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2016年以来，我国经济增长从高速向中高速转变，高杠杆问题、金融风险问题逐步累积暴露，去杠杆成为供给侧结构性改革的一项重要工作，社会各界普遍关注，多项政策相继落地。本书收录了两位作者过去三年内在去杠杆、防风险领域的27篇文章，既有与去杠杆、防控系统性金融风险相关的理论研究，也有与债转股、“僵尸企业”债务处置、国有企业债务风险防控相关的政策研究，还有关于股市异常波动、中国债务风险、中美贸易摩擦的金融

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。

21世纪以来，“金融化”已成为全球社会与经济变迁和重构的核心动力机制之一，学术界开始关注金融与社会相互影响及相互塑造的过程、机制与后果，强调就该领域展开跨学科综合研究。据此，中央财经大学社会与心理学院创办了《金融与社会》学术集刊，研究涵盖金融社会学的理论探索与经验研究、金融社会工作研究等学科领域，包括微观层面的金融素养与金融行为研究、中观层面的金融组织与金融市场研究、宏观层面的金融制度与金融的经济

本书首先对因子理论、因子投资和资产定价模型的理论发展进行梳理，再对系统性风险因子和多种异象效应的形成机制进行深入剖析，并讨论了目前研究中面临的主要问题。为了克服这些问题，本书采用小波分析和动态模型平均方法分别从多时间尺度和动态分析的角度进行研究。最后，本书深入分析了我国股票市场存在的动量和反转效应，并将因子投资理念与我国股票市场数据相结合，提出了适应我国证券市场的投资策略。

《数据驱动的供应链金融：数据要素赋能供应链金融产品的方法与实践》聚焦于特定供应链场景中的中小企业的贷款产品，按顺序阐述数据驱动供应链金融工作的整个过程。本书共12章，从总体概述、数据实施工作、数据成果运用、知识沉淀四个部分详细阐述了数据驱动的供应链金融的理念和实践，深入研究了供应链金融的发展。结合自身多年实践经验，作者提供了数据驱动的供应链金融的全面实践指南，有助于读者更好地理解与利用数据的价值，

本书介绍了数字金融相关领域的前沿研究成果，包括数字金融的概念与影响、P2P借贷、数字货币与移动支付、数据与人工智能、科技信贷与影子银行五个主题。全书精选二十余篇近年发表在TheReviewofFinancialStudies、TheEconomicJournal、JournalofAppliedCorporateFinance等重要国际期刊上的学术文章，对文章研究的背景、问题、

股市风险高，涨跌瞬息万变，很多投资者都抱怨自己像在坐“过山车”，心情起伏很大。于是，有些投资者将目光放在了基金定投这种比较安全、收益比较稳定的投资方式上，希望自己手里的钱能够保值、增值。但是，对于广大投资者来说，做好基金定投并没有那么容易，其中有很多技巧和方法。《基金定投：财富增长精进指南》以基金定投为核心，讲述了与之相关的各方面内容，可以帮助投资者提升基金定投能力。本书深入浅出、简单易懂，非常适

在市场的周期性波动中，不同类型的资产、市场风格和行业板块常常呈现出轮换领先的态势。每种资产、风格或行业都有其特定的驱动逻辑。随着市场周期进入不同阶段，遇到有利条件的资产、风格或行业就会显示出明显的优势。掌握这些逻辑，理解市场运行规律，并运用恰当的配置策略，投资者就能轻松跳出亏损的怪圈，甚至长期获得丰厚的超额收益。

实体经济是金融的根基，金融是实体经济的血脉，经济的高质量发展离不开产融协同、协调发展。如何有效克服经济转型过程中面临的各种困难和挑战，实现国民经济的协调、可持续发展，对实体经济和金融都提出了新的要求。本书建议解决当前实体经济与金融发展不协调、不平衡的突出问题，促进资金“脱虚向实”，就必须采取有力措施促进产融协同发展。