本书将系统的因果识别方法与财政学理论及中国实践有机结合。教材设计匠心独具，采用“双主线”结构：明线为因果识别方法体系，从基础到前沿循序渐进；暗线则为财政学逻辑，各章以经典财税议题为案例场景，生动诠释方法应用。这一设计旨在实现“方法论”与“问题域”的知行合一。写作风格充分兼顾入门引导与学术纵深。对于每种方法或理论，均以直观案例与图形阐释核心理念，降低学习门槛；同时特设“知识拓展”模块，链接最新学术前沿，致力于培养学生的研究视野与思辨能力。

全书内容分为上下两部分。上半部分详细阐述了金融数据的生产流程，包括数据的收集、预处理与特征考察，并面向交易主体与监管主体等不同对象介绍分析方法。下半部分聚焦于数据科学方法在中国金融场景中的实际应用，针对金融数据中的关联性、异质性、网络关联和因果关系等核心问题，系统介绍了关联规则、聚类分析、社会网络分析及机器学习等前沿分析方法。

本书主要包括十二章，每一章都介绍了相应的案例。本书以案例方式，向读者介绍了股权投资对创新驱动及产业转型升级的促进作用、基金结构设计、创业投资基金、基金关联交易与利益冲突管理、基金估值、基金信息披露、基金业绩评价、ESG在股权投资基金行业的应用、基金管理人激励约束机制、基金监管与行业自律管理等领域的相关理论与实践应用，帮助读者学习私募股权投资的相关知识。

根据2025年3月国家税务总局新出的规章《涉税专业服务管理办法(试行)》，税收筹划一词退出历史舞台，新词改为税务合规计划。这是国家在税务管理上一次深刻的转向，它背后传递的信号很明确：税收管理的重心从“节税”转向了“合规”，从“灵活性”转向了“法治化”。中央财经大学税务学院梁俊娇教授团队紧扣国家税务总局最新的政策导向与表述变化，全面阐释“税务合规计划”的现代理念与实践方法。在金税四期系统全面上线、税收大数据防控日益完善的背景下，本书致力于帮助企业、财务人员及税务从业者顺应税收监管新趋势，

本书共包括四篇内容。首篇通过基本概念、核算模式和会计要素的讲解，为学习者奠定了必要的理论认知基础。核心实务部分以政府单位经济活动为主线，分别从收入确认、费用计量、资产变动、负债管理、权益调整等角度展开系统阐述，形成了“业务发生-会计处理-信息生成”的逻辑闭环。

本书以最新保险政策和示范条款作为编写依据，讲述了机动车保险与理赔的基本理论和机动车保险理赔流程中各环节的主要内容、操作流程以及完成各流程所需要具备的知识和技能，具体包括风险与保险、机动车保险产品、机动车保险投保与承保、机动车保险理赔、机动车保险查勘技术、机动车定损技术、机动车保险人伤理赔、赔款理算与核赔、机动车保险欺诈的识别与预防等。

本书旨在系统介绍金融大数据技术与应用的理论和实践,按照技术—数据—综合应用的思路展开，有助于读者深入理解金融大数据处理和分析技术及其应用逻辑,并为利用大数据思维和技术优化提升金融实践操作提供实用的建议。本书适合作为数字金融、金融科技、数字经济、大数据管理与应用、数据科学与大数据技术等专业的教材，也适合金融从业者阅读，希望为现代高素质复合型金融人才的培养提供参考。本书提供实践题配套的Python代码，欢迎读者申请，授课教师还可申请教学课件。

本书内容涵盖信贷相关概念、信贷资金筹措、信贷管理制度以及担保相关知识；以授信全业务流程为主线，呈现贷前调查、授信审批、合同管理、贷后监控等关键环节的操作要点；紧扣行业发展趋势，增加普惠信贷领域热点业务，重点剖析数字金融、普惠金融政策背景下的信贷模式创新。

本书设计按岗位需求组织内容，以“货币信用—金融机构—金融市场—金融政策—金融监管”为内在逻辑，13个项目融会贯通。分层递进，从而让学生熟悉金融机构和金融市场运行规律，理解货币供求理论，领会国家货币政策，具备解释金融现象、判断金融发展、适应金融从业的基本技能，培养学生宽基厚德的专业素质和守纪合规的职业素养。

本书突破了传统量子计算的物理学视角，以数理统计、随机过程、数论、群论及抽象代数为数学工具，以金融（尤其是金融工程、金融数学与量化金融）为切入点，引领读者进入量子计算算法与量子力学的世界，最终融会贯通，打通各个学科的知识脉络。书中着重挖掘金融学核心方程—Fokker-Planck方程和Feynman-Kac公式与量子世界的深层联系，为金融、量子力学与量子计算三大领域的交叉研究搭建了一座桥梁；系统讲解了量子计算基础概念与主要算法，探讨了量子计算对金融服务业的潜在挑战，以及为金融服务业提供的机遇；还将