每天学点金融学大全集

本书梳理了中国商业银行的发展历程，重点分析了地方政府财政压力、地方房地产价格、审计等因素对商业银行的信贷投放、从事影子银行业务和贷款损失准备计提的影响，进而研究了独特的制度环境对商业银行经营绩效的影响。同时，本书也十分关注商业银行的公司治理问题。

本书结合具体实例讲解了金融大模型开发的核心知识。全书共12章，讲解了大模型基础、大模型开发技术栈、数据预处理与特征工程、金融时间序列分析、金融风险建模与管理、高频交易与算法交易、信用风险评估、资产定价与交易策略优化、金融市场情绪分析、银行应用大模型开发实战、区块链与金融科技创新和未来金融智能化发展趋势。

本书参考国外相关经验教训，总结我国金融体制相关政策制度与法规，采用案头调研、现场调研等方法，分析了我国国家金融安全领域的现状和问题，并针对如何防范银行挤兑、实施资本市场机制改革、构建系统性风险的预警体系和构建国家金融安全边界给出了对策建议。

2006年，“穷人的银行家”、诺贝尔和平奖获得者穆罕默德·尤努斯创立了乡村银行，打破了近百年的金融业运行“铁律”，使得金融真正发挥对无信用、无担保、低收入人群“雪中送炭”的效应，使弱势群体真正享受到“普惠金融”服务。新型农村金融机构的成功模式极大地促进了中国的农村金融事业的发展，也证明了农村金融支农效果研究的前瞻性与可行性。本书基于农户微观调研数据，以陕西省和宁夏回族自治区为例，分析新型农村金融机

本书紧紧围绕主力建仓这一主题，分别从主力建仓思维、主力建仓综合研判、针对主力建仓的策略、主力建仓操盘案例解析等方面展开论述。

《中国金融科技运行报告（2019）》系国家金融与发展实验室金融科技研究中心与金融科技50人论坛（CFT50）联合推出的系列年度报告，旨在系统分析国内外金融科技创新与发展状况、演进动态与市场前景，充分把握国内外金融科技领域的制度、规则和政策变化，不断完善金融科技相关的理论基础与研究方法。报告致力于为金融科技相关监管部门、自律组织及其他经济主管部门提供重要的决策参考，为金融科技企业和金融机构的业务探索

本书讨论了机器学习在量化交易中的应用，包括基木的机器学习算法、特征选择和榄型评估等，帮助读者理解机器学习策略的基本原理和实践方法。通过学习，读者能够了解量化交易的核心概念和方法，掌握Python编程语言和ChatGPT技术在量化交易中的应用，以及各种常见的量化交易策略的实现和优化。

这本书是中国康德拉季耶夫周期理论研究开拓者、“周期天王”周金涛的经典作品。从2006—2007年持续两年的大牛市到2008年次贷危机和2016年大宗商品年度反弹，周金涛先生成功把握和预测了长周期运行中的每一次重要转折，他的研究与洞见不仅为投资者提供了宝贵的宏观对冲策略，也为我们理解经济周期与人生财富命运的关系提供了重要启示。这本书以经济周期研究和结构主义为核心，全面而完整地展现了作者独特的逻辑框架

本书所载案例为中国投资咨询公司近年来在PPP项目和管理咨询方面的实践。特别是在PPP项目领域，中国投资咨询公司充分立足国内实践，借鉴国际成功经验，推广运用政府和社会资本合作模式，对完成国家确定的重大经济改革任务、加快新型城镇化建设、提升国家治理能力、构建现代财政制度具有重要意义。相关案例的介绍，具体而生动，极富借鉴意义。