本书根据金融风险管理理论的内在逻辑，全面系统地介绍了金融风险管理原理和方法，全书分为3篇。第1篇基本原理，主要介绍金融风险形成的基本理论，根据金融风险管理流程，分别分析了金融风险识别与度量，解释了金融风险预警的基本思想。第⒉篇商业银行，在总体介绍商业银行风险管理的基本原理基础上，对商业银行面临的主要风险如信用风险、流动性风险、利率风险、汇率风险、操作风险加以详细分析。第3篇主要金融市场，先后分析了股市、债券市场、基金市场、保险市场、金融衍生品市场及信托与租赁风险管理的方法。

《农产品市场营销》是***一流本科课程和课程思政示范课程的配套教材。《农产品市场营销》以农产品市场营销的关键知识点为依据，借助农产品市场营销理论基础，融入与农产品市场营销相关的前沿研究与实践，深入分析农产品营销特点与营销策略，将**的4P理论与实际的农产品营销案例剖析结合，对传统的农产品市场和*新的O2O营销模式进行深入浅出的解读，形成系统的、完整的农产品营销体系。

《数字经济学》全书共14章，大体按照微观、中观和宏观三大板块来组织。微观部分主要包括第2至第6章，主要阐述数字经济时代微观经济主体行为和决策的一些新的特征。中观部分主要包括第7到第10章，主要涵盖市场运作和产业组织方面的内容。第11至第14章则主要涵盖宏观方面的内容。其中，第11章专题介绍数字经济情况下经济增长的新特征新规律。第12章则转向数字经济对全面发展包括发展差距、发展质量、区域平衡等方面的影响。第13章集中讨论数字化塑造了哪些新的金融产品和怎样的金融市场。最后一章第14章主要从政治

近年来，国际服务贸易在中国对外贸易乃至整个国民经济和社会发展中的地位进一步提高，服务业扩大开放成为中国新时代加快形成全面开放新格局的重中之重，而服务贸易竞争力提升也是中国从贸易大国迈向贸易强国的关键动能。现实发展的日新月异势必要求国际服务贸易理论和政策研究加快脚步，当然也需要更多拥有国际服务贸易基本知识和技能的人才投入其中，这为我们持续进行国际服务贸易教学的改革与创新提供了原始动力和方向。

本书共14章，既可作为高等院校国际经济与贸易专业相关课程教材，也可作为国际服务贸易研究

《商业模式创新》在明确商业模式创新在当前数字经济发展热潮中的重要作用的基础上，重点介绍了商业模式创新的基本概念、主要工具、常见类型、重要方法、战略框架与伦理规范等基础知识；突出介绍了商业模式创新过程中高管团队的作用、需求侧战略引领以及商业生态系统情境等进阶知识；最后特别介绍了新一代数字技术发展及其使能的商业模式创新，以及数字化转型及其驱动的数字商业模式创新等前沿内容，力求诠释数字经济发展背景下，为什么以及如何实现成功的商业模式创新。 全书共3篇12章，各篇内容逐层深入。第1章～第7章为第一篇—商

"本书将基础理论和实际案例相结合，系统介绍了供应链管理的理论和方法，吸收了**的研究成果，反映了供应链管理的发展趋势，采用了富有创新的体例设计。其内容和体系安排的特点是： 在阐明供应链管理基本理论的基础上，系统阐述供应链管理过程中应用到的技术和方法，并对供应链管理发展趋势进行描述。本书在体例设计上力求探索教学改革，每章设有主要内容、学习目标、引导案例和复习思考题。全书共分为10章，内容包括供应链管理概论、供应链战略与规划、供应链网络构建、供应链协调管理、供应链采购决策、供应链库存管理、供应链运输

《电子商务》在系统地介绍电子商务概念和理论的基础上，注重企业进行电子商务活动的实用性和可操作性，理论与实际并重，站在管理者的视角，针对电子商务专业的初学者以及非电子商务专业的大学生，对知识体系进行了整合。《电子商务》共分9章，系统地介绍了电子商务概述、电子商务技术、电子商务模式、移动电商、直播电商、跨境电商、网络营销、电子支付、电子商务物流及供应链管理等内容。
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大数据营销已经逐渐成为包括工商管理学科在内的重要前沿课程之一。本书以作者原创的大数据营销理论和企业应用实例为主，系统呈现了大数据营销的理论、方法、工具和实例，是不可多得的兼具原创性与落地性的著作。全书分为7章，前3章明晰大数据营销的框架体系和数据类型，后4章分别围绕顾客价值衡量与动态监测、精准产品推荐、精准顾客画像三个主题从理论、方法、工具到实例逐一展开分析。 本书每一章都设置了学习目标、引例、课后习题，第4章到第7章还设置了实操练习，具有很强的理论性、实践性、操作性、针对性和可读性。 本书可作

本书包括十章内容。第一章为财务分析基础篇，主要介绍财务分析的理论基础、信息基础与方法基础，分析上市公司财务报告特征，重点讲解哈佛财务分析框架。第二章∽第六章为财务报表分析，从会计分析角度介绍财务报表分析内容与方法，主要包括资产负债表分析、利润表分析、现金流量表分析、所有者权益变动表分析、合并财务报表分析等。第七章∽第八章为财务综合分析，主要介绍财务能力与综合分析、财务危机预警分析以及前景预测分析等。第九章∽第十章为财务大数据分析，重点介绍智能财务决策和Python在财务大数据分析中的应用。 本书