程宏，博士，上海立信会计金融学院统计与数学学院助理教授（统计学），汇鼎数据科技（上海）有限公司数据总监。2015年毕业于上海交通大学，2017年纽约大学（New York University）柯朗数学科学研究所（Courant Institute of Mathematical Sciences, CIMS）访问学者，杜兰大学（Tulane University）生物统计与生物信息实验室助理研究员，2016年上海市青年科技英才扬帆学者，中国计算机学会会员代表，世界计量经济学会（The Sociey for Economic Measurement, SEM）会员。发表SCI、EI等国内外期刊论文5篇，IEEE会议论文1篇；出版专著1部；主持各项校级、省部级课题7项，获得校级教学成果奖二等奖1项，指导大学生创新创业大赛，学生团队获得上海市铜奖：提交申请发明专利2项，成果已被企业使用。
研究领域：计算神经科学中的数学建模及动力学分析，包括大脑神经元网络因果关系重建及神经元动力学内在机制；人工智能与数据挖掘、金融统计与风险管理、分位数回归及分位数回归下的格兰杰因果推断等。

绪论
第1章 格兰杰因果关系
1.1 经典格兰杰因果关系
1.1.1 线性预测理论简介及其基本性质
1.1.2 经典二元格兰杰因果关系的定义及其性质
1.1.3 条件格兰杰因果关系
1.1.4 经典格兰杰因果关系的实用问题
1.2 加有弱小噪声的延展型格兰杰因果关系算法
1.3 加有弱小噪声的延展型条件格兰杰因果关系算法
1.4 基于分位数的条件格兰杰因果检验
1.4.1 检验统计量
1.4.2 检验统计量渐进性理论
1.4.3 基于Subsampling采样方法确定临界值及其渐进有效性
1.5 基于Copula分位数的格兰杰因果检验
1.6 非参数分位数格兰杰因果检验
1.6.1 非参数分位数格兰杰因果检验
1.6.2 检验统计量渐进性理论
1.7 面板格兰杰因果关系检验
1.8 本章小结
第2章 神经元网络模型及动力学特性
2.1 Hodgkin-Huxley神经元网络
2.2 Hodgkin-Huxley神经元动力学特性表征
2.3 整合发放神经元模型
2.4 整合发放模型的基本性质
2.4.1 增益函数
2.4.2 小振幅近似
2.4.3 添加电流项的近似
2.5 本章小结
第3章 探讨神经元因果网络重构
3.1 Hodgkin-Huxley神经元网络的格兰杰因果关系重构
3.1.1 两个神经元构成的神经网络
3.1.2 讨论
3.2 整合发放神经元网络的格兰杰因果关系重构
3.2.1 两神经元网络
3.2.2 三神经元网络
3.2.3 多神经元网络
3.3 本章小结
第4章 基于分位数的格兰杰因果检验的应用
4.1 基于分位数条件格兰杰因果的东亚股市传染研究
4.1.1 基于蒙特卡罗方法的模型检验
4.1.2 实证研究
4.2 基于非参数分位数格兰杰因果检验的油价、汇率、黄金价格实证研究
4.2.1 基于蒙特卡罗方法的模型检验
4.2.2 实证研究
4.3 基于Copula分位数格兰杰因果检验的股票市场相依性研究
4.3.1 描述性统计
4.3.2 基于不同分位数上的格兰杰因果关系检验的应用
4.3.3 结论
4.4 经济政策不确定性对不同城市房价影响研究
4.4.1 实证分析样本的选取
4.4.2 样本数据的处理
4.4.3 因果关系检验结果分析
4.4.4 结论
4.5 本章小结
第5章 基于面板格兰杰因果检验的应用
5.1 中国省份及经济带环境污染与FDI关系研究
5.1.1 引言
5.1.2 文献综述
5.1.3 数据来源与预处理
5.1.4 实证分析
5.1.5 结论
5.2 中国和印度经济政策不确定性与住房市场收益之间的因果关系研究
5.2.1 数据和方法论
5.2.2 实证分析
5.2.3 结论
5.3 本章小结
结论
参考文献
后记

本书将对面板格兰杰因果关系检验进行讲解，并开展中国30个省区市碳排放和外商直接投资之间因果关系、中国和印度经济政策不确定性与住房市场收益之间的因果关系的实证研究。
本书主要针对大脑网络及金融市场场景研究统计因果推断模型的理论与应用。本书是统计因果推断模型的理论以及其在大脑神经元网络、金融市场的应用研究。