数据与智能技术的深度融合，正在重塑科学研究范式、经济运行方式和社会治理模式。从复杂数据中揭示客观规律，在不确定环境下形成可靠判断，是统计科学服务经济社会发展的重要使命。统计与决策研究所依托emc易倍，面向国际统计科学前沿和国家重大战略需求，以统计理论与方法创新为根基，以数据驱动的科学决策为导向，发挥学校统计、经济、管理等学科的综合优势，推动基础研究、方法创新与决策应用的贯通发展。中心围绕高维复杂数据建模、动态系统分析、数据价值评估与经济社会预测等重点领域，研究复杂依赖关系下的统计推断、高效计算与决策优化问题，为经济运行监测、数据要素配置和公共政策评估提供科学依据。

中心研究人员在贝叶斯分析、矩阵时间序列、时空统计与复杂网络等领域形成了系统的研究积累，相关成果发表于《Journal of Business & Economic Statistics》《Journal of Multivariate Analysis》《Computational Statistics & Data Analysis》《Journal of Statistical Planning and Inference》以及《统计研究》《中国科学：数学》《系统工程理论与实践》等国内外重要学术期刊，并持续拓展数据价值测度、贡献评价与收益分配等交叉研究。 中心坚持立足中国问题、对接国际前沿，深化跨学科协作与国际学术交流，促进原创成果产出和高层次人才培养，着力建设具有鲜明学术特色和国际影响力的统计与决策研究平台，为数字经济发展与经济社会高质量发展提供理论支撑和决策服务。

本研究中心的研究方向包括：

（1）统计理论、方法与高效计算

高维统计推断、矩阵与张量数据分析

贝叶斯建模、稳健统计与高效计算方法

时间序列、空间统计与非线性动态模型

（2）数据价值评估与要素配置

数据价值测度与数据资产估值

数据共享、流通交易与市场定价机制

数据贡献评价、收益分配与激励机制设计

（3）经济社会预测与科学决策

宏观经济与国际贸易的动态监测和预测

复杂网络风险识别与风险传导分析

政策评估、资源配置与不确定性下的决策方法
原主任：张浩教授（密歇根州立大学）

中心主任：秦磊教授（emc易倍）

中心研究人员部分代表性成果

1. Bayesian Dynamic Matrix Factor Models. Journal of Business & Economic Statistics, 2025, 43(4): 1170–1182.

2. Threshold models for high-dimensional time series with network structure. Journal of Multivariate Analysis, 2026, 212: 105560.

3. Bilateral matrix spatiotemporal autoregressive model. Computational Statistics & Data Analysis, 2026, 215: 108291.

4. Density prediction of income distribution based on mixed frequency data, Applied Economics, 2026: 1-18.

5. A Universal Kriging Predictor for Probability Density Function Based on Gaussian Mixture Model. Journal of Forecasting, 2026, 45(3): 1188-1202.

6. Adaptively robust high-dimensional matrix factor analysis under Huber loss function. Journal of Statistical Planning and Inference, 2024, 231: 106137.

7. 矩阵值时间序列的时空自回归模型及其应用. 《统计研究》，2026，43（4）：146–160。

8. The Shapley Value in Data Science: Advances in Computation, Extensions, and Applications. Mathematics, 2025, 13(10): 1581.(ESI 前1%高被引论文)

9. 矩阵值时间序列的时空滞后回归模型及应用. 《应用数学学报》, 2024, 47(4): 592-617.

10. 矩阵时间序列的减秩自回归模型及其应用.《系统工程理论与实践》, 2023, 43(2):524-536.