本书系统阐述了财务管理的基本理论和基本方法。全书共分十二章, 包括五个部分的内容。第一章介绍财务管理基本理论; 第二章介绍财务管理基本价值观念, 即财务管理的常识; 第三章至第八章主要从财务预测、财务决策角度介绍企业筹资、投资和利润分配管理的内容; 第九章至第十一章分别介绍财务预算、财务控制和财务分析这三种财务管理基本方法 (环节); 第十二章介绍财务管理工作组织。各章除正文之外均有学习要求、案例导入、本章小结, 并附有思考与练习。

"本书是以Python编程基础知识和财务数据分析为主线编写的教材。本书以财务应用场景为主线，分为财务大数据认知、大数据技术基础知识和财务大数据技术应用三部分。第一部分财务大数据认知包括项目一“财务大数据认知”；第二部分大数据技术基础知识包括项目二“Python环境搭建与使用”、项目三“Python语法基础”、项目四“Python基本数据类型”、项目五“Python程序设计”、项目六“Python高级数据类型”和项目七“Python函数”；第三部分财务大数据技术应用包括项目八“财务大数据

本书分为10章, 涵盖长期股权投资、企业合并会计、合并财务报表、外币业务会计、金融工具、资产减值、收入、所得税会计、股份支付、会计政策变更、租赁会计等财务会计领域的重点和难点专题。本书具有以下特色: ①关注国际财务报告准则和美国会计准则前沿动态, 充分吸收国内外会计领域新研究成果; ②紧跟我国企业会计准则发展, 反映我国会计准则新变化; ③融入资本市场新鲜案例, 注重理论联系实际; ④提供丰富实际业务习题和案例思考题, 强化对教材重点内容的掌握和应用能力。

《互联网+创新技术与创业实务》是利用互联网技术创新开展初创活动的入门教材，覆盖项目初创全流程、互联网创新主流技术、创新技术应用实训和完整初创实战项目剖析。主要内容包括三篇：创业基础篇包括“互联网+”创新创业新浪潮、互联网创业团队与股权分配、互联网创业机会识别与评估、互联网创业资源及发展趋势、“互联网+”商业模式、商业计划书与项目路演6个单元，创业拓展篇包括互联网创业准备与企业开办、基础财务与创业风险、互联网技术与创新3个单元，创业实践篇包括互联网创新实验室和互联网创新创业项目实战——校康宝2个单

本书是一本会计实训类教材，书中既有会计理论知识的介绍，又有会计实务的讲解，整合了会计理论和实务两个方面的内容。书中模拟了一个企业12月份的业务，通过本教材的模拟实训，学生可以完成：开设企业账簿体系、根据企业日常经济业务编制和审核记账凭证、成本核算、登记日记账明细账、编制科目汇总表并登记总账、试算平衡、对账、月末结账及编制账务报表等。本课程可以开设在会计学基础、中级会计学、成本会计、管理会计等理论课程之后，可以加深大学生对会计理论知识的认识，使学生们能将上述课程的会计专业知识融会贯通、加深理解、查

本书主要内容包括外币折算、租赁、所得税会计、资产负债表日后事项、会计政策、会计估计变更和差错更正、企业合并、长期股权投资、合并财务报表等理论与实务。

本书在介绍计算机编程的思想、方法及算法分析的基础上, 以C++程序设计语言为教学实践语言, 结合财经类院校的特点阐述了程序设计方法。本书面向实用、注重实践, 采用深入浅出、通俗易懂的案例, 着重培养读者程序设计能力, 提高读者数据获取、数据处理及数据分析的能力。全书内容分为C++面向过程程序设计、面向对象程序设计及附录三大部分。第1章至第6章为面向过程程序设计, 阐述了C++语言基础、程序控制结构、函数、数组、构造数据类型、指针和引用。第7章至第12章为面向对象程序设计, 阐述了类和对

本书分为上、下两篇。上篇为基础会计综合实验, 是读者在学完基础会计理论课程之后进行的综合实验, 以食品工业企业12月份的业务为例, 填制部分原始凭证和汇总原始凭证、编制记账凭证、登记明细账、编制科目汇总表、登记总账、编制会计报表、编写1 000字的实验报告, 实验完成后读者可基本掌握会计核算的技能和能力, 初步体会会计核算的账务处理程序。下篇为财务会计综合实验, 是在财务会计理论课程学完之后进行的综合实验, 以中型合资企业12月份的业务为例, 包括筹资、调账业务, 按分批法、分步法计算

本书依据工程项目建设程序以及风险管理流程，构建了工程项目全生命周期不同阶段风险管理的知识框架。首先，系统介绍了工程项目风险管理基础知识，包括工程项目风险的属性、风险分析和处置流程、风险管理技术工具等；其次，详尽分析了工程项目在决策、设计、施工、运营各个阶段的风险管理过程，并结合具体的工程案例增强了可操作性和实用性；最后，详细介绍了国际工程通常采用的风险转移手段即工程保险和工程担保的相关知识和应用。

本书分为三部分，共十三章。第一部分介绍了大数据智能风控的理论基础，包括风险的概念与特征、企业风险管理理论、企业的主要风险、风险管理流程、大数据在企业风险管理中的应用等；第二部分介绍了大数据的概念、特征以及大数据风控在采购、销售、资产管理、财务四种典型场景中的应用，内容涵盖了案例场景分析、风险因素分析、指标设计、数据采集、数据预处理、数据存储、风险评估、可视化分析与风险控制措施；第三部分介绍了人工智能技术、智能采购风控、智能销售风控、智能资产风控以及智能财务风控。