本书就是想要扭转这种长期以来形成的“不对称格局”，让一般的交易者也能够善用“题材”和“热点”，站在投资的角度想问题，“知己知彼”才能立于不败之地。

本书将系统的因果识别方法与财政学理论及中国实践有机结合。教材设计匠心独具，采用“双主线”结构：明线为因果识别方法体系，从基础到前沿循序渐进；暗线则为财政学逻辑，各章以经典财税议题为案例场景，生动诠释方法应用。这一设计旨在实现“方法论”与“问题域”的知行合一。写作风格充分兼顾入门引导与学术纵深。对于每种方法或理论，均以直

本书在内容上本书具有以下特色：第一，从“小样本计量”到“数据科学”，系统阐述大数据背景下金融计量分析范式的演进，并重点介绍高频、异构和多源金融数据的特征、获取和清洗方法。第二，从“语法学习”到“能力构建”，通过实际案例培养学生掌握文本处理、预测分析与高维建模等新型金融数据编程方法。第三，从“低维因子”到“复杂预测任务”

本书的主要内容包括：数据挖掘概述、金融数据挖掘概述、基于大数据的金融数据挖掘概述、数据仓库技术、数据挖掘与分析技术、大数据挖掘与分析技术、数据挖掘技术在零售银行信用风险管理中的应用、数据挖掘技术在巴塞尔资本协议下的银行风险计量中的应用、数据挖掘技术在客户关系管理中的应用、数据挖掘技术在金融市场分析与预测中的应用、数据挖

本书以香象作为无所不能无所不会的隐喻，详细分析了龙头股战法的逻辑体系以及理论架构，尤其是对一些典型的龙头股作了深入浅出的分析。香象渡河(第二版)除了保留了第一版的写作风以及投资理念外，增加了最近几年市场出现龙头战法新案例以及出现的新的龙头战法理念；同时，增加了十余个市场知名的私募基金经理或游资大佬的操盘体会。全书稿分为

全书内容分为上下两部分。上半部分详细阐述了金融数据的生产流程，包括数据的收集、预处理与特征考察，并面向交易主体与监管主体等不同对象介绍分析方法。下半部分聚焦于数据科学方法在中国金融场景中的实际应用，针对金融数据中的关联性、异质性、网络关联和因果关系等核心问题，系统介绍了关联规则、聚类分析、社会网络分析及机器学习等前沿分

本书主要包括十二章，每一章都介绍了相应的案例。本书以案例方式，向读者介绍了股权投资对创新驱动及产业转型升级的促进作用、基金结构设计、创业投资基金、基金关联交易与利益冲突管理、基金估值、基金信息披露、基金业绩评价、ESG在股权投资基金行业的应用、基金管理人激励约束机制、基金监管与行业自律管理等领域的相关理论与实践应用，帮

根据2025年3月国家税务总局新出的规章《涉税专业服务管理办法(试行)》，税收筹划一词退出历史舞台，新词改为税务合规计划。这是国家在税务管理上一次深刻的转向，它背后传递的信号很明确：税收管理的重心从“节税”转向了“合规”，从“灵活性”转向了“法治化”。中央财经大学税务学院梁俊娇教授团队紧扣国家税务总局最新的政策导向与表

本书以2025年最新监管案例为棱镜，拆解信贷“钱与险”的底层逻辑：资金时间价值、风险定价博弈、规则引擎齿轮效应、全生命周期指标联动。用严谨框架讲活故事，带读者穿透产品、额度、期限、还款方式设计暗线，读懂策略、模型、数据、催收四大岗位协同逻辑，成为能平衡合规、收益与体验的信贷风控实战者。

本书围绕家族企业内部审计转型展开。全书七章，首先概述了家族企业治理结构，为研究奠基；接着探讨新态势下内部审计转型，分析现状与动因；随后研究定位演变，从功能、协同、长效三方面阐述转型方向；再研究权责重塑，提出了“四维一体”模型与权力制衡架构；阐述价值增值逻辑与量化；介绍技术支撑，如数字化审计实施框架；最后探讨内部审计文化