互联网的普及，大数据、云计算、5G、人工智能、区块链等技术的成熟，促成了数字经济的大繁荣。以计算能力为基础，万物感知、万物互联、万物智能的数字经济新时代正在到来。数据量呈爆发式增长，对算力的需求达到空前高度，算力成为数字经济的新引擎。 《算力：数字经济的新引擎》共有8章，对算力及算力经济进行系统阐述，涉及新基建、新能源体系、数据资源、算力技术体系、基于新能源电力的算力中心、算力产业等；并从多个产业应用的角度，剖解算力对数字经济的驱动逻辑，帮助企业与个人找准发力的方向。 《算力：数字经济的新引擎》适合互联网、人工智能、大数据、智能制造等数字经济领域的从业者，以及对数字经济感兴趣的行业人士阅读，也适合高等院校数字经济、计算机、大数据、人工智能等相关专业师生参考。
你是盯目标，还是盯问题？你是先找套路再行动，还是先行动再打补丁？你是总结规律，还是经验主义？你是拥有N年经验，还是1年经验重复了N年？你是吃一堑长一智，还是好了伤疤忘了疼？高手和低手只差两个字 复盘！ 《复盘教练》全书是石鑫等四位作者多年企业经营实战经验以及课程多次迭代内容的总结，完整系统地讲述了复盘的内容，清晰了复盘的价值，明确了复盘中重要的角色 复盘教练，给出了复盘的操作步骤。无论是个人，还是团队，都可以通过阅读此书，化身复盘教练，应用复盘的方法，为自身赋能，完成个体成长和团队提升。 本书与行动学习、教练技术等培训方式结合使用，效果更佳。
《新质生产力：重塑金融和经济的未来》深入探讨了数字时代如何通过创新和技术重塑金融和经济。书中汇集了大数据、人工智能、区块链等新兴技术的应用案例，揭示它们如何改变传统生产力模式，推动经济向高效、可持续方向发展。作者通过详细分析和独到见解，为读者描绘了未来金融和经济格局的蓝图，提出实用的策略和方法，对理解未来的金融科技趋势、经济变革路径和创新驱动力有重要启迪。
美国的信用评级机构在金融危机中究竟扮演了怎样的角色？危机过后，评级机构又为何能用和金融危机前几乎一样的业务模式继续发展？通过对业内人士的深入访谈、对美国国会听证会的精心调查，以及对评级机构经营历史的透彻挖掘，蒂莫西 J.辛克莱栩栩如生地将这背后的阴暗面呈现于世，让读者得以了解金融危机中信用评级机构的问责机制失效的来龙去脉。《崩溃边缘》一书并不对评级机构进行汗牛充栋的指责，而是对评级机构所作所为的背后机理抽丝剥茧，并对相关的金融监管理念和改革进行了新颖的反思。
本书是一本深入探讨数据如何作为企业关键资产发挥作用的实用指南，从数字经济的角度出发，全面分析了数据要素的价值挖掘、资产化过程，以及数据资产增值路径。 全书分为15章，第1章及第2章全面介绍了数据要素与数据资产的概念、重要性，并详细探讨了数据资产的确权、评估、入表等关键问题；第3章至第14章探讨了数据资产在各领域的应用，对于数据资产的应用普及有重要的参考意义；第15章论述了数据资产的风险管理与发展前景，合理地展望了数据资产的未来。
数字经济已成为全球经济增长的新引擎，同时也给传统的市场环境、产业结构乃至社会生态带来冲击和挑战。本书基于制度经济学分析范式，结合数字经济本身的特征与实践，尝试从营商环境、反垄断、数据治理和收入分配等角度全面探究数字经济 在发展中规范，在规范中发展 的问题，以期为平台经济大显身手提供一定的理论支撑和政策启示。
党的十八大以来，中央高度重视发展数字经济，围绕加快数字经济发展做出全面部署，推动数字经济和实体经济深度融合。当前，数字经济已成为引领未来发展的新型经济形态，对形成创新驱动的产业发展模式，推动产业结构转型升级，推进绿色可持续发展，打造兼具效率与安全的产业链等具有积极作用，是实现产业高质量发展的重要抓手。探究数字经济对中国产业高质量发展的赋能效应和作用机制，对推动新质生产力加快发展，推进中国式现代化具有重要意义。基于此，本书重点探讨数字经济对中国产业高质量发展的赋能效应，遵循 提出问题 现状分析 理论和实证分析 结论与对策建议 的思路，在刻画数字经济和产业高质量发展现状的基础上，从理论和实证两个层面深入探讨数字经济赋能产业高质量发展，并提出相应对策建议，以期为相关政策制定和实践部门提
目前我国都市圈和城市群逐步成为支撑国民经济发展的增长极。北京的首都功能定位，不仅具有特殊意义，也在国家都市圈的发展中具有标杆作用。交通是碳排放的主要领域，也是碳减排的重点、难点。本书针对首都都市圈绿色交通发展问题，围绕交通与城市功能的融合及多交通方式间融合提出诸多对策，以期为国家 双碳 目标的实现和京津冀协同发展战略的有序实施贡献绵薄之力。本书撰写过程正值全球新冠疫情期间，为真实反映客观情况，部分数据采用2019年的统计数据。
函数型数据分析的主要研究对象是随机过程及其产生的样本，函数型回归模型的统计分析是函数型数据分析的主要内容。本书首先介绍了函数型数据分析的基础理论、研究方法和研究动态。本书详细地阐述了五类重要函数型回归模型的统计推断以及它们的应用，这些模型包括函数线性模型、部分函数线性模型、部分函数半参数模型、部分函数部分线性可加性模型、部分函数部分线性单指标模型等。 本书可供统计学专业高年级本科生、研究生、青年教师以及应用函数型数据分析解决相关问题的其他专业如经济、金融、医学、气象、环境等领域的科研和应用科技工作者参考。
曾康华编著的这本《计量财税建模与应用》通过实际例子详尽地介绍了如何运用EViews软件对财政、税收及其他经济指标和数据进行建模的操作。具体内容包括：EViews使用初步；线性、非线性模型参数估计；异方差、自相关和多重共线性；虚拟变量、多线段回归与分布滞后模型；模型的诊断和检验；协整分析；联立方程组模型；月度、季度数据处理；向量自回归模型；面板数据模型；主成分分析和因子模型；状态空间模型。 本书适合高等院校财税专业及其他经济类专业的本科生和研究生使用。
《经济科学译库：策略博弈（第3版）》在上一版基础上做了较大修订，丰富了内容，完善了案例，是一部的通俗博弈论著作，尤其要提到的是书中新加了关于信息经济学中机制设计理论的一章。近年来，博弈一词频频见诸重大新闻报刊，足以显示出博弈理论的广泛用处。大到各国之间政治技巧、军事策略以及外交手段的选择运用，小到生活中与人对弈时如何做到统筹规划、步步为营，处处闪耀着博弈的光芒。当今社会中体育赛事之间的较量，诸如足球比赛中点球踢法的决策、网球比赛中击打球路线的策略选择，无不渗透着策略博弈的思想。在激烈的市场竞争环境中，弱小的企业如何从众多企业中脱颖而出，强大的企业如何制定策略去保持行业的领导地位……从书中均能受到启发。书中作者采用的写作思路和疗法，使得每个例子都如此鲜明生动，从而产生了一种极为
《魔鬼数学》：如果你是一个有“数学焦虑症”的人，你可能不会相信有一天你会爱上数学。原因在于，我们在学校所学的数学知识看上去不过是一堆沉闷的规则、定律和公理，都是前人传下来的，而且是不容置疑的。在《魔鬼数学》中，世界知名数学家乔丹?艾伦伯格告诉我们这样的认识是错误的。数学与我们所做的每一件事都息息相关，可以帮助我们洞见在混沌和嘈杂的表象之下日常生活的隐性结构和秩序。数学是一门告诉我们“如何做才不会犯错”的科学，是经年累月的努力、争论所锤炼出来的。你应该提前多长时间到达机场？民意调查的结果真的能代表人们的意愿吗？为什么父母都是高个子，孩子的身高却比较矮？用什么策略买*才能中大奖？《魔鬼数学》运用数学方法分析和解决了很多的日常生活问题，帮助数学门外汉习得用数学思维思考问题的技能。作
《动态一般均衡模型及其应用(第2版)》系统地介绍DSGE模型的开发和应用，分别从DSGE模型的结构、模型的求解和模拟、模型中参数的确定、模型的比较和选择以及经济政策的选择等几个方面详细介绍DSGE模型开发与应用的技术细节，并基于我国的实际数据探讨DSGE模型针对不同经济问题的运用。
《计量经济学导论(第3版国际版)》的两位作者詹姆斯·H·斯托克与马克·W·沃森都是计量经济学领域的，尤其以时间序列的研究最为出众。本书分五篇全面系统地介绍了计量经济学的基本知识，包括：导论与复习、回归分析基础、回归分析的深入专题、时间序列数据的回归分析、回归分析的计量经济学理论。与其他同类教材相比，《计量经济学导论(第3版国际版)》具有以下几个显著特点：，将现实世界的问题和数据与理论的发展联系起来，并且认真对待实证分析中大量的重要发现。第二，所选取的内容反映了现代理论和实践的发展。第三，给出的理论和假设都与应用相符。本书的写作目的是能够指导学生在与初级课程相应的数学水平上熟练的应用计量经济学，可作为本科阶段计量经济学的入门课程来学习使用。
《数字经济中国经济创新增长新蓝图》从数字经济与强国战略详、传统产业数字化转型、科技创新驱动数字经济和新经济下的数字化转型4个部分细阐述了数字经济发展的历史进程，以及我国如何布局数字经济、数字经济如何与国家战略高度契合、数字经济如何和企业转型升级相呼应等内容，为企业及机构提供应对中国战略转型的指导措施，使之清晰了解国家战略路线图，抓住利好政策，合理规避产业风险。《数字经济中国经济创新增长新蓝图》适合企业（集团）总裁、副总裁、董事长、总经理、营销总监、市场总监、分公司经理、大区经理等企业高层，以及其他有意于了解经济形势的社会各界精英及研究数字经济的专业人士阅读。
曾康华编著的这本《计量财税建模与应用》通过实际例子详尽地介绍了如何运用EViews软件对财政、税收及其他经济指标和数据进行建模的操作。具体内容包括：EViews使用初步；线性、非线性模型参数估计；异方差、自相关和多重共线性；虚拟变量、多线段回归与分布滞后模型；模型的诊断和检验；协整分析；联立方程组模型；月度、季度数据处理；向量自回归模型；面板数据模型；主成分分析和因子模型；状态空间模型。本书适合高等院校财税专业及其他经济类专业的本科生和研究生使用。
