高等學校新文科教材‧金融科技系列

本教材是在金融科技加速發展、教學對金融科技類教材有迫切需求的背景下應運而生的。全書牢牢把握全球金融業發展變革的大趨勢，緊跟金融科技發展前沿，立足中國金融科技發展實踐和成果，向學生介紹金融科技的基礎理論、發展演進、底層技術、具體應用、風險和監管，以及傳統金融業面對金融科技挑戰的轉型做法。本教材的特色如下：一是堅持國際視野與中國視角相結合。本教材既注重歸納全球金融科技發展的基本原理，又注重總結中國金融科技實踐的經驗，著重講述中國故事。二是與專業建設、課程建設緊密結合。本教材與科研、課程建設和案例開發相結合，整合國內外學界、業界資源，涵蓋大量前沿知識和案例。三是邏輯性強。本教材追求邏輯嚴謹、條理清晰，這不僅體現在全書整體架構上，還體現在每個章節內部，便於學生構建金融科技知識框架。四是強調理論與實踐相結合。本教材在介紹理論知識的基礎上，提供了豐富的實踐案例，致力於提升學生學以致用的能力。

本書以突出數字金融營銷的特點與滿足客戶需求為主線，基於營銷渠道向線上轉移、數字化提高營銷效率、公域私域多場景整合營銷的發展趨勢，沿著獲取客戶、提高客戶活躍度、增加留存、流量變現以及多邊網絡效應的邏輯展開，強調了數字金融營銷管理中的核心問題、基本概念和關鍵工具，以及面向未來的營銷變革與創新。本書汲取了國內外學術界和企業界的前沿理論與實踐，以廣闊的視野、豐富的案例，全面系統地闡述了數字金融營銷的核心內容和方法，深化和拓展了對數字金融營銷的理解和實際應用，使讀者更好地應對不斷變化的、動態的、充滿機會與挑戰的新環境。

金融數據分析關注金融領域的數據獲取、分析、展示及其在數據可視化、風險管理、投資組合優化、金融建模等方面的應用，在大數據時代，它的重要性將日益凸顯。本書在內容上以金融時間序列分析、面板和空間計量、大數據金融為主線展開，包括金融時間序列線性模型，協整與向量自回歸模型，GARCH 族模型，極值事件、分位數回歸與金融風險計量，市場有效性與事件分析法，Copula函數及其應用，面板數據模型與檢驗，空間計量模型與檢驗，機器學習與數據分析，深度學習與數據分析，文本數據分析等內容。本書具有如下特點： ‧強調課程思政。本書內容融合思政元素，努力做到理論與實踐、中國與外國、知識傳授與科研訓練、思政教育與專業素養提升的“四個結合”。 ‧課程內容具有前沿性。本書納入了金融學領域前沿的研究成果，如金融文本挖掘、機器學習等。 ‧課程學習具有可模仿性和可操作性。本書的所有案例、專題數據和程序均可下載使用，便於使用者模仿、學習和操作。 ‧增設了“學習中心”數字平臺輔助學習。讀者只需掃碼激活封底二維碼，即可免費獲取延伸案例、數據包、代碼、實操視頻等資源，供學習和進一步研究之用。本書可作為金融學、經濟學、統計學等專業高年級本科生和相關專業的研究生教材，亦可作為相關領域研究人員的參考書。對於希望進一步加強對金融數據和當今金融市場理解的研究人員以及金融、商業和經濟領域的從業者來說，本書也是極佳的選擇。

金融計算是Python語言和金融學、金融工程的交叉課程。本書內容新穎，結構合理，實用性強，集Python科學計算與金融計算理論為一體，是一部解決了金融大數據收集、金融產品定價、金融風險測度問題的Python語言編程的教材。本書可以幫助讀者理解金融大數據計算、分析的原理，加強對金融市場與系統性風險防範政策的理解與應用分析，培養其熟練使用Python進行金融大數據分析、金融相關指標計算的能力。本書具有如下特點：‧思維訓練。本書從培養讀者興趣入手，以掌握金融計算理論和創造性思維為主線，以Python科學計算為基石，進行總體設計，充分體現了金融產品定價及金融風險測度的Python程序實現。‧學以致用。本書集Python科學計算、金融計算理論和政策體系為一體，注重金融計算理論與金融應用的結合。針對金融計算難點，使用Jupyter Notebook分析平臺增強應用性，並附有案例的Python代碼。‧內容前沿。本書使用最新的Anaconda版本，結合實時更新的數據平臺和最新的理論研究成果，內容具有前沿性與動態性。

本書是作者團隊在長期的教學、實踐和調研過程中，吸收金融行業的典型案例，通過理論與實踐相結合的方式撰寫而成的一部教材。全書共分為三篇12章，第一篇金融市場與金融營銷變革，從金融市場的業務產品的視角，整體介紹網絡技術、大數據和線上渠道引發的金融營銷變革，並分析數字化營銷發展歷程，以及數字化時代金融營銷的挑戰。第二篇金融數字化營銷理論與實踐，分別針對消費者購買行為、數字畫像與旅程地圖、市場細分、營銷策略、客戶關係管理、營銷方案設計等七個方面，從概念、特點、問題和解決方法等幾個角度解讀金融機構到底應該做什麼，怎麼做。第三篇細分行業數字化營銷案例分析，根據銀行、保險、證券、基金等金融細分行業的特點，分析各行業在數字化轉型背景下的數字化營銷實踐。