电子邮箱:yaoxiao18@cufe.edu.cn

教育背景

2011.9—2015.1 管理学博士

爱丁堡大学商学院，信用研究中心

2008.9—2011.7 运筹学硕士

中国科学院数学与系统科学研究院

2004.9—2008.7 应用数学学士

北京林业大学理学院

工作经历

2023.1至今   副教授，博士生导师，中央财经大学商学院

2018.9-2022.12 讲师，中央财经大学商学院

2015.1-2018.7  高级分析师,风险模型与分析组,苏格兰皇家银行

研究方向

风险管理，公司金融，企业管理

教学课程

管理研究方法，应用统计、数据、模型与决策，投资学、SAS入门与应用

招生需求

研究方向包括不限于：1)风险管理；2)公司金融；3)企业管理。欢迎具有经济管理背景或统计和计算机编程基础较好的同学报名申请学硕或博士，优秀的英文水平和表达能力preferred。备注：如果能力足够出色，研究方向都可以商量

往届学生去向

硕士生的主要去向包括政府机构、事业单位和金融机构，博士生的主要去向包括高校和金融机构。对学生的就业方向没有限制，只要能毕业就行

研究项目

[1]基于贝叶斯广义线性混合模型的公司债券信用风险测度研究(2020.01 – 2022.12)，国家自然科学基金青年项目,主持人(项目编号：71901230，后评绩效为优)

[2]课程思政和OBE理念相融合的教学方法改革探索研究 —— 以《管理研究方法》为例,中央财经大学2022年度教学方法研究项目(课程思政专项项目),主持人

[3]基于红色金融思想的投资学课程思政教学探索，中央财经大学2023年度“红色擎，龙马行”之教师“思政+”专项支持基金，主持人

代表性论文

[1]X.Yao, W.Yang, C.Feng & Z.Li. (2025).Readingbetween thelines: Detectingcorporatefinancialfraudusingmulti-dimensionaltextualfeatures.Information Systems Frontiers. Forthcoming.

[2]X. Yao, D. Wu, Z. Li & H. Xu. (2024). On the prediction of stock price crash risk using textual sentiment of management statement.China Finance Review International,14(2), 310-331

[3]Z. Li, A. Li, A. Bellotti &X. Yao*. (2023). The profitability of online loans: A competing risks analysis on default and prepayment.European Journal of Operational Research, 306, 968-985.

[4]B. Huang,X. Yao *, Y. Luo & J. Li. (2023). Improving Financial Distress Prediction Using Textual Sentiment of Annual Reports.Annals of Operations Research, 330,457-484.

[5]姚潇，李可，余乐安.(2022).非平衡样本下基于生成对抗网络过抽样技术的公司债券违约风险预测研究[J].系统工程理论与实践, 42(10), 2618-2634.

[6]X. Zhang, Y. Zhao &X. Yao *(2022). Forecasting corporate default risk in China.International Journal of Forecasting, 38, 1054-1070.

[7]窦超，姚潇*,陈晓(2021).政府背景大客户与债券发行利差—基于供应链风险传递视角[J].管理科学学报, 24(9), 59-78.

[8]Z. Li, J. Zhang,X. Yao* & G. Kou (2021). How to identify early defaults in online lending: A cost-sensitive multi-layer learning framework.Knowledge-Based Systems, 221, 106963.

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

[10]D. Wu,X. Yao* & J. Guo (2021). Is Textual Tone Informative or Inflated for Firm’s Future Value? Evidence from Chinese Listed Firms.Economic Modelling, 94,513-525.

[11]L. Yu,X. Yao, X. Zhang, H. Yin & J. Liu (2020). A Novel Dual-Weighted Fuzzy Proximal Support Vector Machine with Application toCredit Risk Analysis.International Review of Financial Analysis, 71, 101577.

[12]姚潇,吴冬晓,庞守林(2020).基于文本挖掘的管理层语调对公司债券信用利差的影响[J].经济理论与经济管理,3,99-112.

[13]Z. Li, K. Li,X. Yao&Q. Wen(2019).Predicting Prepayment and Default Risks of Unsecured Consumer Loans in Online Learning.Emerging Markets of Finance and Trade, 55(1), 118-132.

[14]X. Yao*, J. Crook and G. Andreeva (2017).EnhancingTwo-Stage ModellingMethodologyfor Loss Given Default with Support Vector Machines.European Journal of Operational Research, 263(2), 679-689.

[15]X. Yao*, J. Crook and G. Andreeva (2017).IsIt Obligor or Instrument That Explains Recovery Rate:Evidence from US Corporate Bond.Journal of Financial Stability, 28, 1-15.

[16]X. Yao*, J. Crook and G. Andreeva (2015). Support vector regression for loss given default modelling.European Journal of Operational Research, 240(2), 528-538.

[17]L. Yu,X.Yao(2013). A total least squares proximal support vector classifier for credit risk evaluation.Soft Computing,17(4),643-650.

[18]L. Yu,X.Yao, Shouyang Wang, K.K. Lai (2011). Credit risk evaluation using a weighted least squares SVM classifier with design of experiment for parameter selection,Expert Systems with Applications,38(12),15392-15399.

[19]姚潇,余乐安(2012).模糊近似支持向量机模型及其在信用风险评估中的应用[J].系统工程理论与实践, 3,549-554.

其它专著

杨晟，赵阳，姚潇.“基于深度强化学习算法的股指期货交易系统与实证”,《量化实证分析在金融风险管理中的应用》，中国金融出版社，2021.