银行转型下半场：决胜金融科技（ThoughtWorks商业洞见）

本书共分为5章，从基础的Python编程和量化金融概念出发，逐步引领读者进入金融数据分析、量化策略开发、算法交易及风险管理的高级话题；还探讨了生成式AI和ChatGPT在量化金融领域中的应用，为读者提供了一个全面的视角和实用的工具。

本书梳理了中国商业银行的发展历程，重点分析了地方政府财政压力、地方房地产价格、审计等因素对商业银行的信贷投放、从事影子银行业务和贷款损失准备计提的影响，进而研究了独特的制度环境对商业银行经营绩效的影响。同时，本书也十分关注商业银行的公司治理问题。

本书在介绍非参数核光滑估计和非参数回归估计的基础上，着重讨论金融风险度量风险价值（VaR）和期望损失（ES）的非参数估计方法及实证分析。主要涉及概率统计、非参数统计、半参数统计、计量经济学和金融风险管理等常用的统计模型和统计推断理论方法。

本书以国际证监会组织历年发布的、与基金有关的各份最终报告和相应的国际实践为参照，聚焦基金治理的核心逻辑和具体细节，对中国实践中的基金组织形式；基金托管人；基金份额持有人的核心权利；信义义务；基金管理职能外包；基金交易、估值、收费、信披、赎回、终止等主要运营环节；基金管理人的内部治理和外部治理等问题进行了梳理，构建了基金治理的总体框架，并认为我国基金治理的“四梁八柱”在监管层面已经建立。

这是一部集合了主流金融机构杰出科技创新项目规划、实施与应用的案例集。本书分为9篇，包括59个案例。这些案例围绕金融行业数字化、智能化转型这个大方向，从金融信创、普惠金融、跨境金融、数字营销、数据治理与数据平台、业务系统与平台建设、风控合规、信息安全、智能运维9个典型场景切入，详细介绍了数十家金融机构的创新性探索和实践。这些案例选自“第二届金融创新优秀应用案例技术成果评定”活动收集的近300个项目。

本书讨论了机器学习在量化交易中的应用，包括基木的机器学习算法、特征选择和榄型评估等，帮助读者理解机器学习策略的基本原理和实践方法。通过学习，读者能够了解量化交易的核心概念和方法，掌握Python编程语言和ChatGPT技术在量化交易中的应用，以及各种常见的量化交易策略的实现和优化。

21世纪以来，“金融化”已成为全球社会与经济变迁和重构的核心动力机制之一，学术界开始关注金融与社会相互影响及相互塑造的过程、机制与后果，强调就该领域展开跨学科综合研究。据此，中央财经大学社会与心理学院创办了《金融与社会》学术集刊，研究涵盖金融社会学的理论探索与经验研究、金融社会工作研究等学科领域，包括微观层面的金融素养与金融行为研究、中观层面的金融组织与金融市场研究、宏观层面的金融制度与金融的经济

在中国公司治理指数连续发布二十年之际，李维安教授团队对二十年来的中国公司治理指数成果进行了归纳和总结，以“梳理成果、明确原理、揭示趋势、引领研究”为目标，编著了这本《中国上市公司治理指数》。

本书分为五个部分，分别对上海市国际金融中心建设的机遇与可能遇到的问题进行了分析；对金融科技、创新链与产业链融合、商业银行转型、产权市场的发展、资本推动型企业的困境等问题进行了阐述。围绕资本市场开放、金融风险配置、科创板使命、全球金融市场展望等议题展开研究；围绕长三角地区一体化的本质、机制体制改革、城市化建设等问题展开论述；对金融科技运行现状、金融供给侧改革下的资管行业、结构转型与广义信贷、信托业转