本書圍繞風險感知的研究視角，構建了實驗室和計算仿真模擬兩種金融市場實驗平臺，在無社交網絡和有社交網絡兩個研究層面中探討考慮風險感知的投資者行為。全書分為有無社交網絡兩部分。第一部分采用實驗室金融市場的方法研究無社交網絡環(huán)境中考慮風險感知下的投資者行為。第二部分運用人工金融市場平臺進行有社交網絡下考慮風險感知的投資者行為

基于社會網絡演化的創(chuàng)業(yè)投資風險緩解-實證分析與多維策略

本書對已有的泡沫檢驗模型和方法進行梳理，由此引出近期廣泛應用的Sup-ADF類型檢驗，在水平及時間趨勢變化場景下對現(xiàn)有Sup-ADF類型泡沫檢驗進行修訂和完善。本書研究內容進一步擴展了現(xiàn)有資產泡沫計量檢驗的理論框架，相應應用研究進一步豐富了我國資本市場風險量化探討的相關工作，對于監(jiān)管層更好地審視、洞察我國資本市場的風險

基于社會網絡的異質性預期與資產價格研究

篤行致遠 ——中國特色反貧困理論的農業(yè)銀行實踐

機構投資者在現(xiàn)代經濟與金融體系中占據(jù)重要地位，在解決市場信息不對稱、分散風險、促進實體經濟發(fā)展，提高市場有效性以及提高市場資源配置效應等方面發(fā)揮著不可替代的作用。在中國，機構投資者從無到有，從少到多，從小到大，如今已經具有相當大的規(guī)模，在中國金融市場與實體經濟的運行中已經承擔起重要作用。 本書專注于中國的機構投資者行

金融監(jiān)管科技作為金融科技的重要分支，已被廣泛應用于金融監(jiān)管和合規(guī)實踐，并正在引發(fā)金融監(jiān)管理念和模式的變革。本書通過對金融監(jiān)管科技進行全方位的介紹，試圖形成該領域較為全面的理論框架和實踐總結。本書首先對監(jiān)管科技的定義和發(fā)展脈絡進行了梳理，搭建監(jiān)管科技的基本理論框架，介紹底層技術基礎；接下來從實踐角度，研究了監(jiān)管科技國內外

《Python金融量化分析》是有關Python在金融量化分析領域應用的一本從入門到精通類圖書。全書分4篇共10章。第1篇（第1~3章）簡單介紹了Python的基礎知識，包括數(shù)據(jù)類型、循環(huán)體、函數(shù)、類與面向對象，以及常用的標準庫與擴展庫；第2篇（第4~6章）介紹了Python在金融量化交易中的應用，包括資產類別、衍生品等

本書是知名財經自媒體點拾投資對國內知名的科技基金經理進行的深度訪談記錄，分享和總結了這些科技基金經理的投資理念、投資邏輯、選股策略�？萍蓟�金經理對于成長行業(yè)有很高的敏銳度，善于發(fā)現(xiàn)行業(yè)的趨勢，通過深度的研究、和管理層交流，不斷加深對科技行業(yè)商業(yè)模式的認知，在正確的賽道里，取得長期優(yōu)異的收益率。本書的內容與形式借鑒了美國

證券分析師是資本市場中重要的信息中介，如何評價證券分析師的研究能力對于投資者與市場監(jiān)管者均極為重要。然而國內多年以來均以“買方客戶投票”的方式來對證券分析師進行評價，客觀性與公正性大打折扣，讓投資者對于分析師分析與預測能力仍然無法真正知曉。 本書利用2017年——2022年的數(shù)據(jù)，試圖從分析師的最重要能力——“預測準