本书是系统全面的资产评估教学书籍，是适应新的教学发展要求的创新之作。其一，本教材在研究视角上有所创新。打破传统单纯从国内或国际视角研究资产评估准则的局限，采用“中国特色与国际比较”双重视角，既关注中国准则体系的独特性，又创新性地将中国特色资产评估准则体系与国际比较内容有机结合，形成相互呼应、相互补充的逻辑结构。其二，本

本书主要内容包括四大篇章：第一篇基础理论：介绍管理会计核心概念、职能及管理会计师能力要求，并结合芯片制造企业案例，讲解成本对象、成本流动、价值链分析。第二篇成本计算与控制：系统介绍成本归集与分配、分批法、分步法、作业成本法及标准成本制度，结合芯片制造环节展示成本数据的获取、整理与分析过程。第三篇成本分析与决策：围绕成本

本书旨在通过实践性和场景化教学方式，帮助学生将人力资源管理理论知识与实际场景相结合，掌握如何开展组织招聘、培训、绩考、薪酬等管理活动，提升学生运用数据挖掘理论知识解决实际人力资源管理问题的能力，增强学生从事人力资源数据分析相关岗位的职业技能，培养具有交叉学科特色的公共人力资源管理人才。

本书立足于“一带一路”大背景，本着为国家培养千千万万胸怀祖国、放眼全球、经营世界的国际商务人才的理念而编写。第一章是“一带一路”合作理念，在介绍“一带一路”倡议的概念与内涵基础上，分析经贸合作的发展趋势。第二章介绍数字贸易的内涵特征与规则演变，介绍数字贸易的内涵、发展与演变。第三章总结了数字贸易的价值链与生态圈，从平台

本书系统介绍了统计学的基本理论、方法与应用。共十四章，在保留经典统计学核心知识的基础上，紧密结合大数据与人工智能发展趋势，新增了数据伦理、机器学习、深度学习、因果推断、高维数据分析等前沿内容，并配以基于Python语言的应用案例，注重理论与实践相结合，构建了数智时代下“基础-应用-前沿”的完备统计学知识体系。

本书在讲述供应链金融时，将理论与实践相结合，利用国内外真实案例，紧密结合目前供应链金融领域的发展，无论是对金融部门的决策者，还是核心企业、物流、银行、互联网企业等产业链条上的参与者，以及相关研究者来说，都具有较大的启发作用。本书全面梳理并剖析了当前我国供应链金融的发展和特点；增加了供应链金融的相关理论和风险管理措施，并

本书深入探讨人工智能与经济学的交叉前沿，涵盖微观经济行为优化、中观产业变革与宏观经济影响三大维度，系统解析人工智能对市场结构、就业形态、金融创新与增长动力的深刻重塑，并专设治理机制与未来趋势篇章，聚焦新挑战与新战略。

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。

本书系统构建了“环境感知—消费者洞察与STP—智能策略(4P+CRM)—运营执行—效果评估—伦理治理”的营销闭环，深度融合智能应用(含生成式AI)，重塑传统营销体系。第一章概述数字经济与智能化浪潮，梳理营销学脉络与AI重构，界定AI/生成式AI类型、应用与挑战，并说明全书特色与结构。第二章提出AI驱动的环境分析：由PE

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