《货币政策操作与金融体系》的价值正在于它是试图揭开货币政策实施“黑箱”的发轫之作。提倡货币政策实施的“新观点”，其核心理念是中央银行要将短期利率作为操作目标，并恰当有效地利用货币政策工具实现这一目标。与此同时，也不遗余力地批评货币政策实施的“旧观点”，即所谓的“数量导向观点”。正如作者所指出的，《货币政策操作与金融体系》的部分初衷是为了澄清“误解”，而这些“误解”及其背后的思想同凯恩斯和弗里德曼这样的名字联系在一起。在货币政策操作目标的选择上，凯恩斯和弗里德曼一致推崇基础货币并排斥短期利率。二者的思想对于后续的货币政策理论研究产生了深远影响，并直接体现在宏观经济学教科书中。按照教科书的标准逻辑，基础货币的变动借由货币乘数引起货币流通量的变动，进而导致利率调整，并因此影响投资、出口等总需求因素。简言之，教科书将货币政策定义为关于“货币控制”的政策。但是，《货币政策操作与金融体系》指出，20世纪乃至更早时期的货币政策实践并不支持上述认知。

本书以大数据分析为研究对象，以大数据分析的理论基础为切入点，对大数据分析过程中所涉及的具体方法与技术，如数据采集与处理、大数据存储、大数据计算与处理、大数据分析、大数据可视化等方法进行了深入的分析和研究，并在此基础上引入了大数据分析在企业信用评估中的具体应用，为大数据环境下的企业的改革与创新提供了有益的理论指导和技术借鉴。本书结构严谨，内容新颖，脉络清晰，基理论、方法与应用于一体，充分体现了理论紧密联系实践的指导思想。希望本书的出版为大数据从业人员和科研人员提供一些帮助。

实体经济是人类社会赖以生存和发展的坚实基础，是社会物质财富的源泉，是国家繁荣昌盛的根基，也是社会和谐稳定的保障。本书坚持以马克思主义政治经济学基本理论为指导，从理论体系、评价体系和对策体系等方面对中国推动实体经济高质量发展做了积极探索。本书在广泛收集、研究实体经济相关文献的基础上，根据研究目的和研究意义，构建分析实体经济的理论框架，并运用定性分析和定量分析相结合的方法、态势分析法、比较分析法等，分析中国发展实体经济的优势和劣势、机遇和挑战，总结发达国家发展实体经济的经验和教训，探寻新时代推动中国实体经济高质量发展的路径选择，为厚植中国式现代化的实体经济根基提供决策依据。

当前，收入分配不均是困扰中国社会与经济发展的重要问题，居民收入分配对中国经济社会的宏观影响已经形成一个相对独立的领域。收入分配之所以对宏观变量存在影响，根本原因是不同收入水平的个体的微观行为不同，并且个体的收入水平对其他微观变量的影响是非线性的。由此，本书利用洛伦兹函数刻画收入分配状况，并基于常见的帕累托收入分布，推导出一个包含基尼系数的洛伦兹曲线函数，在此基础上结合个体微观函数，构建了一个包含收入分配的宏观总量函数。在这个一般化的理论分析框架下，本书首先探讨了收入分配的宏观消费效应，并从收入分配差距角度解释了中国居民消费率下降的原因，进而关注了收入分配的消费结构效应，即收入分配对居民文化消费和食品消费的影响。其次，分析了收入分配的国民健康效应、国民福利效应和国民劳动收入效应。最后，验证了市场分割引起资源错配进而导致国民劳动收入份额下降这条逻辑链条，并考虑了制度环境在其中发挥的作用。

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本书是金融投资领域的创新之作，它挑战了传统金融投资理论中仅重视价值维度的局限，并提出了将时间维度和条件维度纳入股票投资决策的重要性。作者通过深入分析，重构了股票投资的价值观和方法论，并在此基础上构建了全新的投资模型。 书中首次提出了“金融时间”的概念，将其视为影响投资决策的一个独立变量，从而扩展了投资分析的维度。作者不仅论述了时间的金融属性，还进一步探讨了条件的哲学，即场景、前提、假设等条件对投资效率的影响。这一视角为理解市场波动和投资时机提供了新的解释框架。 本书还引入了“合一思维”的理念，这种思维方式帮助投资者综合考虑价值、时间和条件因素，实现更为精确和高效的投资策略。书中通过一系列有趣的案例，展示了这一新方法论在实际股票投资中的应用，并探索了其在股票市场中的有效性和可行性。 本书可能是一本颠覆性的投资书籍。它不仅为投资者提供了一种新的价值观和方法论，也为金融理论的发展开辟了新的道路。

美国公募基金行业诞生至今已逾百年、在全球范围内资产规模最大，对各国资产管理行业发展具有重要借鉴意义。本书系统研究了美国公募基金的投资行为和行业发展演进。主要包含三方面内容：一是从机构投资者视角剖析美国公募基金的投资行为，包括收益率持续性、投资风格、持仓特征等；二是从产品角度分析美国公募基金不同产品类型特征，包括主动被动产品、成长价值产品等以及明星基金经理现象；三是从行业发展角度审视美国公募基金行业发展趋势，包括基金资金来源、产业结构变迁、差异化竞争等。

本书共分21章内容，前6章主要介绍第一性原理、投资公理、投资方法总论、投资的本质、投资者构成和价格波动之源，第7章到第20章介绍了价值投资派和成长投资派代表人物的投资经历及其著作，最后章节给出了作者总结的成长投资万能公式供读者参考。

本书在坚持马克思主义指导地位基础上，通过中外思想史追溯、相关交叉学科梳理、不同研究范式比较，深入探讨人口、资源与环境经济学的学科性质、研究对象、研究内容与研究方法等理论问题，力图全面反映当代人口、资源与环境经济学理论研究的最新进展，并运用现代研究方法工具对现实问题进行理论和经验分析。本书的特点包括：一是结合学科前沿，并借鉴国内外相关研究成果，为读者呈现丰富的理论内容，是一本中级人口、资源与环境经济学教科书；二是内容表现形式多样，除正文外，基本理论的深化或最新进展采取专栏形式，与主题相关的国内外现实变化则采取链接或案例的形式；三是紧密联系实际，对中国的现实问题展开具体分析，并做出理论解释。

近年来，频发的突发事件显现出现代社会对应急管理的迫切需求。在2008年的汶川大地震中，由于交通和通信设施中断，应急物资的供应在救援早期呈现出难以回补的巨大缺口；2019年的新冠疫情更是暴露出多国关键战略资源准备不足、全球供应链断裂、应急资源调配不及时等一系列重大问题。这些都表明突发事件频发和供应链脆弱性之间的矛盾日益突出。2019年中央政治局会议上，习近平总书记进一步强调，当今世界正经历百年未有之大变局。国际社会不稳定性、不确定性明显增强，我们要增强机遇意识和风险意识，把握发展规律，应对挑战。因此，面向国家有效应对全球变局风险的重大战略需求，亟须加强国家重大突发事件应急供应链体系建设，将风险管理提升到国家战略高度已成为应急研究当务之急。 本书从观察人工智能的来临和发展、应急物资配置偏差到应急管理智能化转型的必要性出发，试图借助人工智能不同路径相互融合，通过剖析受灾群体脆弱性和关键物资特征，以重大突发事件应急物资动态需求精准配置为主旨，按照“特征挖掘—需求预测—调度优化”的逻辑顺序，在国内应急管理的现代化水平基础上，应用实证检验和可行性论证后，生成优化应急物资调度模型，以供决策者参考。同时，生成的记录结果回溯至历史数据库，优化应急管理决策系统，进行深度学习，提供了发展应急决策方法的新思维模式。主要内容如下： 首先，基于人工智能不同路径相互融合的独特研究视角，在梳理人工智能“模拟人类大脑”传统路径的基础上，提出融合“大数据深度学习”技术路径的应急物资实时需求预测方法，既不同于以往传统路径的应急物资静态需求预测研究，也不同于一般意义上分阶段动态应急物资需求预测，同时扩展了模糊数据挖掘与实时信息融合的内容，是应急物资管理领域中运用人工智能技术和方法体系融合的创新性尝试，有助于在人工智能技术加持下突破传统的应急物资离线/静态预测的研究范式，丰富和完善突发事件应急物资需求预测理论知识体系。 其次，针对突发事件初期信息需求迫切且信息难以获取的实际情况，提出一种新的更适用于实际灾情需求的预测方法和模型，主要解决以下3个决策问题：第一，针对以往仅依靠应急救援管理人员和专家的主观判断或仅应用时间序列推理预测方法的不足，提出了案例推理分析和时间序列分析相结合的新模型，既可以借鉴以往宝贵的历史案例经验，还可以结合新发生的震灾案例进行科学的时间序列预测；第二，基于中国幅员辽阔、人口基数大和人口分布不均匀的国情，提出“平均人口密度”的概念，并将其引入模型构建，提高预测科学性和精度，更符合震灾实际需要；第三，针对实时动态应急物资需求量预测研究的不足，构造了基于案例推理方法的时间序列分析模型，通过1948年以来中国重大地震案例库的真实数据校验得到令人满意的结果，为研究应急物资筹集及调度优化等问题提供决策支持。 再次，以突发事件应急响应期间的任务转换和应急管理目标为依据，分别探讨了基于灾情信息特征的两大类调度优化决策问题，即完备灾情信息和非决策灾情信息方面的调度优化决策。完备灾情信息方面，主要从多目标规划的视角解决了以下两个决策问题：第一，构建应急调度优化相关的输入和输出决策单元，并通过数据包络分析的模型改进对应急时期不同阶段的调度方案进行效率排序和优化决策；第二，从多响应点的视角，基于公平性约束条件构建考虑物资特性等因素的调度优化决策模型，并通过多目标演化优化算法进行求解，最后分析了公平性和救援能力的关系。非决策灾情信息方面，主要通过数据挖掘方法解决以下两个决策问题：第一，应用统计分析方法对灾民特性进行初步探究，对中国汶川地震和日本神户地震的真实数据进行多重比较分析，为基于灾民特性的模糊调度优化模型构建提供参考；第二，应用机器学习和数据库相结合的数据挖掘方法，通过对经典Apriori算法的改进，构建考虑灾民特性的、基于模糊灾情信息的调度优化决策模型。 最后，立足于应急物资管理体系整体分析的研究思想，构建了人工智能不同路径融合下的突发事件应急调度模式，主要分为应急物资需求预测、应急物资调度优化和政府应急云平台3个模块。同时，针对目前广泛应用的协同和占线的有效途径，以灾害情景为背景构建调度优化决策模型，对其进行有效途径的机制探究。分别基于合作博弈协同和路径占线的有效途径，应用相关定理对已构建的调度模型进行数学推导并得出相关结论，并从调度协同和占线优化的视角对应急调度优化的有效途径进行探讨。 本书是在国家自然科学基金项目“风险管理视角下重大突发事件应急供应链可靠性优化研究”（72204130）和山东省高等学校青创科技支持计划“山东省产业链供应链韧性和安全水平提升研究”（2023RW028）资助下完成的。其中，本书的第4章系著者在美国伦斯勒理工学院访学期间与泛美交通协会主席José Holguín-Veras教授合作完成，第7章系著者在日本九州工业大学访学期间与酒井浩教授合作完成。针对书中涵盖的大多数研究，著者曾赴美国、瑞士和日本等国参加本学科领域国际学术会议并进行相关会议报告和学术交流。