教育经历：
高中，1995年毕业，内蒙古 通辽五中
本硕连读，2001年毕业，吉林大学 数学系
博士，2004年毕业，中国科学院 应用数学所
工作经历：
讲师，2004年评定，中国人民大学 统计学院
副教授，2010年评定，中国人民大学 统计学院
中国人民大学商学院大数据商业分析研究平台团队专家
主持的项目：
中国人民大学科学研究基金项目编号36609017
中国人民大学科学研究基金项目编号22382049
中国石化国际油价研究与预测（并列主持人）
全国统计科学研究（计划）项目（国家统计局）
北京高等学校“青年英才计划”
中国人民大学科学研究基金项目“明德青年学者计划”
北京市统计局统计研究立项课题
百度金融大数据项目第一期
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参与的项目：
国家自然科学基金（青年）编号60603020
国家自然科学基金（面上）编号60773215
国家自然科学基金（青年）编号10701079
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优秀班主任
优秀共产党员
第九届全国统计科学研究优秀成果奖（国家统计局）
北京市第十一届统计科研优秀成果评比优秀论文奖（北京市统计局）
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时间序列分析，本科，2005-至今
时间序列分析，硕士，2005-至今
统计学，本科
概率论，本科（曾讲授）
数理统计，本科（曾讲授）
研究方向：
博士师从我国著名时间序列分析专家安鸿志先生，为关门弟子。2004年毕业后到中国人民大学任教，一直从事本科以及硕士的时间序列分析教学工作，一直从事时间序列分析的研究工作。研究方向为时间序列分析结合各行业数据的实际应用、时间序列分析理论研究。大数据在商业、金融、经济领域的应用：征信、信用评分、股价分析预测等。
时间序列分析简介： 时间序列类型数据粗略地讲是某个变量在不同时点的取值按时间顺序排列而成的数列，例如某支股票每小时的价格、北京市每天的气温。时间序列类型数据是极为常见的数据类型，此类型数据广泛存在于各个行业。时间序列分析无疑是分析此类数据的有效技术方法，特别是在金融、经济领域更是其最主要的分析工具之一。时间序列分析的一个主要的功用是根据已有的数据对未来进行预测。时间序列分析在大数据场景下，有很广泛的应用。
关于所指导的硕士研究生：
1.培养计划： 致力于培养所指导的硕士生掌握更为深入的时间序列分析的技术本领，特别是将来能在金融、经济等行业成为优秀的技术分析人才。注重让学生通过参与教师本人的数据分析类项目，得到具体实际的指导，锻炼能力积累从业经验。深切关心指导学生的职业规划、生活规划、人生规划，多次在学生人生重大跃迁中起到关键作用。代表性例子：有位硕士在金融行业工作，毕业五年后年薪100万（税后）。有位硕士在国家部委工作， 事迹获得CCTV报道。
2.毕业论文类型： 应用类（分析数据研究实际问题），此类论文居多。 理论研究类（提出新定理并数学证明）
3.毕业去向： 推荐出国读博。 从业多为银行、基金公司、大型互联网公司、电信公司、医药外企、公务员。
Jin, Y. and An, H. Z.(2005). Nonlinear autoregressive models with heavy-tailed innovation, SCIENCE IN CHINA SERIES A-MATHEMATICS(SCI), 48: 333-340 (SCI)
金阳，安鸿志.(2005). 带有重尾扰动项的非线性自回归模型, 中国科学, 35: 39-45.
Yuan, H.J. and Jin, Y. (2005). Existence and uniqueness of BV solutions for the porous medium equation with Dirac measure as sources J. Partial Differential Equations, 26: 35-38.
金阳, 安鸿志. (2006). 非线性自回归序列的矩的存在性. 应用数学学报. 29: 1-8.
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黄向阳，金阳，肖宇谷，宁威编著，《精算中常用的统计模型》，中国人民大学出版社
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