个人简历

张政，中国人民大学统计与大数据研究院长聘副教授，国家级青年人才计划入选者，博士生导师。2011年本科毕业于东南大学数学系，2015年博士毕业于香港中文大学统计系。担任中国现场统计研究会统计交叉科学研究分会常务理事、因果推断分会理事。长期从事统计因果推断的理论、方法和应用研究，主要学术成果包括：1. 提出了基于协变量平衡的非参数因果推断方法，解决了离散处理变量情形下传统的倾向评分方法缺乏稳定性和效率损失的问题。 2. 提出了广义连续因果模型和基于独立化权重的因果推断方法，解决了连续处理变量情形下缺乏统一分析框架和有效推断方法的问题。

详见个人主页：https://sites.google.com/view/zheng-zhang/home

部分论文（按姓氏的英文首字母排序，*表示通讯作者，#表示指导的学生）

1. Bensoussan A., Yam S. C. P.*, and Zhang Z. (2015). Well-posedness of Mean-field Type Forward-backward Stochastic Differential Equations. Stochastic Processes and their Applications . 125(9), 3327-3354. [Link]

2. Chan K. C. G.*,Yam S. C. P.,and Zhang Z. (2016). Globally Efficient Nonparametric Inference of Average Treatment Effects by Empirical Balancing Calibration Weighting. Journal of the Royal Statistical Society: Series B . 78(3), 673-700. [Link]

3. Privault N., Yam S. C. P.*, and Zhang Z. (2019). Poisson Discretizations of Wiener Functionals and Malliavin Operators with Wasserstein Estimates. Stochastic Processes and their Applications . 129(9), 3376-3405. [Link]

4. Ai. C., Linton O., Motegi K. and Zhang Z.* (2021). A Unified Framework for Efficient Estimation of General Treatment Models. Quantitative Economics. 12(3),779-816. [Link]

5. Ai. C., Linton O., and Zhang Z.* (2022). Estimation and Inference of Counterfactual Distribution and Quantile Functions in Continuous Treatment Models. Journal of Econometrics. 228(1), 39-61.

6. Huang W., Linton O., and Zhang Z.* (2022). A Unified Framework for Specification Tests of Continuous Treatment Effect Models. Journal of Business & Economic Statistics. 40(4), 1817-1830. [Link]

7. Huang W. and Zhang Z. *(2023). Nonparametric Estimation of Continuous Treatment Effect with Measurement Error. Journal of the Royal Statistical Society: Series B. 85(2), 474–496.[Link]

8. Ai. C., Sun L., Zhang Z.* and Zhu L. (2024). Testing Independence and Conditional Independence via Mutual Information. Journal of Econometrics. 240(2). [Link]

9. Chen X., Liu Y., Ma S.*, and Zhang Z.* (2024). Causal Inference of General Treatment Effects Using Neural Networks with A Diverging Number of Confounders. Journal of Econometrics. 238(1). [Link]

奖励与荣誉

国家高层次人才特殊支持计划(青年拔尖人才项目)，2024

中国人民大学优秀科研成果奖（一等奖），2023

中国人民大学优秀科研成果奖（二等奖），2022

主要科研项目：

1. 复杂数据下因果关系有效推断的理论与方法，2021年01月-2023年 12月，国家自然科学基金（青年项目），主持。

2. 连续处理效应的建模与统计推断，2022年01月-2024年12月，北京市自然科学基金（面上项目），主持。

3. 因果分析中连续处理效应的非参数建模与统计推断，2024年01月-2027年12月，国家自然科学基金（面上项目），主持。

4. 面向跨尺度医学数据的融合表征及因果数学理论与应用，2022年12月-2027年11月，国家重点研发计划（青年科学家项目），参与，排名2/17。

5. 测量误差数据下因果推断的方法与理论研究，2023年4月-2025年12月，中国人民大学科学研究基金（面上项目），主持。

6. 非独立同分布大数据统计基础理论、方法与应用，2024年12月-2028年11月，国家重点研发计划，参与，排名17/106。