基本资料

姓名：曾瑾

性别：女           政治面貌：中共党员

学位：博士         职称：

办公地址：商学院606   邮箱：

研究方向

计量经济学、金融时间序列分析

教育背景

2021年2月-2024年6月，澳门科技大学大学，城市与区域经济学博士

工作经历

2024年8月—今，新葡的京集团8814

主讲课程

经济学

综合介绍

中共党员，专注于计量经济学和金融时间序列分析领域的研究，研究工作涵盖了经典的单变量和多变量时间序列模型，也涉及了非线性和结构变化模型的估计与应用。积极参与跨学科合作，将计量经济学的分析方法应用于金融、环境和社会经济政策等领域，以期为实际经济问题的解决提供科学依据。

代表性学术成果

1、Wang, Z., Lin, R., Li, Y., Zeng, J., Chen, Y., Ouyang, W., ... & Su, W. (2024). Deep learning-based multi-modal data integration enhancing breast cancer disease-free survival prediction. Precision Clinical Medicine, 7(2).

2、Yu, Y., Chen, H., Ouyang, W., Zeng, J., Huang, H., Mao, L., ... & Zhang, K. (2024). Unraveling the role of M1 macrophage and CXCL9 in predicting immune checkpoint inhibitor efficacy through multicohort analysis and single‐cell RNA sequencing. MedComm, 5(3), e471.

3、Li, J., Zeng, S., Li, Z., Xu, J., Sun, Z., Zhao, J., Li, M., Zou, Z., Guan, T., Zeng, J ... & Zhang, K. (2024). Accurate prediction of myopic progression and high myopia by machine learning. Precision Clinical Medicine, 7(1), pbae005.

4、Wang, J., Gao, Y., Wang, F., Zeng, S., Li, J., Miao, H., Wang, T., Zeng, J ... & Zhou, Y. (2024). Accurate estimation of biological age and its application in disease prediction using a multimodal image Transformer system. Proceedings of the National Academy of Sciences, 121(3), e2308812120.

主要科研课题

获得荣誉