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张秦

博士 讲师 | 硕士生导师

学科: 应用经济学

职务:

研究中心:

导师类别: 硕士生导师

毕业院校: 澳大利亚麦考瑞大学

办公电话: 13705065507

地址:

邮编: 310018

邮箱: zhangqinwenya@mail.zjgsu.edu.cn

个人简介

张秦,澳大利亚麦考瑞大学经济学博士。现任职于浙江工商大学泰隆金融学院学院讲师。已在Empirical Economics, Accounting and Finance, Economic Modelling, Energy Economics, Technological Forecasting and Social Change, Applied Economics等国外期刊发表学术论文,研究领域主要包括实证经济学、宏观经济建模,大数据计量经济学,经济预测等。





研究方向

宏观经济模型,计量经济学,经济预测,大数据计量经济学模型和应用,时间序列,货币经济学


社会服务领域

教育经历

  • 本科毕业,20120730,金融学,澳大利亚悉尼大学,学士,金融学
  • 硕士研究生,20150227,经济学,澳大利亚麦考瑞大学,硕士,经济学
  • 博士研究生,20201030,经济学,澳大利亚麦考瑞大学,博士,经济学

工作经历

2020-2022 浙江工商大学国际商学院


2023-至今 浙江工商大学泰隆金融学院


学术兼职

荣誉及奖励

研究生课程

本科生课程

  • Big Date Application,本科生,2020-2021,第二学期,1,16,33,48
  • 金融科技学,本科生,2021-2022,第一学期,1,16,39,32
  • 金融科技学,本科生,2021-2022,第一学期,1,16,49,32
  • 金融科技学,本科生,2022-2023,第一学期,1,16,52,32
  • 金融科技学,本科生,2021-2022,第一学期,1,16,39,32
  • 金融科技学,本科生,2022-2023,第一学期,1,16,52,32
  • 金融科技学,本科生,2021-2022,第一学期,1,16,39,32
  • 金融科技学,本科生,2022-2023,第一学期,1,16,65,32
  • 金融科技学,本科生,2022-2023,第一学期,1,16,52,32
  • 金融科技学,本科生,2022-2023,第一学期,1,16,52,32
  • 金融科技学,本科生,2021-2022,第一学期,1,16,39,32
  • 金融科技学,本科生,2021-2022,第一学期,1,16,39,32
  • 金融科技学,本科生,2022-2023,第一学期,1,16,52,32
  • 金融科技学,本科生,2021-2022,第一学期,1,16,49,32
  • 金融科技学,本科生,2021-2022,第一学期,1,16,49,32
  • 金融科技学,本科生,2022-2023,第一学期,1,16,52,32
  • 金融科技学,本科生,2022-2023,第一学期,1,16,52,32
  • 金融科技学,本科生,2022-2023,第一学期,1,16,65,32
  • Big Date Application,本科生,2020-2021,第二学期,1,16,33,48
  • 金融科技学,本科生,2022-2023,第一学期,1,16,65,32
  • Chinese Economy,本科生,2021-2022,第二学期,1,16,16,48
  • 金融科技学,本科生,2021-2022,第一学期,1,16,39,32
  • Chinese Economy,本科生,2021-2022,第二学期,1,16,16,48

发表论文

Heaton, C., Ponomareva, N., & Zhang, Q. (2020). Forecasting models for the Chinese macroeconomy: the simpler the better?. Empirical Economics58, 139-167.


Zhang, Q., Ni, H., & Xu, H. (2023). Forecasting models for the Chinese macroeconomy in a data‐rich environment: Evidence from large dimensional approximate factor models with mixed‐frequency data. Accounting & Finance63(1), 719-767.


Zhang, Q., Ni, H., & Xu, H. (2023). Nowcasting Chinese GDP in a data-rich environment: Lessons from machine learning algorithms. Economic Modelling122, 106204.


Yu, A., Zhang, Q., Yu, R., & Cheng, Y. (2023). More is better or in waste? A resource allocation measure of government grants for facilitating firm innovations. Technological Forecasting and Social Change197, 122918.

Wang, X., Bian, Y., & Zhang, Q. (2023). The effect of cooking fuel choice on the elderly’s well-being: Evidence from two non-parametric methods. Energy Economics, 106826.




纵向科研

横向科研

浙江公司大学青锐计划:基于机器学习的我国GDP趋势与尾部风险预测研究。资助金额五万元

出版专著

软件成果

专利

教学论文

教学项目

出版教材

教学奖励

其他

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