本书内容以学生为本位进行编排，围绕“风险及其管理”的主线展开：首先，介绍风险的含义、风险的要素和风险的特征，培养学生的风险意识，锻炼学生识别现实风险的能力。其次，介绍风险管理的基本知识，让学生理解风险管理的目标和意义，熟悉风险管理的程序，掌握风险处理的常用方法及其适用范围。然后，介绍最重要的风险管理手段之一的保险。为了达到让学生懂保险、用保险的目的，在对保险的本质、特征及价值进行概要介绍之后，依次介绍应对个人/家庭风险及企业风险的主要保险产品和相关制度安排、保险市场中的行为主体和政府监管制

作为金融学的主干基础课之一，国际金融讲述汇率与国际收支、国际金融理论与政策、外汇交易实务以及国际金融市场等内容，是学习其他金融类课程的先修课程。该课程涵盖了货币银行学、国际经济学、开放经济下的宏观经济学、汇率经济学、证券投资、跨国公司金融、国际银行业、项目评估、货币经济学等课程的部分内容。 从逻辑框架上看，本书主要包括四个部分的内容。第一部分介绍国际金融的基础知识，包括汇率基础和国际收支；第二部分讲述国际金融理论，包括国际收支调节理论、汇率决定理论以及开放经济条件下的宏观经济政策；第三部分讲述国

本书系统介绍了大语言模型的技术原理，及其在金融领域的实践应用，为读者呈现人工智能技术与金融深度融合的全景图。 技术基础部分，深入浅出地介绍了从传统TF-IDF到Transformer架构的演进过程、BERT与GPT的技术异同、GPT系列从监督微调到零样本学习的范式转变等内容，并针对大语言模型的“幻觉”问题提出系统的评估和应对策略。 实践应用部分，展示了丰富的大语言模型金融场景应用案例，包括财报分析、情绪分析、选股策略等，详细介绍了美联储情绪指数的构建方法，以及提示工程和检索增强生成等关键技术。最

"本书是“十四五”职业教育国家规划教材《税费计算与申报(第3版)》[首批“十四五”职业教育国家规划教材书目（新申报教材）（高职专科）序号1932]的修订版，与本书配套的辽宁省职业教育精品在线开放课程在学银在线平台运行。本书按照工作过程，以项目导向、任务驱动来设计及安排教学内容。全书包括10个项目、45个学习任务，以企业税务实务工作流程为主线，从税费计算与纳税申报两个角度，对现行18个税种、2个附加费进行了全面阐述。**增值税、消费税、企业所得税、个人所得税、印花税等修改内容及相关**税收优惠政策

全书以投资价值评估为核心主题, 系统梳理了这一领域的历史演进、哲学思想、理论体系及实践方法, 并深入探讨了价值投资理念与资产定价等前沿金融学理论的有机结合。书中精选了中国及国际众多企业在近年来的鲜活案例, 特别关注中国金融市场的独特实践, 为读者在理论学习的同时提供实践视角, 启发其思考如何运用科学的评估方法在复杂多变的市场环境中做出理性决策。此外, 本书的每一章均精心设计了任务清单、核心内容和课后问答。这种系统化的编排形式帮助读者明确学习重点, 稳步掌握核心知识, 并通过启发式引导培养独立思考

《金融英语（第3版）》分为10个单元，分别介绍了货币、货币价值（包括通货膨胀和通货紧缩）、直接融资、间接融资、国际金融和金融危机等金融基础知识。通过学习这些内容，可以构建金融学科的知识基础，并理解金融的本质。
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本书作为金融专业的教科书，包含传统金融风险度量及风险管理理论的同时，兼顾了基于金融科技的风险管理理论等现代金融风险管理内容。本书系统介绍了金融风险管理与监管、金融风险测度、信用风险、流动性风险、操作风险以及市场风险等基本理论，并基于金融科技分析了各类金融风险识别、度量、管理和监管手段。本书以实用性为目的，详细且系统地介绍了金融风险管理理论，为学生从事风险管理、风险监管等工作奠定基础。

内容包括数据统计分析、数据相关性分析、时间序列分析、会计决策分析方法、管理决策分析方法、金融决策分析方法等，结合经济、金融、管理等领域的实际问题，融合了财经类专业知识和Python编码实战，通过近200个案例的Python代码讲解，帮助读者提升财经类数据分析与决策的实践能力。

适合作为高等学校财经类专业的教材，也适合对量化交易等领域感兴趣的金融从业人员及普通读者参考。

本书在讲授基本理论和概念的同时，主要讨论了跨国金融管理，国际金融市场，外汇汇率决策，政府对汇率的影响，汇率、通货膨胀和利率三者的关系，跨国资本成本与资本结构等。书中还结合国际金融管理理论的基础和当前实际应用，对前沿国际金融管理问题既作出了传统解释又提供了最新阐述。

本书系统地介绍Python在金融数据分析中的应用，分为三篇。第一篇为Python基础篇（第1章、第2章），详细讲解Python基础知识及数据分析相关库（包括NumPy、pandas和Matplotlib），帮助读者打下坚实的编程基础。第二篇为金融数据分析与挖掘篇（第3章～第6章），深入介绍金融数据的获取及预处理、描述性分析与可视化，以及有监督学习和无监督学习等数据建模技术，培养读者在金融数据分析领域的专业技能。第三篇为综合应用篇（第7章～第10章），通过上市公司股票数据获取与可视化分析、沪深30