张琨

张琨，男，博士，suncitygroup太阳成副教授。主要研究领域为运筹优化、仿真优化、机器学习、金融工程与风险管理，商业分析。主持国家自然科学基金面上项目、青年项目。在Operations Research、INFORMS Journal on Computing、European Journal of Operational Research、IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems等国际期刊发表多篇论文，出版著作1部，获得太阳成官方网站玉兰青年学者，太阳成官方网站优秀党务工作者(基层党支部书记专项)，太阳成官方网站优秀班主任等荣誉。

电子邮箱：kunzhang@ruc.edu.cn

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香港城市大学商公司，哲学博士

北京师范大学数学科学公司，理学硕士

北京师范大学数学科学公司，理学学士

2026.08-今   suncitygroup太阳成 副教授

2026.02-2026.07   suncitygroup太阳成 讲师

2019.08-2025.08   太阳成官方网站统计与大数据研究院助理教授

运筹优化、仿真建模、机器学习、金融工程与风险管理，商业分析

博士课程

统计学习,    2019, 2020, 2021, 2022, 2023年秋季

机器学习,    2020, 2021, 2022, 2023, 2024年秋季

学术规范和论文写作,    2020, 2021, 2022, 2023, 2024年春季, 2024年秋季

运筹优化专题,    2025年春季

科研实践,    2023, 2024年春季

科研实践II,    2023年春季

硕士课程

计量经济学,    2020年秋季

机器学习,    2021, 2022, 2023, 2024, 2025年春季

数据科学与人工智能的概率基础,    2024年秋季

数据科学和人工智能算法,    2020年秋季

本科课程

数据挖掘,    2023年秋季

统计学习基础,    2024年春季

概率论与数理统计,   2026年秋季

1. 国家自然科学基金面上项目，主持. 2025-2028.

2. 国家自然科学基金青年项目，主持. 2022-2024.

3. 太阳成官方网站新教师启动金项目，主持. 2020-2022.

专著

Zheng Zhang, Kun Zhang, Xing Yan, Songshan Yang, Yuqian Zhang. Big Data in Economics and Management. Springer Nature. 2026

期刊论文

（#表示员工，*表示通讯作者）

1. Kun Zhang, Guangwu Liu, Shiyu Wang. 2022. Bootstrap-based budget allocation for nested simulation. Operations Research, 70(2): 1128-1142. (UTD24)

2. Qidong Lai, Guangwu Liu*, Bingfeng Zhang, Kun Zhang. 2025. Simulating bounds for conditional Value-at-Risk. INFORMS Journal on Computing, 37(4), 1087-1105. Co-first author. (UTD24)

3. Guo Liang#, Kun Zhang and Jun Luo*. 2024. A FAST method for nested estimation. INFORMS Journal on Computing, 36 (6), 1481–1500. Co-first author. (UTD24)

4. Ying Zhong, Borui Zhao, Kun Zhang, Guangxin Jiang*. 2026. Chance-constrained selection of the best: An indifference-zone-free procedure. European Journal of Operational Research.

5. Xiaoyu Liu#, Yan Song#, Hong-Fa Cheng#, Kun Zhang*. 2025. A bootstrap-based bandwidth selection rule for kernel quantile estimators. Computational Statistics: 40(7): 4037–4058.

6. Wenxuan Ma, Xing Yan*, Kun Zhang. 2025. Improving uncertainty quantification of variance networks by tree-structured learning. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 36(2): 2984 - 2998.

7. Du-Yi Wang#, Guo Liang#, Guangwu Liu, Kun Zhang*. 2025. Derivative-free optimization via finite difference approximation: An experimental study. Asia-Pacific Journal of Operational Research, 42(6): 2540005.

8. Xiaoyu Liu#, Xing Yan, Kun Zhang*. 2024. Kernel quantile estimators for nested simulation with application to portfolio value-at-risk measurement. European Journal of Operational Research, 312: 1168–1177.

9. Zhenxia Cheng, Weiwei Fan, Jun Luo, Shing Chih Tsai, Kun Zhang*. 2024. Indifference-zone-free procedures for constrained selection of the best. Annals of Operations Research.

10. Xiaoyu Liu#, Yan Song, Kun Zhang*. 2024. An exact bootstrap-based bandwidth selection rule for kernel quantile estimators. Communications in Statistics-Simulation and Computation, 53(8): 3699-3720.

11. Hong-Fa Cheng#, Xiaoyu Liu#, Kun Zhang*. 2022. Constructing confidence intervals for nested simulation. Naval Research Logistics, 69: 1138-1149.

12. Hong-Fa Cheng#, Kun Zhang*. 2021. Non-nested estimators for the central moments of a conditional expectation and their convergence properties. Operations Research Letters, 49(5), 625-632.

13. Li-Juan Cheng, Kun Zhang. 2017. Reflecting diffusion semigroup on manifolds carrying geometric flow. Journal of Theoretical Probability, 30(4), 1334-1368.

会议论文

14. Guo Liang#, Guangwu Liu, Kun Zhang*. 2025. Enhanced Derivative-Free Optimization Using Adaptive Correlation-Induced Finite Difference Estimators. Proceedings of the 2025 Winter Simulation Conference, IEEE, 1-12.

15. Du-Yi Wang#, Guo Liang#, Guangwu Liu, Kun Zhang*. 2025. Regular Tree Search for Simulation Optimization. Proceedings of the 2025 Winter Simulation Conference, IEEE, 354-365.

16. Guangwu Liu*, Kun Zhang. 2024. A tutorial on nested simulation. Proceedings of the 2024 Winter Simulation Conference, IEEE, 1-15.

17. Guo Liang#, Guangwu Liu, Kun Zhang*. 2024. An efficient finite difference approximation. Proceedings of the 2024 Winter Simulation Conference, IEEE, 455-466.

18. Mingbin(Ben) Feng, Guangwu Liu, Kun Zhang*. 2022. Portfolio risk measurement via stochastic mesh with average weight. Proceedings of the 2022 Winter Simulation Conference, IEEE. pp. 903-914.

19. Guangwu Liu, Wen Shi, Kun Zhang. 2019. An upper confidence bound approach to estimating coherent risk measures. Proceedings of the 2019 Winter Simulation Conference, IEEE. pp.914-925.

20. Kun Zhang, Guangwu Liu, Shiyu Wang. 2017. Portfolio risk measurement via stochastic mesh. Proceedings of the 2017 Winter Simulation Conference, IEEE. pp.1796-1811.

21. Shiyu Wang, Guangwu Liu, Kun Zhang. 2017. A Misspecication Test for Simulation Metamodels. Proceedings of the 2017 Winter Simulation Conference, IEEE. pp.1938-1949.

1. 2024年，太阳成官方网站统计与大数据研究院“教学技能奖”

2. 2023年，太阳成官方网站优秀党务工作者(基层党支部书记专项)

3. 2023年，2021-2022 年度优秀审稿人 《系统管理学报》

4. 2023年，太阳成官方网站第十二届青年教师基本功比赛三等奖

5. 2021年，太阳成官方网站优秀班主任

指导员工：指导3名博士生毕业、20名硕士生毕业，就职于中国银河证券、交通银行、中国建设银行、九坤投资、建信基金、灵均投资、中金、中国人民银行(广东)、光大银行、中国银行、中国邮政储蓄银行、华夏银行等金融机构，浪潮集团、美团、微博等互联网公司，以及读博深造