卓杏轩（1991-），女，汉族，宁德霞浦人，合肥工业大学本硕博，管理学博士，福州大学经济与管理学院副教授，硕士生导师。主要从事混频数据分析、高维数据降维、分位数回归、深度学习等模型方法组合创新研究，并应用于经济预测、金融计量、公共卫生、旅游交通等领域。在管理科学学报、经济学（季刊）、Expert Systems with Applications、Economic Modelling、Journal of the Operational Research Society等国内外重要期刊录用或发表论文7篇，主持国家自然科学基金青年项目（72103044）、福建省自然科学基金青年项目（2020J05124）、福建省教育厅中青年教师教育科研项目（JAS19030）等课题研究。

学术型硕士导师，招生方向：应用经济学；统计学

专业型硕士导师，招生方向：国际商务；应用统计；MBA

2014.08–2019.06，合肥工业大学，工商管理，管理学博士，导师：许启发教授.

2010.08–2014.06，合肥工业大学，工商管理，管理学学士，导师：许启发教授.

混频数据分析；高维变量选择；深度学习；经济预测；金融计量；复杂网络

《国民经济核算》

2019-09至今，福州大学 经济与管理学院 经贸系

(1) 国家自然科学基金委员会, 青年项目, 72103044, 基于多源混频因素、网络时空特征和模型组合方法的“一带一路”跨境投资系统性风险研究, 2022-01至2024-12, 30万, 在研, 主持

(2) 福建省自然科学基金委员会, 青年项目, 2020J05124, 基于高维混频深度神经网络模型的跨境贸易风险动态监测研究, 2020-11至2023-11, 8万元, 在研, 主持

(3) 福建省教育厅, 中青年教师教育科研项目, JAS19030, 高维混频神经网络模型及预测研究, 2020-01至2021-09, 0.5万元, 在研, 主持

(4) 国家社会科学基金委员会, 一般项目, 20BGL112, 区块链技术视域下动力蓄电池闭环供应链信任合作机制研究, 2020-09至2023-06, 20万, 在研, 参加

(5) 全国统计科学委员会, 重大项目, 2019LD05, 高维混频数据非线性建模方法与应用研究, 2019-09至2021-08, 15万, 在研, 参加

(6) 国家自然科学基金委员会, 面上项目, 71671056, 基于高维非线性广义分位数回归的系统性金融风险计量, 2017-01至2020-12, 48万, 结题, 参加

(7) 国家社会科学基金委员会, 一般项目, 15BJY008, 高维数据广义分位数回归及在证券投资基金管理中应用研究, 2015-04至2018-03, 20万, 结题, 参加

(1) Ming Yin, Feiya Lu, Xingxuan Zhuo*, Wangzi Yao, Jialong Liu, Jijiao Jiang; Prediction of daily tourism volume based on mRMR feature selection and LSTM network, Journal of Forecasting, 2023, minor.

(2) Feng Lin; Yongyan Shi; Xingxuan Zhuo*; Optimizing order policy and credit term for items with inventory-level-dependent demand under trade credit limit, Journal of Management Science and Engineering, 2023, 8(4), 413-429.

(3) 刘汉; 刘营; 卓杏轩*; 基于高维混频信息甄选的宏观经济总量实时预报与短期预测, 《经济学》(季刊), 2023, 23(3), 294-312.

(4) Feng Lin; Peng Wu; Jinzhao Shi; Tao Jia; Xingxuan Zhuo*; Impacts of expiration date on optimal ordering policy for deteriorating items under two-level trade credit: quantity loss and quality loss, Journal of the Operational Research Society, 2022, 73(6), 1393-1410.

(5) Qifa Xu; Shuting Liu; Cuixia Jiang*; Xingxuan Zhuo. QRNN-MIDAS: A novel quantile regression neural network for mixed sampling frequency data[J]. Neurocomputing, 2021, 457: 84-105.

(6) Feng Lin; Xibei Qin; Xujin Pu*; Weiwei Zhu; Xingxuan Zhuo; Effects of in-house production on channel structures in a co-opetitive supply chain under supply uncertainty, Omega, 2021, 103: 102426.

(7) Xu, Qifa; Zhuo, Xingxuan; Jiang, Cuixia*; Sun, Fang; Huang, Xue; Reverse restricted MIDAS model with application to US interest rate forecasts, Communications in Statistics - Simulation and Computation, 2021, 50(2): 462-482.

(8) 许启发; 卓杏轩; 蒋翠侠*; 基于反向有约束混频数据模型的市场化利率预测, 管理科学学报, 2019, 22(10): 55-71.

(9) Qifa Xu; Xingxuan Zhuo; Cuixia Jiang*; Yezheng Liu; An artificial neural network for mixed frequency data, Expert Systems with Applications, 2019, 118:127-139.

(10) Xu, Qifa; Zhuo, Xingxuan; Jiang, Cuixia*; Liu, Xi; Liu, Yezheng; Group penalized unrestricted mixed data sampling model with application to forecasting US GDP growth , Economic Modelling, 2018, 75: 221-236.

（1）许启发; 蒋翠侠; R软件及其在金融定量分析中的应用; 北京; 清华大学出版社; 2015.05; 参加。