本书首次系统性分析中国特色的创业投资政策促进机制，主要论证不同类型的政府政策是否能够更好发挥创业投资对创新创业的金融支持作用。首先，详细介绍我国创业投资的政策促进机制框架，梳理各项创业投资政策的基本内涵。其次，通过严密的理论推导、详细的数据结果及丰富的案例分析，分别评估政府的股票发行政策、税收优惠政策、财政出资政策、公司治理政策、外资引进政策及经济政策不确定性对创业投资的作用效果和影响机理。最后，理论上揭示宏观经济政策对创业投资的影响规律，评估现行创业投资促进政策的实施效果，并为我国政府后续完善

本书从区块链原理和区块链在金融领域的应用两方面介绍区块链的相关知识。第1篇共6章，对区块链基本原理及相关技术进行了详细的分析与阐述，主要包括网络结构与通信机制、数据结构及相关技术、数据存储、共识机制、发行、交易及合约等。第2篇共8章，对区块链技术在数字货币、跨境支付、供应链金融、证券、保险、征信等金融领域的应用进行了详细描述，并辅以18个具体应用案例对区块链在金融领域的应用加以分析。

本书以现代服务业为背景，培养具备出纳与资金管理岗位数智技术应用能力、职业素养的高素质技术技能人才。基于新技术发展对出纳与资金管理岗位在结算方式、工作手段、业务内容等方面的数智化革新，教材紧密对接区域经济特色和岗位工作转型，围绕资金结算、资金分析管理、业财税一体化等所需职业能力培养需要，引入银企直联、数字人民币、外汇业务、资金分析管理等业务内容，设计7个项目27个学习任务。

本书是首批国家线上线下混合式一流课程“金融工程概论”的配套教材，是编写团队主讲的中国大学慕课平台同名在线课程的配套教材，也是教育部首批新文科研究与改革实践项目的成果之一。本书力图将金融工程理念融合到现代金融体系中，从金融体系的基本功能出发，将金融工程基本原理植根于金融学一般原理中，展现金融工程学科整体的知识体系，为后续课程奠定基础。此外，本书还以金融工程师的视角和思维探索金融工程的实践前沿，在借鉴国际经验的基础上，特别强调在中国改革开放环境下，金融工程如何助力于服务实体经济、防控金融风

本书从数智化财富管理的发展、财富管理相关理论和数智化技术在财富管理的应用、金融机构的数字化财富管理人工智能、数智化财富管理市场的风险与监管、数智化家庭数智化财富管理规划等方面系统介绍了数字化财富管理。

全书共分五大部分：第1部分为导论，从金融本质与决策逻辑切入，解析金融活动及其背后的金融理论；第2部分为金融机构，重点介绍中央银行、商业银行和投资银行的功能、业务以及运营管理；第3部分为金融市场，详细阐述货币市场、债券市场、股票市场及衍生工具市场等的运行机制；第4部分聚焦资产定价核心理论与资本结构决策分析；第5部分拓展至国际金融领域，介绍国际收支基本内容和汇率机制。

本教材第二版曾获首届全国教材建设奖全国优秀教材一等奖。本教材是“十四五”职业教育国家规划教材，也是国家职业教育金融专业教学资源库升级改进配套教材。    本教材共分为十三章，包括:货币与货币制度、信用与利息、金融机构、商业银行、非银行类金融业务、金融市场、中央银行、货币供求及其均衡、通货膨胀与通货紧缩、货币政策、金融风险与监管、国际金融、金融强国。本次修订着重体现教材的中国特色和时代特色，进一步挖掘金融育人元素，寓价值观引导于知识传授和能力培养中，同时更新了经济数据和政策法规，补充了金

本教材基于当前金融科技迅速发展背景下金融学科教学需求的深入分析和市场调研，及时更新理论与实务教学内容，以涵盖最新理论研究和金融科技发展。教材内容分为理论与实践两部分。理论部分以金融功能观为核心，具体从金融科技与支付结算、风险管理、资源跨时空配置、公司治理以及信息生产和分配六个方面展开；实践部分通过案例分析与模拟实验，详细说明银行业务、保险业务、证券业务、平台借贷和金融科技监管六个维度的金融科技应用场景和操作实践。

本书通过证券市场、证券投资工具、基本分析方法、技术分析方法、证券组合管理、证券市场监管与自律等六个章节对股票、债券、期货、期权等常见金融工具进行剖析，不仅阐述了证券投资的基本理论框架，如证券市场概述、股票与债券的发行与交易等，还结合了大量的实际案例和市场数据，帮助学生将理论知识与实际操作紧密结合，提升解决实际问题的能力。本书通过实战案例分析等方式，引导学生将所学知识应用于实际投资操作，提高其实战技能和投资决策能力。同时，本书注重风险管理，深入剖析了证券投资中的各种风险因素，并介绍了相应

本书共分为五大部分十三章：第一部分为绪论(第1章)，系统梳理金融人工智能的发展脉络，勾勒出这一交叉学科的演进全景；第二部分聚焦数据处理与模型方法(第2–3章)，涵盖金融数据挖掘与处理、人工智能技术概述，筑牢金融人工智能的技术基石；第三部分深入探讨金融时序预测(第4–6章)，按照技术演进逻辑，依次介绍基于统计建模、机器学习及深度学习的金融时序预测方法，展现技术迭代对预测精度的推动作用；第四部分专注于金融风险管理(第7–10章)，通过人工智能技术的创新应用，系统解决市场风险、信用风险、流动