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包郵 互聯網金融

出版社:中國金融出版社出版時間:2022-01-01
開本: 16開 頁數: 292
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互聯網金融 版權信息

互聯網金融 內容簡介

本教材定位于應用型本科教學需要,按照互聯網金融理論基礎、實務運作、底層技術及場景應用、風險監管的邏輯順序排列。本書共有十章,分別為互聯網金融導論、互聯網金融的理論基礎、新型互聯網金融業務、銀行類金融機構互聯網化、非銀行類金融機構互聯網化、金融大數據、人工智能基本原理及其應用、區塊鏈與數字貨幣、互聯網金融風險、互聯網金融的監管。

互聯網金融 目錄

目 錄


**章 互聯網金融導論1

本章導讀 1

本章學習目標 1

**節 互聯網金融概述 2

一、 互聯網金融的定義 2

二、 互聯網金融的特點 2

三、 互聯網金融的主要模式 4

第二節 純互聯網金融與傳統金融的區別 14

一、 市場定位不同 15

二、 技術基礎不同 15

三、 經營模式不同 16

四、 治理機制不同 17

五、 競爭優勢不同 18

第三節 互聯網金融發展的驅動因素 18

一、 技術因素 18

二、 社會需求 19

三、 政策因素 21

第四節 互聯網金融發展的現實意義 22

一、 有助于促進金融產品創新 22

二、 有助于彌補傳統金融的不足 23

三、 有助于降低成本 23

四、 有助于緩解中小微企業的融資壓力 23

本章小結 24

關鍵術語 24

思考題 24

延伸閱讀 25


第二章 互聯網金融的理論基礎 26

本章導讀 26

本章學習目標 26

**節 產業經濟學理論 26

一、 規模經濟理論與范圍經濟理論 26

二、 長尾理論 29

第二節 信息經濟學理論 31

一、 信息不對稱理論 32

二、 搜尋理論 33

三、 聲譽機制 34

第三節 普惠金融理論 35

一、 普惠金融的內涵與特點 35

二、 普惠金融的發展 36

三、 互聯網金融在普惠金融中的應用 38

本章小結 39

關鍵術語 39

思考題 39

延伸閱讀 40


第三章 新型互聯網金融業務 41

本章導讀 41

本章學習目標 41

**節 P2P 網貸 41

一、P2P 網貸的概念 41

二、P2P 網貸國內外發展現狀 42

三、P2P 網貸的模式 44

第二節 眾籌 47

一、 眾籌的概念與特點 47

二、 眾籌的類型與一般流程 48

三、 股權眾籌 50

第三節 第三方支付 53

一、 第三方支付概況 53

二、 第三方支付的模式 55

三、 第三方支付對金融業發展態勢的影響 57

第四節 互聯網金融門戶 60

一、 互聯網金融門戶概況 60

二、 互聯網金融門戶的業務模式 61

第五節 信息化金融機構 63

一、 信息化金融機構概況 63

二、 信息化金融機構對金融業的影響 64

三、 信息化金融機構的發展現狀 64

第六節 持牌的純互聯網金融機構 66

一、 互聯網銀行 66

二、 互聯網證券公司 67

三、 互聯網保險公司 68

四、 互聯網 + 其他金融 68

本章小結 69

關鍵術語 70

思考題 70

延伸閱讀 70


第四章 銀行類金融機構互聯網化 72

本章導讀 72

本章學習目標 72

**節 商業銀行互聯網化進程 72

一、 商業銀行互聯網化的背景 72

二、 商業銀行互聯網化的過程 76

第二節 商業銀行經營模式創新 84

一、 發展直銷銀行 84

二、 構建銀行系電商平臺 87

三、 搭建合作平臺 91

四、 自建開放生態 92

第三節 商業銀行業務轉型 97

一、 商業銀行業務轉型方向 97

二、 智能網點 100

三、 智能投顧 102

四、 大數據征信與風險控制 104

五、 移動支付 106

本章小結 109

關鍵術語 109

思考題 109

延伸閱讀 109


第五章 非銀行類金融機構互聯網化 111

本章導讀 111

本章學習目標 111

**節 證券業的互聯網化 112

一、 證券行業發展概述 112

二、 證券行業業務及服務模式創新 116

第二節 理財基金、信托產品銷售的互聯網化 119

一、 理財基金銷售的互聯網化 119

二、 信托產品銷售的互聯網化 121

第三節 保險業的互聯網化 122

一、 概念 123

二、 主要模式 123

本章小結 126

關鍵術語 127

思考題 127

延伸閱讀 127


第六章 金融大數據 129

本章導讀 129

本章學習目標 129

**節 金融大數據時代 130

一、 大數據概述 130

二、 大數據與金融的融合 131

第二節 金融大數據分析工具 135

一、 數據獲取工具——八爪魚和 Weka 135

二、 數據分析工具——R 139

三、 數據分析工具——Python 141

第三節 金融大數據的可視化 142

一、 金融大數據可視化概述 142

二、 金融大數據的獲取與預處理 142

三、 金融大數據分析與可視化 144

第四節 輿情分析——企業預警 151

一、 財經網頁數據挖掘 151

二、 輿情數據評分系統的搭建 153

三、 輿情數據評分表格——Pandas 153

四、 輿情數據評分與股價數據 相關性——Tushare 154

五、 輿情數據的其他應用 155

本章小結 155

關鍵術語 156

思考題 156

延伸閱讀 157


第七章 人工智能基本原理及其應用 158

本章導讀 158

本章學習目標 158

**節 決策樹與隨機森林 158

一、 決策樹 158

二、 隨機森林 160

第二節 支持向量機 163

一、 支持向量機的基本介紹 163

二、 深入支持向量機 168

三、 基于粒化支持向量機的互聯網金融產品大數據回測分析 175

第三節 神經網絡 175

一、 神經網絡概述 175

二、 BP 神經網絡 180

第四節 深度學習 184

一、 深度學習概述 184

二、 基于深度學習的自然語言處理 187

三、 深度學習在金融領域的應用 189

本章小結 191

關鍵術語 191

思考題 191

延伸閱讀 192


第八章 區塊鏈與數字貨幣 193

本章導讀 193

本章學習目標 193

**節 區塊鏈技術 194

一、 區塊鏈技術概述 194

二、 區塊鏈技術的特征 202

三、 區塊鏈技術的演進 203

四、 區塊鏈在金融領域的應用 204

五、 區塊鏈金融中的風險 210

第二節 虛擬貨幣與數字貨幣 213

一、 虛擬貨幣 213

二、 數字貨幣 216

三、 數字貨幣的影響和挑戰 218

第三節 法定數字貨幣 220

一、 央行數字貨幣 220

二、 中國人民銀行數字貨幣 223

三、 中國人民銀行數字貨幣的運營體系 230

本章小結 231

關鍵術語 232

思考題 232

延伸閱讀 232


第九章 互聯網金融風險 233

本章導讀 233

本章學習目標 233

**節 互聯網金融的傳統風險 234

一、 信用風險 234

二、 流動性風險 236

三、 操作風險 237

四、 法律法規風險 242

第二節 互聯網金融的特殊風險 246

一、 長尾風險 247

二、 混業風險 248

三、 信息技術風險 249

第三節 互聯網金融風險的特征 251

一、 具有隱蔽性、傳染性和系統性 251

二、 增強操作風險和技術安全風險的破壞性 251

三、 凸顯數據信息的風險 252

四、 加劇監管套利行為與法律風險 252

本章小結 253

關鍵術語 254

思考題 254

延伸閱讀 254


第十章 互聯網金融的監管 255

本章導讀 255

本章學習目標 255

**節 互聯網金融監管的必要性與原則 256

一、 互聯網金融監管的必要性 256

二、 互聯網金融監管的原則 259

第二節 國外互聯網金融監管的實踐 261

一、 國外互聯網金融監管實踐 262

二、 國外互聯網金融監管的啟示 265

第三節 我國互聯網金融監管的現狀與監管體系完善 268

一、 我國互聯網金融監管現狀 268

二、 我國互聯網金融監管體系的完善 272

本章小結 274

關鍵術語 275

思考題 275

延伸閱讀 275


參考文獻 277


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