资产定价模型与因子投资研究

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

本书是作者在多年教学实践的基础上编写而成的，内容以金融工程无套利分析方法为工具，结合具体的金融工程主要产品和新发展，对金融工程相关知识进行了系统性整合。该书力争做到基本原理和相关金融工程工具相结合，使读者掌握现代金融学核心内容，了解主要金融产品定价原理和方法。该书结合具体案例，将理论知识与实际金融产品线结合，为课程设计打下基础。

金融创新在推动金融发展时，也存在着问题，如何将金融创新对金融发展的推动效应发挥到最大？如何消除制约金融创新的因素？中国未来金融创新的发展方向和重点是什么？随着金融工具的多样化，未来企业和个人的投资策略将如何变化？本书对金融体系的创新进行分析，从银行的银行中央银行和商业银行的创新着手，对人民币国际化、金融工具创新及相关风险监管问题进行分析，并从企业和个人视角研究相关的投资策略及风险控制。

本书以金融机构为主线，从不同方面论述了英国金融组织变迁。书中综述了英国金融组织体系的基本机构、分类演变和体系特点；阐释了英国银行业的起源与发展；集中论述了英格兰银行的产生和发展的艰难历程；介绍了除英格兰银行之外的英国的银行金融机构和非银行金融机构情况；介绍了近年来英国政策性金融组织和互联网金融组织发展概况；分析了英国银行业从早期非正式监管到法定监管体系确立再到全方位监管模式的发展，揭示了未来英国金

全书通过按历史年代梳理自大萧条以来的金融创新，分析其形成的原因并追溯其在不同环境中的演变，金融创新产品、工具与市场供求之间的内在联系，帮助读者对现代金融创新的发展有一个比较清晰的脉络，理解金融创新的原动力、以及金融创新在为经济增长带来福音的同时，又如何威胁着整个金融体系的稳定与安全，由此洞察现代金融生态发展的真谛，从一个新视角解读现代金融创新。

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。

本书参考国外相关经验教训，总结我国金融体制相关政策制度与法规，采用案头调研、现场调研等方法，分析了我国国家金融安全领域的现状和问题，并针对如何防范银行挤兑、实施资本市场机制改革、构建系统性风险的预警体系和构建国家金融安全边界给出了对策建议。

区块链技术赋能金融，将为数字经济的发展提供新动力。本书介绍了区块链技术的基础原理和数字金融的相关理论，详细阐述了区块链如何赋能传统金融。着重从应用的角度出发，提出了区块链应用于不同行业的链改模式：区块链＋数字货币，区块链＋支付，区块链＋银行，区块链＋共享金融，区块链＋保险，区块链＋证券，区块链＋供应链金融，区块链＋票据。本书系统梳理了区块链数字金融的技术内涵及应用前景，旨在为区块链技术与金融场景的

《数据驱动的供应链金融：数据要素赋能供应链金融产品的方法与实践》聚焦于特定供应链场景中的中小企业的贷款产品，按顺序阐述数据驱动供应链金融工作的整个过程。本书共12章，从总体概述、数据实施工作、数据成果运用、知识沉淀四个部分详细阐述了数据驱动的供应链金融的理念和实践，深入研究了供应链金融的发展。结合自身多年实践经验，作者提供了数据驱动的供应链金融的全面实践指南，有助于读者更好地理解与利用数据的价值，