁漩, 孙玉莹, 洪永淼. 基于区间数据的数字货币市场风险测算新方法[J]. 计量经济学报, 2024, 4(04): 879-898. [全文转载于中国人民大学书报资料中心《风险管理》2025年第3期, 99-112]

13. 洪永淼, 史九领. 金融如何服务和应用新质生产力[J]. 现代金融导刊, 2024, (05): 28-32.

14. 包皓文, 孙玉莹, 洪永淼, 汪寿阳. 基于门限自回归条件异方差区间模型的大宗商品价格预测[J]. 计量经济学报, 2024, 4(02): 301-323.

15. 洪永淼, 史九领. 人工智能的政治经济学分析[J]. 学术月刊, 2024, 56(01): 43-59. [全文转载于《新华文摘（网络版）》2024年15期, 298-320; 中国人民大学书报资料中心《创新政策与管理》2024年第4期, 3-19]

16. 洪永淼, 汪寿阳. ChatGPT与大模型将对经济学研究范式产生什么影响?[J]. 计量经济学报, 2024, 4(01): 1-25.

17. 洪永淼, 史九领. 人工智能的政治经济学分析[J]. 学术月刊, 2024, 56(01): 43-59. [全文转载于中国人民大学书报资料中心《创新政策与管理》2024年第4期, 3-19]

18. 史九领, 洪永淼, 刘颖. 美国《2022年芯片与科学法案》对我国相关产业的影响与对策[J]. 中国科学院院刊, 2024, 39(02): 379-387.

19. 史九领, 张兴祥, 洪永淼. 地方重点产业政策与企业全要素生产率——基于交错型DID识别策略的实证分析[J]. 系统工程理论与实践, 2024, 44(09): 2747-2761. [全文转载于中国人民大学书报资料中心《产业经济》2025年第2期, 49-63]

20. 刘颖, 黄朝椿, 洪永淼, 汪寿阳. 数字经济赋能中国式现代化建设[J]. 中国科学院院刊, 2023, 38(10): 1468-1474.

21. 刘景江, 郑畅然, 洪永淼. 机器学习如何赋能管理学研究？国内外前沿综述和未来展望[J]. 管理世界, 2023, 39(09): 191-216. [全文转载于《新华文摘（网络版）》2024年第5期, 776-811；中国人民大学书报资料中心《管理科学》2023年第12期]

22. 王一鸣, 李国杰, 张柏春, 洪永淼, 耿涌. 关于科技创新赋能我国产业高质量发展的若干思考[J]. 中国科学院院刊, 2023, 38(05): 759-765.

23. 洪永淼, 刘俸奇, 薛涧坡. 政府与市场心理因素的经济影响及其测度[J]. 管理世界, 2023, 39(03): 30-51. [全文转载于《新华文摘》2023年第14期, 53-58]

24. 洪永淼, 汪寿阳. 人工智能新近发展及其对经济学研究范式的影响[J]. 中国科学院院刊, 2023, 38(3): 353-357.

25. 张兴祥, 史九领, 洪永淼. 中国式县域现代化的“晋江经验”[J]. 中国经济问题, 2023(02): 6-22.

26. 洪永淼, 张明, 刘颖. 推动跨境数据安全有序流动，引领数字经济全球化发展[J]. 中国科学院院刊, 2022, 37(10): 1418-1425.

27. 孙毅, 李欣芮, 洪永淼, 司马红, 郑艳丽, 刘志颖, 郭琨. 基于高质量发展的数字经济监测评估体系构建――以北京市全球数字经济标杆城市建设为例[J]. 中国科学院院刊, 2022, 37(06): 812-824.

28. 洪永淼. 从当前世界变局看中国经济双循环新发展格局构想的重要意义[J]. 财贸经济, 2022, 43(09): 19-22.

29. 汪寿阳, 洪永淼, 乔晗. 推进数据要素市场化配置，加速释放数字经济新动能――“数据要素市场化配置问题探究”专题序言[J]. 中国科学院院刊, 2022, 37(10): 1400-1401.

30. 洪永淼, 孙佳婧, McCabe Brendan, 汪寿阳. 基于调整样本值域的自正则结构性变化的检验[J]. 统计研究, 2022, 39(04): 122-133.

31. 洪永淼, 张兴祥, 黄秀惠. 关于打造闽江口金三角经济圈升级版的对策建议[J]. 发展研究, 2022, 39(01): 8-19.

32. 洪永淼. 概率论与统计学在经济学中的应用[J]. 计量经济学报, 2022, 2(01): 1-18. [全文转载于中国人民大学书报资料中心《理论经济学》2022年第6期, 85-97]

33. 洪永淼, 张兴祥, 黄秀惠.“十四五”时期福建对接融入粤港澳大湾区的必要性与对策[J]. 发展研究, 2021, 38(07): 18-26.

34. 洪永淼, 汪寿阳. 大数据如何改变经济学研究范式[J]. 管理世界, 2021, 10: 40-55+72. [全文转载于《国际货币评论》2021年第12期, 30-55; 全文转载于中国人民大学书报资料中心《理论经济学》2022年第2期, 36-53]

35. 洪永淼, 薛涧坡. 中国经济发展规律研究与研究范式变革[J]. 中国科学基金, 2021, 35(3): 368-375.

36. 洪永淼. “新文科”和经济学科建设[J]. 新文科教育研究, 2021, 1(1): 63-81+142.

37. 余华义, 候玉娟, 洪永淼. 城市辖区合并的区域一体化效应——来自房地产微观数据和城市辖区经济数据的证据[J]. 中国工业经济, 2021, 4: 119-137.

38. 任之光, 薛涧坡, 洪永淼, 汪寿阳. 新时代经济科学的学科布局与顶层设计——国家自然科学基金经济科学学科申请代码调整的逻辑和内容[J]. 管理世界, 2021, 37(03): 1-8+50+1. [全文转载于中国人民大学书报资料中心《理论经济学》2021年第6期, 84-92]

39. 洪永淼, 汪寿阳, 任之光, 薛涧坡, 钟秋萍, 钟锃光. “十四五”经济科学发展战略研究的背景与论证思想[J]. 管理科学学报, 2021, 24(2):1-13. [全文转载于中国人民大学书报资料中心《管理科学》2021年第8期, 5-17]

40. 陈彦斌, 洪永淼, 黄少安, 刘金全, 吕炜, 宋铮, 田国强, 万广华, 薛涧坡, 张晓波. 中国经济发展规律原创性研究[J]. 管理科学学报, 2021, 24(08): 84-90.

41. 洪永淼. 理解现代计量经济学[J]. 计量经济学报, 2021, 1(2): 266-284.

42. 洪永淼, 汪寿阳. 大数据革命和经济学研究范式与研究方法[J]. 财经智库, 2021, 1: 5-37. [全文转载于中国人民大学书报资料中心《理论经济学》2021年第9期, 32-49]

43. 洪永淼, 汪寿阳. 大数据、机器学习与统计学：挑战与机遇[J]. 计量经济学报, 2021, 1(1): 17-35.

44. 洪永淼, 汪寿阳. 数学、模型与经济思想[J]. 管理世界, 2020, 36(10): 15-27. [全文转载于中国人民大学书报资料中心《理论经济学》2021年第1期, 43-55; 全文转载于《新华文摘》2021年第2期, 46-51]

45. 周颖刚, 林珊珊, 洪永淼. 中国股市和债市间避险对冲效应及其定价机制[J].经济研究, 2020, (9): 42-57.

46. 王霞, 付中昊, 洪永淼, 张冬悦. 基于非参数回归的金融传染检验[J]. 系统工程理论与实践, 2020, 40(6): 1398-1418. [全文转载于中国人民大学书报资料中心《管理科学》2020年第9期, 120-139]

47. 洪永淼, 张兴祥, 黄秀惠, 孙弘宇. 如何推动厦门经济持续稳定高质量发展[J]. 经济资料译丛, 2019, (4): 1-14.

48. 汪寿阳, 洪永淼, 霍红, 方颖, 陈海强. 大数据时代下计量经济学若干重要发展方向[J]. 中国科学基金, 2019, 33(04): 386-393.

49. 洪永淼, 张兴祥. 关于福建省建设“大双城”的建议与构想[J]. 福建论坛(人文社会科学版), 2019, (6): 166-178.

50. 张兴祥, 洪永淼. 对计划与市场关系的再认识——从列宁到邓小平[J]. 中国经济问题, 2019, (1): 3-13. [全文转载于《新华文摘（网页版）》2019年第17期, 242-255]

51. 张兴祥, 钟威, 洪永淼. 国民幸福感的指标体系构建与影响因素分析:基于LASSO的筛选方法[J]. 统计研究, 2018, 35(11): 3-13. [全文转载于中国人民大学书报资料中心《统计与精算》2019年第2期, 44-53.]

52. 洪永淼, 方颖, 陈海强, 陈力. 首届中国计量经济学者论坛(2017)暨全国数量经济学博士生论坛综述[J]. 经济研究, 2018, 53(04): 204-208.

53. 张兴祥, 洪永淼. 关于社会主义的概念、特征及理论演进——从马克思、恩格斯到列宁[J]. 中国经济问题, 2018, (01): 3-14. [全文转载于《新华文摘（网络部）》2018年第16期, 1015-1027]

54. 洪永淼. 如何建设中国特色、世界一流的经济学科[J]. 中国社会科学内部文稿, 2017, (05): 75-85.

55. 洪永淼. 计量经济学[J]. 科学观察, 2017, 12(05): 38-40.

56. 张兴祥, 洪永淼. “中国梦”与“美国梦”网络关注度的相关性研究——基于百度指数和谷歌指数的实证检验[J]. 厦门大学学报(哲学社会科学版), 2017, (05): 1-13.

57. 崔丽媛, 洪永淼. 投资者对经济基本面的认知偏差会影响证券价格吗?——中美证券市场对比分析[J]. 经济研究, 2017, 52(08): 94-109. [全文转载于中国人民大学书报资料中心《投资与证券》2017年第12期, 33-45.]

58. 洪永淼, 张兴祥. “中国梦”的世界意义[J]. 福建论坛(人文社会科学版), 2017, (07): 95-100.

59. 洪永淼. 经济统计学与计量经济学等相关学科的关系及发展前景[J]. 统计研究, 2016, 33(05): 3-12. [全文转载于中国人民大学书报资料中心《统计与精算》2016年第5期]

60. 洪永淼, 方颖, 陈海强, 范青亮, 耿森, 王云. 计量经济学与实验经济学的若干新近发展及展望[J]. 中国经济问题, 2016, (02): 126-136.

61. 王霞, 洪永淼. 基于非参数回归的遗漏变量检验[J]. 管理科学学报, 2016, 19(03): 77-91.

62. 洪永淼. 经济新常态与经济学创新: 提倡定量评估社会经济政策, 建设中国特色新型经济学智库[J]. 经济研究, 2015, 50(12): 19-22. [全文转载于中国人民大学书报资料中心《理论经济学》2016年第4期]

63. 陈国进, 方颖, 洪永淼. 中国经济学研究的现代化与国际化探讨——第十五届中国青年经济学者论坛综述[J]. 经济研究, 2015, 50(10): 178-190.

64. 张玉鹏, 洪永淼. 基于广义谱和MCS检验的VaR模型预测绩效评估[J]. 管理科学, 2015, 28(04): 108-119.

65. 韩乾, 洪永淼. 国家产业政策、资产价格与投资者行为[J]. 经济研究, 2014, 49(12): 143-158. [全文转载于中国人民大学书报资料中心《投资与证券》2015年第4期]

66. 王霞, 洪永淼. 一类基于非参数回归的条件异方差检验[J]. 统计研究, 2014, 31(12): 75-81. [全文转载于中国人民大学书报资料中心《统计与精算》2015年第2期]

67. 洪永淼. 现代经济学的十个理解误区[J]. 经济资料译丛, 2014, (03): 97-104.

68. 王军辉, 傅十和, 洪永淼. 科研人才招聘需要“查三代”吗?——基于16所经济学院教师教育背景和科研绩效的实证研究[J]. 世界经济文汇, 2014(03): 1-25. [全文转载于中国人民大学书报资料中心《理论经济学》2014年第12期]

69. 蔡必卿, 洪永淼. 修正的KSS检验及其对中国通货膨胀率的应用[J]. 系统工程理论与实践, 2014, 34(02): 313-322.

70. 洪永淼, 杨灿. 学界巨擘 名师风范——纪念钱伯海先生诞辰85周年[J]. 中国统计, 2013, (12): 29-31.

71. 李海奇, 洪永淼, 毛尚熠. 基于广义交叉谱密度方法的线性和非线性格兰杰因果关系检验[J]. 数量经济技术经济研究, 2013, 30(05): 116-127+151.

72. 孙宁华, 洪永淼. 人民币实际汇率决定的动态一般均衡分析[J]. 当代经济研究, 2012, (06): 81-86.

73. 陆凤彬, 洪永淼. 时变信息溢出检验及其在金融市场中的应用[J]. 管理科学学报, 2012, 15(04): 31-39+57.

74. 刘向丽, 成思危, 汪寿阳, 洪永淼. 基于ACD模型的中国期货市场波动性[J]. 系统工程理论与实践, 2012, 32(02): 268-273.

75. 李红权, 洪永淼, 汪寿阳. 我国A股市场与美股、港股的互动关系研究:基于信息溢出视角[J]. 经济研究, 2011, 46(08): 15-25+37. [全文转载于中国人民大学书报资料中心《投资与证券》2012年第10期]

76. 刘向丽, 程刚, 成思危, 汪寿阳, 洪永淼. 中国期货市场价格久期波动聚类特征研究[J]. 管理科学学报, 2010, 13(05): 72-81.

77. 孙宁华, 堵溢, 洪永淼. 劳动力市场扭曲、效率差异与城乡收入差距[J]. 管理世界, 2009, (09): 44-52+187.

78. 韩艾, 洪永淼, 汪寿阳. 区间事件分析法——次贷危机对中资银行的影响研究[J]. 管理评论, 2009, 21(02): 53-61.

79. 洪永淼, 陈国进, 方颖. 经济学研究方法的创新和中国现实经济问题的探讨——第八届“中国青年经济学者论坛”综述[J]. 经济研究, 2008, 43(11): 151-156.

80. 陆凤彬, 洪永淼, 汪寿阳. 全球成品油交易信息溢出研究—基于CCF检验和协整理论[J]. 系统科学与数学, 2008, 28(11): 1363-1382.

81. 刘向丽, 程刚, 成思危, 汪寿阳, 洪永淼. 中国期货市场日内效应分析[J]. 系统工程理论与实践, 2008, (08): 63-80.

82. 刘向丽, 成思危, 汪寿阳, 洪永淼. 参数法、半参数法和非参数法计算我国铜期货市场VaR之比较[J]. 管理评论, 2008, (06): 3-8+63.

83. 刘向丽, 成思危, 汪寿阳, 洪永淼. 期现货市场间信息溢出效应研究[J]. 管理科学学报, 2008, 11(03): 125-139.

84. 洪永淼. 计量经济学的地位、作用和局限[J]. 经济研究, 2007, (05): 139-153.

85. 吴世农, 洪永淼, 陈国进, 王康平. 计量经济学和金融计量学研究生暑期学校的实践与思考[J]. 学位与研究生教育, 2006, (11): 12-14.

86. 洪永淼, 林海. 中国市场利率动态研究——基于短期国债回购利率的实证分析[J]. 经济学(季刊), 2006, (01): 511-532.

87. 洪永淼, 成思危, 刘艳辉, 汪寿阳. 中国股市与世界其他股市之间的大风险溢出效应:更正说明[J]. 经济学(季刊), 2005, (02): 821-822.

88. 洪永淼, 成思危, 刘艳辉, 汪寿阳. 中国股市与世界其他股市之间的大风险溢出效应[J]. 经济学(季刊), 2004, (02): 703-726.

89. 陈灯塔, 洪永淼. 中国股市是弱式有效的吗——基于一种新方法的实证研究[J]. 经济学(季刊), 2003, (04): 97-124.

90. 洪永淼. 广义频谱及其在经济学和金融学的应用(英文)[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2002, (01): 32-44.

91. 洪永淼. 金融计量的新近发展[J]. 经济学(季刊), 2002, (01): 249-268.

1. Foundations of Modern Econometrics: A Unified Approach, Singapore: World Scientific Publishing Company, 2020.

Modern economies are full of uncertainties and risk. Economics studies resource allocations in an uncertain market environment. As a generally applicable quantitative analytic tool for uncertain events, probability and statistics have been playing an important role in economic research. Econometrics is statistical analysis of economic and financial data. In the past four decades or so, economics has witnessed a so-called 'empirical revolution' in its research paradigm, and as the main methodology in empirical studies in economics, econometrics has been playing an important role. It has become an indispensable part of training in modern economics, business and management. This book develops a coherent set of econometric theory, methods and tools for economic models. It is written as a textbook for graduate students in economics, business, management, statistics, applied mathematics, and related fields. It can also be used as a reference book on econometric theory by scholars who may be interested in both theoretical and applied econometrics.

"This book is a nice textbook on modern econometrics. It is essentially based on the author's lecture notes taught at Cornell University and several universities in China … The text provides a clear, understandable introduction to key concepts of econometrics."

----zbMATH

Contents

Chapter 1. Introduction to Econometrics

Chapter 2. General Regression Analysis

Chapter 3. Classical Linear Regression Models

Chapter 4. Linear Regression Models with Independent Observations

Chapter 5. Linear Regression Models with Dependent Observations

Chapter 6. Linear Regression Models Under Conditional Heteroskedasticity and Autocorrelation

Chapter 7. Instrumental Variables Regression

Chapter 8. Generalized Method of Moments Estimation

Chapter 9. Maximum Likelihood Estimation and Quasi-Maximum Likelihood Estimation

Chapter 10. Modern Econometrics: Retrospect and Prospect

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2. Probability and Statistics for Economists, Singapore: World Scientific Publishing Company, 2017.

Probability and Statistics have been widely used in various fields of science, including economics. Like advanced calculus and linear algebra, probability and statistics are indispensable mathematical tools in economics. Statistical inference in economics, namely econometric analysis, plays a crucial methodological role in modern economics, particularly in empirical studies in economics.

This textbook covers probability theory and statistical theory in a coherent framework that will be useful in graduate studies in economics, statistics and related fields. As a most important feature, this textbook emphasizes intuition, explanations and applications of probability and statistics from an economic perspective.

"A focus on issues that are important in economic theory or finance is clear throughout the book, and is likely to be a precious guideline for students of economic disciplines. Graduate students in economics and finance will find this book a valuable tool which will provide them with a strong motivation to deepen their knowledge of probability and statistics, leading to a better understanding of economic and financial theory."

---- Mathematical Reviews Clippings

Contents

Chapter 1. Introduction to Probability and Statistics

Chapter 2. Foundation of Probability Theory

Chapter 3. Random Variables and Univariate Probability Distributions

Chapter 4. Important Probability Distributions

Chapter 5. Multivariate Probability Distributions

Chapter 6. Introduction to Sampling Theory

Chapter 7. Convergences and Limit Theorems

Chapter 8. Parameter Estimation and Evaluation

Chapter 9. Hypothesis Testing

Chapter 10. Classical Linear Regression

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邮箱：wspsh@wspc.com 电话：021-63254982, 021-63254985

3. Information Spillover Effect and Autoregressive Conditional Duration Models, with Xiangli Liu, Yanhui Liu, and Shouyang Wang, Oxfordshire: Routledge, 2015.

This book studies the information spillover among financial markets and explores the intraday effect and ACD models with high frequency data. This book also contributes theoretically by providing a new statistical methodology with comparative advantages for analyzing co-movements between two time series. It explores this new method by testing the information spillover between the Chinese stock market and the international market, futures market and spot market. Using the high frequency data, this book investigates the intraday effect and examines which type of ACD model is particularly suited in capturing financial duration dynamics.

Contents

Chapter 1. Introduction

Chapter 2. Methodology to Detect Extreme Risk Spillover

Chapter 3. VaR Estimation

Chapter 4. Extreme Risk Spillover Between Chinese Stock Markets and International Stock Markets

Chapter 5. Information Spillover Effects Between Chinese Futures Market and Spot Market

Chapter 6. How Well Can Autoregressive Duration Models Capture the Price Durations Dynamics of Foreign Exchanges

Chapter 7. Intraday Effect

Chapter 8. Conclusions and Perspective Studies

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4.《Python经济大数据分析》，与姚加权合著，北京：高等教育出版社，2024。

本书旨在为读者提供全面且通俗易懂的Python经济大数据分析的相关知识，包含了21个经济领域数据分析的案例。书中内容分为6个模块：模块一介绍了Python在经济大数据分析领域的应用场景和作用，以及Python编程环境的部署和相关的学习资源；模块二介绍了Python的基础语法以及文本分析相关的基础知识；模块三介绍了Python数据分析的重要工具库（Numpy、Pandas、Matplotlib）及相关内容；模块四介绍了常用的机器学习和深度学习算法的原理，并结合实际案例介绍Python程序实现算法的应用；模块五介绍了网络数据采集的相关知识；模块六为文本分析，内容涉及经济文本数据挖掘的方法和最新进展，展示了中文文本数据处理流程以及相关技术在实际场景中的应用。本书可作为高校经济学相关专业的高年级本科生和研究生的教材，也可作为准备从事数字经济领域研究和工作的高校老师及相关业界人员的Python快捷入门书籍。

目录

第1章 导论

第2章 Python语法基础

第3章 Python文本分析基础

第4章 Numpy

第5章 Pandas

第6章 Matplotlib

第7章 机器学习导论

第8章 回归

第9章 分类

第10章 集成学习

第11章 聚类

第12章 降维

第13章 深度学习

第14章 网络数据采集

第15章 文本分析

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5.《计量经济学渐近理论》，哈尔伯特·怀特著，洪永淼、方颖等译，上海：格致出版社，2023。

本书重点关注经典线性模型无法解决的巨量经济数据问题，旨在提供全面和统一的大样本理论以及相应的统计检验概念，并将渐近理论的基本工具直接与计量经济学估计量联系起来。可以说，大样本理论和渐近理论的基本工具皆被汇聚在这本彻底修订版的书中。本书涉及内容全面且深入，包含中心极限定理、渐近有效的工具变量估计、渐近协方差矩阵估计等。相较于前一版，本书中的全新第7章包含了该领域的前沿学术成果——泛函中心极限定理及其应用、伪回归、协整过程回归等，非常值得一读，所以本书非常适合具有一定计量经济学和统计学基础的研究生、专业学者等阅读。

目录

第一章 线性模型和工具变量估计

第二章 一致性

第三章 大数定律

第四章 渐近正态性

第五章 中心极限定理

第六章 渐近协方差矩阵估计

第七章 泛函中心极限定理及应用

第八章 进一步研究的方向

习题选解

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6.《经济科学“十四五”发展战略与优先资助领域研究报告》，与汪寿阳、白重恩、薛涧坡、吴刚合著，北京：科学出版社，2023。

本书结合文献计量方法与专家咨询意见，总结2010-2019年中国经济学科发展状况与趋势，梳理重点领域研究进展与突破性成果，追踪 外研究热点与难点，查找中国经济学研究存在的问题与不足。在充分把握经济科学 前沿发展与 重大需求、深入探讨经济科学学科发展规律与发展目标的基础上，提出“十四五”期间 自然科学基金委员会管理科学部经济科学学科发展规划，包括提出有关经济科学学科布局优化的具体政策建议，提出经济科学学科与其他学科交叉融合、共同发展的指导意见，提出经济科学学科优先资助领域，提出实现“十四五”发展战略规划的具体政策建议和制度保障措施，为 自然科学基金委员会管理科学部经济科学学科“十四五”规划的制定提供科学参考依据。本书为 自然科学基金专项项目“经济科学发展战略研究”的研究成果之一。

目录

第一章 导言

第二章 改革开放四十年来中国经济科学的回顾与展望

第三章 中国经济科学研究十年：基于文献计量视角

第四章 经济科学的基本方法

第五章 经济科学的基础理论

第六章 经济科学的多维应用研究

第七章 经济科学学科的顶层设计与布局优化

第八章 学科发展规划：优先发展领域与重点支持方向

第九章 战略措施建议

第十章 数字经济时代中国经济科学展望

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7.《概率论与统计学（第二版）》，北京：中国统计出版社，2021。

(“十四五”普通高等教育本科国家级规划教材；“十四五”全国统计规划教材）

(第一版：《概率论与统计学》，北京：中国统计出版社，2017）

概率论与数理统计学在经济学、金融学、管理学等学科中有广泛的应用。与微积分和线性代数一样，概率论与数理统计学是不可或缺的经济数学工具。本书旨在为经济类、管理类研究生提供必要的概率论与数理统计学基础知识，包括概率论基础，随机变量及其概率分布，重要概率分布及其相互关系，多元概率分布，统计抽样导论，收敛与极限定理，参数估计及其评估，参数假说检验，以及经典线性回归分析等。

除了提供概率论与数理统计学基本理论、方法与工具外，作为本书的一大特色，本书还非常注重随机思想与统计思维的训练，而且从经济学、金融学视角对概率论与统计学的重要概念、理论、方法与工具给予直观解释，并以经济学、金融学实例说明如何应用概率论与统计学分析经济金融问题，如主观概率的经济解释及其应用，累积分布函数与收入分配测度，统计关联性与经济因果关系，独立性与有效市场假说，数学期望与理性期望学说，均值、方差与投资组合理论，分位数与量化风险管理，相关性与风险分散原理，样本均值的方差趋零与资本资产定价模型，大数定律与购买并持有交易策略回报率，线性回归模型 的经济解释，等等。本书是根据作者在美国康奈尔大学经济学系讲授概率论与统计学研究生课程多年来的教学心得以及相关英文讲义翻译整理而成，可作为经济学、金融学、管理学、统计学以及应用数学等专业的研究生教材，也可作为计量经济学研究人员的参考书。

目录

第一章 导论

第二章 概率论基础

第三章 随机变量和一元概率分布

第四章 重要概率分布

第五章 多元随机变量及其概率分布

第六章 统计抽样理论导论

第七章 收敛和极限定理

第八章 参数估计和评估

第九章 假设检验

第十章 经典线性回归分析

第十一章 大数据、机器学习与统计学

第十二章 结论

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洪永淼《概率论与统计学》习题详解（作者：许杏柏、王亚辰、张文轩、陈佳婧）

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8.《中国经济学教育转型——厦大故事》, 厦门: 厦门大学出版社，2014。

本书旨在探索中国经济学教育转型的途径及发展趋势。作者以他亲身经历与案例分析，详细介绍了厦门大学经济学科过去十年的改革与发展历程，包括现有体制和激励机制的改革，国际化办学、新机制和新制度的创立，体制内和体制外的磨合，学科发展，师资队伍建设，人才培养、课程设置、教学管理，学术文化、学术规范，海归学者的作用及其如何融入、适应现有体制与国内学术环境，等等。作者还对现代经济学的特点和中国经济学的发展前景提出自己的观点与思考。

目录

第一章 我为什么选择到厦大工作

第二章 厦门大学经济学科

第三章 国际化办学与王亚南经济研究院

第四章 海归学者的引进及其作用

第五章 学科建设路线图——从计量经济学开始

第六章 WISE模式:学生培养

第七章 经济学院的教学改革

第八章 经济学院的制度改革与激励机制

第九章 打造“学术企业”

第十章 构建学术新文化

第十一章 中国经济学之路

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9.《高级计量经济学》, 洪永淼著，赵西亮，吴吉林译, 北京：高等教育出版社，2011。

《经济学、管理学类研究生教学用书：高级计量经济学》用一个统一的分析框架，系统介绍了现代计量经济学的基本理论与方法。首先，详细介绍了经典线性回归模型的有限样本理论；然后逐一放宽经典回归模型的假设限制，采用大样本分析方法，将线性回归模型推广到独立同分布随机样本与时间序列随机样本，介绍了回归扰动项存在条件异方差、自相关以及解释变量存在内生性等各种情形下的线性回归模型理论；最后，介绍了涵盖线性与非线性回归模型及各种条件矩模型的广义矩方法，以及条件概率模型的最大似然估计法与拟最大似然估计法。

本书强调计量经济学理论与方法的直观解释，以帮助读者更加深刻地理解计量经济学的理论实质。同时，每章还提供了经济学、金融学的典型启发性例子，说明相关计量经济学理论与方法的重要作用及用途。每章的习题也是紧扣主要内容，这些习题有助于消化、理解各章所介绍的计量经济学理论与方法。此外，本书在介绍计量经济学理论时融会了大样本分析的基本训练，以帮助读者培养从事计量经济学理论研究的能力。

《经济学、管理学类研究生教学用书：高级计量经济学》可作为经济学、金融学、统计学、应用数学、管理学以及相关学科博士研究生的高级计量经济学课程教材，也可作为从事计量经济学教学和研究的教师与学者的参考书。

目录

第一章 计量经济学导论

第二章 一般回归分析和模型设定

第三章 经典线性回归模型

第四章 独立同分布随机样本的线性回归模型

第五章 平稳时间序列的线性回归模型

第六章 具有条件异方差和自相关扰动项的线性回归模型

第七章 工具变量回归分析

第八章 广义矩方法

第九章 最大似然估计和拟最大似然估计

第十章 总结

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洪永淼《高级计量经济学》学习辅导和习题解答（作者：叶仕奇、朱美婷、徐坚皓、钟锃光）

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10.《中国期货市场微观结构研究》，与汪寿阳、刘向丽合著，北京: 科学出版社，2010。

《中国期货市场微观结构研究》以分析我国期货市场的日内效应为起点，以时间效应为主线，利用计量经济学的最新研究成果，对我国期货市场微观结构进行了较为系统的研究。内容主要包括：中国期货市场简介、市场微观结构理论、中国期货市场收益率和交易量的日内效应、中国期货市场价格久期、交易量久期与持仓量久期、中国期货市场日内流动性分析、中国期货市场波动性分析、期货市场风险估计和中国期货与现货市场间信息溢出效应的研究。

《中国期货市场微观结构研究》适用于高等学校经济学、金融学、管理学、统计学等相关专业的师生以及相关研究领域的从事定量分析的研究人员。书中提出的一些政策建议对期货交易者和监督机构进行决策有一定的借鉴意义。

目录

第一章 绪论

第二章 中国期货市场简介

第三章 市场微观结构理论

第四章 中国期货市场日内效应分析

第五章 中国期货市场价格久期研究

第六章 交易量久期与持仓量久期

第七章 基于ACD模型的中国期货市场日内流动性分析

第八章 基于ACD模型的中国期货市场波动性分析

第九章 中国期货与现货市场间信息溢出效应研究

第十章 总结与展望

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1.《高级计量经济学》（Advanced Econometrics）

课程大纲

1. Introduction to Econometrics

2. General Regression Analysis

3. Classical Linear Regression Models

4. Linear Regression Models with I.I.D. Observations

5. Linear Regression Models with Dependent Observations

6. Linear Regression Models under Conditional Heteroskedasticity and Autocorrelation

7. Instrumental Variables Regression

8. Generalized Method of Moments Estimation

Textbook

《高级计量经济学》, 洪永淼著，赵西亮，吴吉林译, 北京：高等教育出版社，2011。

《洪永淼<高级计量经济学>学习辅导和习题解答》，叶仕奇、朱美婷、徐坚皓、钟锃光，厦门大学出版社，2024。

课件下载 (2024 pdf版，需要ppt 版本请联系作者）

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2.《概率论与统计学》（Probability and Statistics for Economists）

课程大纲

1. Introduction to Statistics and Econometrics

2. Foundation of Probability Theory

3. Random Variables and Univariate Probability Distributions

4. Important Probability Distributions

5. Multivariate Probability Distributions

6. Introduction to Statistic

7. Convergences and Limit Theorems

8. Parameter Estimation and Evaluation

9. Hypothesis Testing

10. Big Data, Machine Learning and Statistics

教材

《概率论与统计学》，北京：中国统计出版社，2017。

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3.《时间序列计量经济学中的非参数分析》（An Introduction to Nonparametric Analysis in Time Series Econometrics）

课程大纲

0. Course Introduction

1. Motivation

2. Kernel Density Method

3. Nonparametric Regression Estimation

4. Nonparametric Estimation of Time-Varying Models

5. Nonparametric Estimation in Frequency Domain

6. Conclusion

课件

Lecture_Notes_on_Nonparametric_Analysis

其他课程链接

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4.《简明计量经济学》

课程大纲

1. 数学、数据、模型与经济思想

2. 计量经济学：经济学实证研究方法论

3. 概率论与统计学（上）

4. 概率论与统计学（下）

课件

简明计量经济学课件（2025 pdf版本）

以下是洪永淼教授所提出的一些计量经济学方法的原始论文（PDF格式）以及相关统计软件（Computer Codes），包括格兰杰风险因果检验、连续时间金融模型检验、非线性时间序列模型诊断检验、马可夫性质检验、时间序列回归模型时变性检验等，以供下载。

1. "Testing for smooth structural changes in time series models via nonparametric regression," with B. Chen, Econometrica 80 (2012), 1157-1183.

PDF CODE

2. "Testing for the Markov property in time series," with B. Chen, Econometric Theory 28 (2012), 130-178.

PDF CODE

3. "Testing the structure of conditional correlations in multivariate GARCH models," with N. McCloud, International Economic Review 52.4 (2011), 991-1037.

PDF CODE

4. "Granger causality in risk and detection of extreme risk spillover between financial markets," with Y. Liu and S. Wang, Journal of Econometrics 150 (2009), 271–287.

PDF CODE

5. "Nonparametric specification testing for continuous-time models with applications to spot interest rates," with H. Li, Review of Financial Studies 18 (2005), 37-84.

PDF CODE

6. "Wavelet-based testing for serial correlation of unknown form in panel models," with C. Kao, Econometrica 72 (2004), 1519-1563.

PDF CODF

7. "Diagnostic checking for the adequacy of nonlinear time series models," with T.H. Lee, Econometric Theory 19 (2003), 1065-1121.

PDF CODE

8. "Hypothesis testing in time series via the empirical characteristic function: A generalized spectral density approach," Journal of the American Statistical Association 94(1999), 1201–1220.

[Generalized spectrum has been included as a basic program in "dCovTS: Distance Covariance/Correlation for Time Series", written by M. Pitsillou and K. Fokianos (The R Journal, 8.2 (2016), 324-340.)]

PDF CODE (by M. Pitsillou and K. Fokianos)

1. 洪永淼.人工智能正重塑经济学研究[N].《中国社会科学报》, 2026-02-04(A06).

2. 洪永淼, 方顺超. 坚持政策支持与改革创新并举[N].《中国经济时报》, 2025-12-22(02).

3. 洪永淼, 方顺超.保持制造业合理比重成提升产业链供应链整体能级的重要支点[N].《中国经济时报》, 2025-12-03(07).

4. 黄乃静, 洪永淼. 构建“人工智能+宏观预警”体系 夯实高质量发展的安全基础[N]. 《光明日报》, 2025-11-11(011).

5. 洪永淼, 史九领. “人工智能+”为消费提质注入新动能[N].《中国经济时报》, 2025-09-10(A06).

6. 洪永淼. 数据赋能推动产业转型升级 (加快数字中国建设, 推动高质量发展——二〇二五数字经济论坛发言摘编(一)) [N].《人民日报》, 2025-07-14(014).

7. 洪永淼, 史九领.数字经济理论创新的几个基础问题[N].《光明日报》, 2025-02-18(011).

8. 洪永淼. 思变、求变、应变：经济学科建设的思考与实践[N].《中国社会科学网》, 2025-01-22.

9. 洪永淼. 形成具有鲜明中国特色的原创性经济理论[N].《人民日报》, 2024-06-03(009).

10. 张兴祥, 洪永淼.“新五化”推动民营经济高质量发展[N]. 《中国社会科学报》, 2023-09-19(003).

11. 洪永淼, 张明.发展数字经济应注重维护社会公平[N]. 《经济参考报》, 2021-04-06.

12. 洪永淼.观中国|同时面临发达国家和新兴国家竞争压力，中国仍牢牢占据全球产业链核心[N].《中国日报》, 2021-02-26.

13. 张兴祥, 洪永淼. 创新引领高水平对外开放[N].《中国社会科学报》, 2021-02-24(A03).

14. 洪永淼.集中力量办好自己的事[N].《人民日报》, 2020-08-12(009).

15. 洪永淼, 张兴祥. 强化一带一路项目风险管控[N]. 《中国社会科学报》, 2020-05-20(A03).

16. 洪永淼、张兴祥. 2020年中国经济：应对新冠肺炎疫情迫切需要解决“四流”问题[N].《经济日报》, 2020-02-12.

17. 陈海强, 洪永淼, 汪寿阳.给予中小企业更精准扶持[N].《经济日报》, 2020-02-07(003).

18. 洪永淼. 中国民营企业融资难问题与应对措施[N].《新华每日电讯》, 2019-09-20.

19. 洪永淼.我国经济能够保持中高速增长[N].《人民日报》, 2019-11-26(009).

20. 洪永淼. 改革注入活力 开放带来动力[N].《经济日报》, 2019-08-29(009).

21. 洪永淼. 运用经济学新成果促进政策优化[N].《人民日报》, 2019-02-25(009).

22. 洪永淼. 经济学：经世济民之学[N] . 《光明日报》, 2014-06-16(05).

23. 洪永淼.中国经济学教育与研究必须国际化[N].《光明日报》, 2007-09-04(10).

24. Yongmiao Hong and Ming Zhang.Balancing Act[N], China Daily, 2021-07-20.

25. Yongmiao Hong.Key Components: China is Becoming More Deeply Integrated into the Global Economic System[N], China Daily, 2021-02-25.

26. 洪永淼. “宣传贯彻党的二十届四中全会精神”专栏笔谈：如何构建中国经济统计学自主知识体系？[J]. 统计研究, 2026, 43(01), 10-12.

27. 张兴祥, 洪永淼. 新时代共产党人“四为四谋”的崇高追求和使命担当[J]. 前线, 2025, (07): 9-12.

28. 张兴祥, 洪永淼. 我国对外开放的五大历史性转变[J]. 前线, 2023, (12): 13-17.

29. 张兴祥, 洪永淼. 习近平经济思想的四个突出导向[J]. 前线, 2022, (08): 13-16.

30. 洪永淼. 以中国式现代化推进中华民族伟大复兴——学习贯彻党的二十大精神笔谈（上）: 中国式现代化的政治经济学意义[J]. 经济研究, 2022, 11: 26-28.

31. 洪永淼. 深入学习贯彻习近平总书记重要讲话精神，加快构建中国特色经济学体系笔谈：如何加快构建中国特色经济理论?[J]. 管理世界, 2022, 38(06): 14-17.

32. 洪永淼. 阐释党的十九届六中全会精神笔谈: 百年党史中经济建设的历史经验[J]. 中国工业经济, 2021, 12: 17-21.

33. 洪永淼. 庆祝中国共产党成立一百周年笔谈——学习习近平总书记“七一”重要讲话精神：以方法论创新促进中国经济理论创新[J]. 数量经济技术经济研究, 2021, 11: 12-15.

34. 洪永淼. 深入学习贯彻习近平总书记“七一”重要讲话精神笔谈: 正确理解和妥善处理政府与市场的关系，不断完善中国特色社会主义基本经济制度[J]. 经济学动态, 2021, 8: 14-16.

35. 洪永淼. 奋进新时代 开启新征程——学习贯彻党的十九届五中全会精神笔谈（上）：妥善应对对外经贸关系新变化, 扭住重要战略机遇期[J]. 经济研究, 2020, 55(12): 42-45.

36. 洪永淼. 构建中国经济学笔谈：中国经济学的独创性与一般性[J]. 经济学动态, 2020, (7): 5-9. [全文转载于中国人民大学书报资料中心《理论经济学》2020年第11期, 101-105]

37. 洪永淼. 中国经济学70年:回顾与展望——庆祝新中国成立70周年笔谈(下): 如何将中国特色社会主义伟大实践提炼为原创性经济理论[J]. 经济研究, 2019, 54(10): 21-23. [部分转载于《新华文摘》2020年第5期, 160:“中国经济学最有可能实现理论突破的几个领域”]

38. 洪永淼. 学习贯彻“5·17”讲话精神、构建中国特色经济学笔谈: 站在中国人的立场上, 用现代方法研究中国问题, 用国际语言讲述中国故事[J]. 经济研究, 2017, 52(05): 19-21.

招生单位

中国科学院数学与系统科学研究院、中国科学院大学经济与管理学院

招生专业

• 数量经济学（计量经济学、金融计量学）

• 统计学（数理统计、经济统计、机器学习）

博士后招聘

• 已取得国内外研究型高校博士学位，具有计量经济学、统计学、数据科学、金融学等相关专业知识背景和较强的数理分析能力；

• 年龄一般不超过35岁，身体健康，遵纪守法，品学兼优。