《面向金融的机器学习（影印版 英文版）》探索了机器学习的新进展，展示了如何将其应用于包括保险、交易和贷款在内的整个金融领域。书中解释了主要机器学习技术背后的概念和算法，并提供了用于自制模型的Python代码示例。
　　《面向金融的机器学习(影印版 英文版）》基于Jannes Klaas为金融专业人士举办机器学习培训课程的经验。书中并未提供现成的金融算法，而是着重介绍了能够以多种方式应用的高级机器学习概念和思想。
　　书中展示了机器学习如何处理结构化数据、文本、图像和时间序，涵盖了

本书系统地梳理了股价崩盘风险的成因，将传统的“透明度”问题置于公司治理框架下讨论，通过模型推导，演化出公司实际控制人“支持机制”对股价崩盘风险的削弱，向读者展示了公司治理机制对股价行为的影响。此外，书稿进一步延展了股价崩盘风险的后果研究，特别是从债权人的角度，揭示了股价崩盘作为一种风险因素对债务定价的影响，并通过借款利率、债务结构和资本结构调整速度这几个方面，以实证研究的形式展示出来。

本书以开放经济为环境，以实体经济运作为基础，从各经济主体的财务活动中引出金融的供求；以货币、信用及其价格等基本要素为基础，阐明各要素之间的关联性；以金融机构和金融市场为载体，阐释金融运作的基本原理；以利率为连接微观金融与宏观金融的纽带，说明其作用机理；以宏观调控和金融监管为保证，研究金融发展的稳健与效率问题。

　　证券投资学是投资学、金融学、保险学、公司金融、上市公司财务、金融工程、公司理财和个人理财、投融资机构管理等专业必修的一门基础兼应用课程。
　　《证券投资学（第2版）》共11章，分别为证券投资导论、证券投资工具、证券市场、证券发行市场、证券交易市场、股票价格指数、证券投资基本分析、证券投资技术分析、证券组合管理分析、投资者行为分析和证券市场监管。
　　《证券投资学（第2版）》比较系统完整地介绍了金融证券投资专业领域人员必备的理论基础知识，可作为金融投资专业或相关经济管理类专业的基础

本书是北京第二外国语学院国际商务专业硕士研究生教材之一，简明地概括了投资银行学科的主要知识点，还提供了必要的案例，以便学生可以跳出非常细节的知识来把握国际金融这门课程的全貌，并尝试将所学课本知识用于分析现实问题。全书共分五章，分别从证券发行与承销、并购重组、资产证券化、项目融资、风险投资五个部分对相关知识点和案例构建知识框架，尤其是介绍的经典案例，不仅有利于学生理解和消化相关知识点，更有利于学生毕业后的实务操作。

　　《银行管理学（第3版）》本次修订版教材是在吸收了当前国际银行业大量经营与管理的研究和实践的成果的基础上完成的。它对当代商业银行的重要的经营理念和新理论作了较为深刻的探讨，对现代银行经营管理模型、方法和金融技术也作了比较全面的阐述，同时结合了一些经典的案例分析，理论联系实际，可以强化读者对相关知识的领悟和掌握。
　　《银行管理学（第3版）》力求紧扣现代银行业发展的脉搏，其框架的安排有较严密的逻辑性，内容的安排在保证前沿性和科学性的前提下，尽量做到循序渐进，由浅入深，以便于读者学习。

本书的主要特色有：
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本书作为一本入门教材,将精算学分为了寿险精算与非寿险精算两部分。寿险精算部分从利息理论出发,逐步分章介绍了生存模型与生命表、精算现值、纯保费与总保费的计算、准备金评估等精算概念与技术。非寿险精算部分介绍了可信度、经验费率、分类费率、准备金评估等若干问题的传统解决方法,最后一章对精算学的最新应用与进展做了简单小结。
全书以确定性模型对精算的核心工作进行介绍, 同时简化数学推导与证明,力求以应用问题为导向,通过图示、数据表格的方式直观展示精算学原理与方法。本书基本覆盖了精算学的内容,

本书为适应金融学教学从以“理论教学”为主，向以“理论应用”为主的应用型人才培养为主转变的需要，结合国内外金融理论和实践的发展变化，在教材编写中更加注重社会实践内容的写作。书中除了介绍基础理论外，还增加了引入案例，章节综合练习题和实训项目，来帮助读者开拓视野，打开知识面，提高对金融学理论及实践问题的判断和思辨能力，为今后的金融学研究打下基础。本书适合作为普通高校金融学、经济学的相关专业学生学习的教材，也可作为金融从业人员的参考资料。

面试是银行招聘考试中非常重要的环节，为帮助广大应试者从容应对，本书采取理论与实战相结合的方法，对银行招聘考试面试的要点进行了系统、深入、全面的讲解。
全书分为理论篇与实战篇两部分。理论篇主要介绍了银行招聘考试面试的基础理论和银行半结构化面试、无领导小组讨论面试、辩论赛面试、角色扮演面试的基础理论和应对技巧，旨在帮助应试者全面掌握银行招聘考试面试各类题型的答题技巧；实战篇主要包括银行招聘考试面试礼仪及半结构化面试、无领导小组讨论面试、辩论赛面试、角色扮演面试的全真模拟题和实战演练，旨在