投资精要

2016年以来，我国经济增长从高速向中高速转变，高杠杆问题、金融风险问题逐步累积暴露，去杠杆成为供给侧结构性改革的一项重要工作，社会各界普遍关注，多项政策相继落地。本书收录了两位作者过去三年内在去杠杆、防风险领域的27篇文章，既有与去杠杆、防控系统性金融风险相关的理论研究，也有与债转股、“僵尸企业”债务处置、国有企业债务风险防控相关的政策研究，还有关于股市异常波动、中国债务风险、中美贸易摩擦的金融

普惠金融不仅包括不同类型的金融产品，而且包括金融消费者、金融服务提供者等不同的参与主体；不仅包括商业性金融机构，而且包括政策性金融机构和政府机构；不仅包括提供基本金融服务的机构（银行、保险等），而且包括为这些机构提供各种服务，以降低金融服务成本、提升金融效率的第三方服务机构，等等。本书以不同类型的机构为主线，从金融功能角度全面介绍各类机构在相关领域的实践，勾勒出我国普惠金融创新的全貌。

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。

本书在金融市场学、金融中介学、新制度经济学等经济学理论框架下，从微观市场、金融功能观、交易成本等角度研究了金融资产管理公司的功能，在金融组织体系中比较了金融资产管理公司与其他金融机构的功能差异，以中国长城资产管理公司为例研究了金融资产管理公司的功能演进，还分析了国家对金融资产管理公司定位的功能，及相关的保障措施，最后给出结论及建议。

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。

本书结合中国城市系统的内在规律和社会经济发展现实，对以金融集聚和科技创新推动中国城市实现长期经济发展的可能路线进行探索，针对不同类型的城市提出差异化的发展策略。本书进行了三个方面的研究。第一，从城市系统整体出发，以系统理论中的幂率分布理论为基础，对城市规模分布的生成机制和内在规律进行描述，并进行实证分析。第二，对城市科技创新与经济发展之间的关系、金融集聚与经济发展之间的关系进行实证分析。第三，对城

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》。