2006年10月-2011年2月，统计学博士(PhD)，伦敦帝国理工大学，英国；

2005年10月-2006年7月，统计科学硕士(M.Phil)，剑桥大学，英国； 

2002年10月-2005年7月，数学与统计学学士(一等学位)，曼切斯特大学，英国。

国内外工作经历

2013年3月至今，西南财经大学统计与数据科学学院；                                                   

2012年4月- 2012年11月，CDS程序化交易分析师，美国花旗银行伦敦总部；

2008年10月-2009年7月， 统计学助教，英国伦敦政治经济学院统计学系。

2006年10月-2010年6月， 助教，英国伦敦帝国理工大学统计学系；

2023年，校级优秀教师；

2022年，“十佳”女教职工；

2021年，校级优秀教师；

2021年，入选第十三批四川省学术及技术带头人后备人选；

2018年，入选“光华英才工程”学术A类人才；

2014年，入选四川省峨眉计划创新人才；

2006年-2009年，英国ORS奖学金(Overseas Research Students Awards)；

2004年-2005年，英国曼切斯特大学工程与物理科学学院 Allman Prize；

2004年-2005年，英国曼切斯特大学数学系 Walshaw prize；

2002年-2004年，英国曼切斯特大学数学系 Dalton Mathematical Scholarship；

代表性论文：

1. Shen, F., Yang, K., Zhou, F.*, Zhang, W. (2026) A hybrid multi-layered ensemble model based on heterogeneous infotmation network for small and medium-sized enterprise default prediction. European Journal of Operational Research (In Press).

2. Xu, L., Li, K. , Wang, D., Zhou, F., Lv, F., Li, T. and Huang, Y. (2026) Adaptive Topological Similarity Learning for Incomplete Multi-view Unsupervised Feature Selection .IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology(In Press).

3. Zhou, F., Fu,L., Li, Z. and Xu,J. (2022). The recurrence of financial distress: A survival analysis. International Journal of Forecasting, 38(3):1100-1115.

4. Li,K., Zhou, F.*,Li, Z, Li, W. and Shen F. (2021). A semi-parametric ensemble model for profit evaluation and investment decisions in online consumer loans with prepayments. Applied Soft Computing. 107. 107485.

5. Li,K., Zhou, F.*. Li, Z., Yao, X. and Zhang, Y. (2021). Predicting loss given default using post-default information.  Knowledge-Based Systems,  224, (2021)107068.

6. Li, Z., Hu, X., Li, K., Zhou, F.* & Shen F. (2020). Inferring the Outcomes of Rejected Loans: an Application of Semi-supervised Clustering Algorithms.  Journal of the Royal Statistical Society: Series A (Statistics in Society), 183(2):631-654.

7. Ma,Y., Zhou,F. and Luo, X. (2020). Partial Derivatives Estimation for Underlying Functional-Valued Process in a Unified Framework. Journal of Applied Mathematics,2020:1-17

8. Ma, Y., Lan, W., Zhou, F. and Wang, H. (2020). Approximate least squares estimation for spatial autoregressive models with covariates. Computational Statistics & Data Analysis, 143, 2020.106833

9. Lin, H., Zhou, F., Wang, Q., Zhou, L. and Qin, J. (2018) Robust and efficient estimation for the treatment effect in causal inference and missing data problems. Journal of Econometrics. 205,363-380.

10. Lv,S., Jiang, J., Zhou, F., Huang, J., Lin, H(2018). Estimating High-Dimensional Additive Cox Model With Time-Dependent Covariate Processes.  Scandinavian Journal of Statistics, 45, 900-922

11. Li, Z., Tian, Y., Li, K., Zhou, F. and Yang, W.(2017) Reject inference in credit scoring using Semi-supervised support vector machines. Expert Systems with Applications, vol.74, 105-114.

12. Lv, S. and Zhou, F. (2015) Optimal learning rates of L^p-type multiple kernel learning under general conditions. Information Science, vol.294, pp.255-268.

13. Hand, D.J. and Zhou, F. (2010). Evaluating models for classifying customers in retail banking collections. Journal of the Operational Society, vol.61, pp.1540-1547.

14. Gandy, A., Kvaloy, J. T., Bottle, A. and Zhou, F. (2010). Risk-adjusted monitoring of time to event. Biometrika, vol.97(2), pp.375-388.

15. Rogers, L. C. G. and Zhou, F. (2008). Estimating correlation from high, low, opening and closing prices. Annals of Applied Probability, vol.18, pp.813.

教材或著作

1. 李伊，林华珍，周凡吟等 (2025).《数据可视化》(第三版)，首都经济贸易大学出版社；ISBN 9787563830503

2. 黄志翔，杨恺，郑邦祺，周凡吟，李可等(2024).《大数据智能风控》，机械工业出版社；ISBN 9787111759393

子课题负责人：国家社会科学基金重大项目：社会治理现代化中的社会信用体系创新路径研究，项目批准号：23&ZD175, 执行期限：2024/01-2027/12；在研； 

子课题负责人：国家自然科学基金重点国际（地区）合作研究项目：大数据背景下会计信息促进实体经济发展的关键路径与机制研究，项目批准号：72010107001, 执行期限：2021/01-2025/12；在研；

主持：国家自然科学基金青年科学基金项目：基于交替复发事件数据的事件历史分析及在信贷数据中的应用，项目批准号：11501463, 执行期限：2016/01-2018/12；已结项； 

主研：国家自然科学基金面上基金项目：基于混合规划的同质追踪 ，项目批准号：12271441，执行期限：2023/01-2026/12；在研； 

主研：国家自然科学基金面上基金项目：轨道数据的聚类分析，项目批准号：11571282，执行期限：2016/01-2019/12；已结项； 

主研：国家自然科学基金青年科学基金项目：高维近似因子模型框架下的多重检验及其应用，项目批准号：11401482，执行期限：2015/01-2017/12。已结项；

热衷于课堂教学改革与创新的实践，开展混合式教学改革与虚拟仿真教学改革。积极推动场景化项目式教学改革，在《中国大学教学》发表相关教改论文1篇，教学成果获“学习强国”平台报道，创新提出“3R”场景化项目式教学设计模型并开发教学培训工作坊。

• 获批国家级虚拟仿真一流课程1门

• 获四川省高等教育教学成果二等奖

• 获批省级线上线下混合式教学一流课程1门

• 获批省级线上一流课程1门

• 获批四川省首批高阶课程立项1门

• 获批四川省应用型品牌课程立项1门

• 获批省级虚拟仿真实验一流课程2门

监管科技类项目：主要服务于国家、省级等监管机构，运用统计模型算法和图技术为监管业务赋能，典型项目如“全国信用信息共享平台项目信用大数据分析系统”（国家信息中心），“上市公司画像系统”（中国证券监督管理委员会），“四川省地方金融大数据监管平台”（四川地方金融监督管理局）等。

金融风控类项目：主要服务于区域中小型银行，帮银行从0到1建设线上小微信贷产品流程、风控模型和运营模式。服务客户包括北京银行、徽商银行、重庆银行、天津银行、九江银行等全国10几家城商行和农商行。