教学和研究领域

• 教学课程：数理统计，统计学习，高级计量经济学

• 研究领域：金融计量经济学，理论计量经济学

学术经历

• 2022年1月至今：武汉大学经济与管理学院，数理经济与数理金融系，教授

• 2016年11至2021年12月：武汉大学经济与管理学院，数理经济与数理金融系，副教授

• 2014年7月-2016年10月：武汉大学经济与管理学院数，数理经济与数理金融系，讲师（助理教授）

• 2013年5月-2014年4月：新加坡管理大学，高级研究员

获奖与荣誉

• 第九届高等学校科学研究优秀成果奖（人文社会科学）三等奖（2024，排名第一）

• 第十二届湖北省社会科学优秀成果奖二等奖（2020，排名第1）

• 国家自然科学基金《高维积分波动率矩阵的估计及其在资产投资中的应用》结项优秀（2021）

• 武汉大学第四批人文社会科学优秀青年学者（2021）

• 武汉大学第十四届人文社会科学研究优秀成果奖一等奖（2017，排名第1）

• 2017年度武汉大学弘毅学堂优秀工作者

• 2020年优秀党务工作者

• 武汉大学2019-2021年度优秀工会工作者

编审经历

• Journal of Econometrics, 2019—至今

• Journal of the American Statistics Association,2016—至今

• Journal of Business & Economic Statistics,2020—至今

• Economic Modelling,,2020—至今

• 《经济学（季刊）》，审稿人，2020年—至今

专业组织会员与资格证

• 中国数量经济学会常务理事

• 湖北省数量经济学会副秘书长

主要论文及书籍（近五年或过去十年较有社会影响力的）

国际期刊论文

• Chang Jinyuan*, Hu Qiao, Liu Cheng, and Tang Cheng Yong (2024). Optimal covariance matrix estimation for high-dimensional noise in high-frequency data. Journal of Econometrics，239(2): 105239, 1-39. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2022.06.010.

• Jiang Binyan, Liu Cheng*, and Tang Cheng Yong (2024). Dynamic covariance matrix estimation and portfolio analysis with high-frequency data. Journal of Financial Econometrics, 22(2), 461-491. DOI: https://doi.org/10.1093/jjfinec/nbad003.

• Kong Xin-Bing, Lin Jin-Guan, Liu Cheng* and Liu Guang-Ying (2023). Discrepancy between global and local principal component analysis on large-panel high-frequency data. Journal of the American Statistical Association, 118(542): 1333-1344. DOI: https://doi.org/10.1080/01621459.2021.1996376.

• Liu Cheng, Wang Moming, and Xia Ningning (2022). Design-free estimation of integrated covariance matrices for high-frequency data. Journal of Multivariate Analysis, 189: 1-14. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmva.2021.104910.

• Liu Cheng and Sun, Yixiao (2019). A Simple and Trustworthy Asymptotic t Test in Difference-in-Differences Regressions. Journal of Econometrics, 210: 327-362.

• Kong Xin-Bing and Liu Cheng* (2018). Testing against constant factor loading matrix with large panel high-frequency data, Journal of Econometrics, 2018, 204: 301-319.

• Liu Cheng and Tang Cheng Yong (2014). A quasi-maximum likelihood approach for integrated covariance matrix estimation with high frequency data, Journal of Econometrics, 180: 217-232.

• Liu Cheng and Tang Cheng Yong (2013). A state space model approach to integrated covariance matrix estimation with high frequency data, Statistics and Its Interface (SCI), 6: 463-475.

中文期刊论文

• 刘成，罗金斗，罗知（2022），高频数据下积分波动率矩阵的伪似然估计、预测及应用，《数量经济技术经济研究》，第3期。

工作论文

• Liu Cheng* and Longyu Zhang (2024), A multi-step approach for integrated covariance matrix estimation with high-frequency data.

• Liu Cheng* and Yuan Xin (2024), Sparse portfolio optimization with transaction costs.

科研项目

• 国家自然科学基金委重点专项项目，项目号：72342019，海量异构金融数据协同建模与机器学习，2024.01-2027.12，199万元，子课题负责人（到账经费45万）。

• 国家自然科学基金委面上项目，项目号：72273100，超高维资产在高频数据下的波动率矩阵预测及其应用，2023.01-2026.12，45万元，主持。

• 国家自然科学基金重点项目，项目号：72132008，技术赋能的商务信息全景化管理与增强型决策的人机协同新范式，2022.01-2026.12,240万元，子项目负责人。

• 教育部人文社会科学研究青年基金项目，项目号：20YJC790074,基于高频数据的积分波动率矩阵动态建模及其在风险控制中的应用研究，2020.03-2023.03，8万元，主持。

• 国家自然科学基金委青年项目，项目号：71501144，高维积分波动率矩阵的估计及其在资产投资组合中的应用，2016.01-2019.12，18万元，主持。