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王幸平 著

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店铺： 唐人易和图书专营店

出版社： 金城出版社

ISBN：9787515515533

商品编码：28645327950

包装：平装

开本：16

出版时间：2018-05-31

内容简介 全书共十章，从大国金融博弈引出金融情报的概念，探讨金融情报的理论框架，接着论述金融情报搜集、分析、撰写和人员定位，继而分析金融情报机构与金融决策机构的关系，介绍金融反情报的种种手段等等，构建出一套金融情报学的基本框架。每章均附有案例分析，以展示金融博弈与金融情报的相互关系。作者担任银行高级管理者多年，从事金融情报工作也十年有余，所撰报告多次获决策层批示。本书堪称本土首部金融情报学专著，兼具理论与实践价值，有助于推动国家安全和情报研究的发展。作者简介 王幸平，男，高级经济师，境内外数家财经媒体专栏作家。在金融业浸淫近四十载，担任银行高级管理者多年。曾在金融院校、深圳特区央行、中资商业银行、外资商业银行等供职。经验丰富，视野开阔，思维活跃，多次为金融决策撰写报告。目　　录第一章  金融与金融情报一、金融1. 金融的产生2. 国际金融的风险3. 货币与战争二、金融博弈  1. 金融博弈的形式2. 金融博弈源于信息不对称  3. 金融博弈的手段三、金融情报1. 情报理论的多样性2. 金融与情报的渊源  3. 金融情报的特征四、金融情报学1. 金融情报学的概念2. 金融情报学的范畴3. 金融情报学的研究方法案例分析运河危机下的金融博弈第二章  金融情报的搜集一、金融情报搜集的原则1. 针对性原则2. 真实性原则3. 时效性原则二、金融情报搜集的特点1. 情报信息的广泛性2. 部分情报来源的公开性3. 数据选择的多样性4. 数据的真实性三、金融情报搜集的方式1. 传统手段与非传统手段相结合2. 内部资料与外部信息相结合3. 公开搜集与秘密获取相结合四、金融情报搜集的范畴1. 金融为主，政治相辅2. 大局与细节相互印证3. 政治与经济适当延伸五、跨境资金流动情报的搜集1. 资金流向的判断2. 非经济因素的影响3. 多方数据的衔接六、大数据时代的金融情报搜集1. 数据应用的广泛性2. 数据采集的多样性3. 数据使用的前瞻性案例分析“惯性思维”是情报搜集的陷阱第三章  金融情报的编撰与评估一、金融情报材料的选择1. 材料的可靠性2. 材料的时效性3. 材料的适用性二、金融情报主题的拟定1. 自定主题2. 上级布置3. 临时拟定三、金融情报的格式1. 标题鲜明醒目2. 现象描述简略3. 原因分析中肯4. 建议与对策可行5. 篇幅不宜太长四、金融情报的评估1. 评估是情报之魂2. 评估切忌急功近利3. 避开情报评估的陷阱五、金融情报的预测与预警1. 预测要合理2. 预警要慎重3. 把握预测与预警的度六、金融情报的报送与传递1. 信息垄断与信息共享2. 情报扣压3. 情报终止案例分析一、一份关于人民币跨境套利的预测报告二、用逆向思维观察货币现象——对加息悖论的研究第四章  金融战略情报与金融战术情报一、金融战略的制约因素1. 经济基础2. 国家利益3. 军事实力4. 科技发展5. 地理条件二、金融战略的实施条件1. 综合布局2. 与时俱进3. 长远规划4. 周密部署三、金融战略情报的类型1. 基本描述类2. 动态报告类3. 预测评估类四、金融战术情报1. 金融战术情报的形式2. 金融战术情报的运用五、战略情报与战术情报的关系1. 战略与战术的转变2. 战略情报与战术情报的协调案例分析一、一份建议我国银行暂缓在A股上市的战术情报二、一份价值连城的金融战略情报第五章  金融情报人员一、金融情报人员的素质1. 基本素质2. 人员水平决定情报质量二、金融情报人员的基本条件1. 专业基础好2. 思维灵敏度高3. 写作能力强4. 工作经验丰富三、金融情报人员的职业1. 国家情报机构人员2. 专业研究机构人员3. 金融从业人员四、金融情报人员的定位1. 持续学习的能力2. 宽广的胸襟3. 立足本职工作案例分析一、一份来自基层的金融情报二、银行业务引发的一份“建议与对策”第六章  金融情报机构一、反洗钱的金融情报机构1. 金融情报机构的多样性2. 国际反洗钱金融情报机构3. 中国反洗钱金融情报机构二、金融体制内的情报信息机构1. 美国的金融情报署2. 中国“一行三会”金融情报信息网络3. 中国金融体制内情报信息的局限性三、国家情报机构1. 美国国家情报部门2. 中国国家情报机构3. 美国中情局的金融情报研究四、综合性的信息情报机构1. 经济新闻机构2. 中国的政务信息系统3. 经济、金融研究的智库案例分析情报失误引发的金融风险第七章  金融决策机构一、高层金融决策机构1. 国家安全委员会2. 中国的金融决策机构3. 国际金融武器的运用二、高层金融监管机构（一）1. 美国的财政部2. 中国的财政部3. 中美财政部的区别4. 财政部的两种类型三、高层金融监管机构（二）1. 中央银行产生的渊源2. 美国联邦储备银行3. 中国的“一行三会”四、中美高层次的情报产品1. 美国高层的情报产品2. 中国高层的信息简报3. 情报产品的整合案例分析民意与专家决策第八章  金融情报机构与决策机构的关系一、情报机构与决策机构的复杂关联1. 情报与决策的相互影响2. 情报机构与决策机构应相互独立3. 情报失误的危害二、金融情报机构与决策机构的统一性

《金融情报学》是一部开创性的著作，它深入探索了在信息爆炸时代，金融行业如何驾驭海量数据，从中提炼出有价值的洞察，并将其转化为竞争优势的奥秘。本书并非关于金融市场本身的操作指南，也非金融衍生品的定价模型手册，更不是如何进行股票交易的实操教程。它关注的，是金融领域信息处理、分析与决策的底层逻辑和方法论，是一门关于如何“看见”数据背后隐藏的金融脉络的学问。 本书的核心论点在于，在当今竞争日益激烈的金融市场中，信息已经成为最宝贵的战略资产。然而，信息本身并非价值，价值在于从海量、异构、动态的数据中，通过科学的方法，精准地识别、提取、整合、分析和解读出能够指导金融决策的关键情报。这种情报，不是简单的数据汇总，而是经过深度加工、提炼出的、具有前瞻性和指导意义的洞察，能够帮助金融机构在风险管理、投资决策、产品创新、客户服务等各个环节占据主动。 《金融情报学》首先从宏观层面剖析了金融信息化的演进历程，回顾了从最初的电子交易平台到如今大数据、人工智能深度融合的时代背景。它指出，金融业正经历一场由数据驱动的深刻变革，传统依赖经验和直觉的决策模式正在被数据分析和智能算法所取代。本书强调，理解这场变革的本质，关键在于掌握“金融情报学”这一新的学科视角，它融合了信息科学、计算机科学、统计学、经济学、金融学以及社会学等多学科的知识体系。 在方法论层面，本书详细阐述了金融情报学的核心流程。这包括： 情报源的识别与获取：金融信息来源广泛，包括公开市场数据（如股票价格、交易量、宏观经济指标）、非结构化数据（如新闻报道、社交媒体讨论、分析师报告、企业年报）、以及独有数据（如内部交易数据、客户行为数据）。本书探讨了如何系统性地识别、评估和获取这些多样化的信息源，以及如何应对信息过载和噪音干扰。它深入分析了网络爬虫技术、API接口、数据抓取策略等在数据收集中的应用，并讨论了如何构建可靠的数据采集管道。 数据的清洗与预处理：原始金融数据往往存在缺失、异常、重复、格式不一致等问题，直接使用这些数据进行分析将导致错误的结论。本书详细介绍了数据清洗、格式标准化、缺失值填充、异常值检测与处理等关键步骤。它还探讨了如何对不同来源和类型的数据进行有效的整合与对等，为后续的分析奠定坚实的基础。这一过程强调了数据质量的重要性，并提供了多种实用的技术方案。 情报的提取与分析：这是金融情报学的核心环节。本书系统介绍了多种情报提取与分析技术，从基础的统计分析、时间序列分析，到更高级的机器学习算法，如分类、聚类、回归、降维等。它特别强调了在金融领域应用这些技术时的注意事项，例如如何处理数据的非平稳性、如何避免过拟合、如何理解模型的可解释性。书中深入探讨了文本挖掘技术在分析新闻、报告、社交媒体等非结构化数据中的应用，例如情绪分析、主题建模、实体识别，用以捕捉市场情绪、识别新兴趋势和潜在风险。还包括图谱技术在揭示金融机构之间、交易行为之间的复杂关联方面的应用。 情报的验证与解读：分析得出的情报并非终点，而是进行有效决策的起点。本书强调了情报验证的重要性，即如何通过回测、敏感性分析、专家评审等方法来检验情报的可靠性。同时，它还深入探讨了如何将冰冷的数据洞察转化为具有商业价值的金融语言，如何向不同的受众（如高管、交易员、风险经理）清晰、准确地传达情报的含义、潜在影响和行动建议。这涉及到数据可视化技术、报告撰写规范以及沟通技巧。 情报的应用与价值实现：本书将金融情报学的最终目标聚焦于如何将其有效地应用于金融实践，从而创造实际价值。它详细阐述了金融情报在以下几个关键领域的应用： 风险管理：通过分析市场数据、交易行为、新闻舆情等，提前识别潜在的信用风险、市场风险、操作风险和流动性风险，并构建预警系统。 投资决策：基于对公司基本面、宏观经济走势、市场情绪等情报的深度分析，构建更精准的投资模型，优化资产配置，发现价值投资机会。 交易策略：利用高频数据分析、模式识别，开发和优化量化交易策略，捕捉市场微观结构中的交易机会。 产品创新：通过分析客户需求、市场空白、竞争对手动态等情报，设计和开发更具吸引力的新型金融产品。 反欺诈与合规：通过分析交易模式、异常行为，识别潜在的金融欺诈和洗钱活动，确保合规经营。 客户关系管理：深入理解客户行为、偏好，提供个性化的金融产品和服务，提升客户满意度和忠诚度。 《金融情报学》还特别关注了金融情报学所面临的挑战和未来的发展趋势。在挑战方面，本书讨论了数据隐私与安全问题、算法偏见、模型可解释性难题、以及人才稀缺等问题。在未来趋势方面，本书展望了人工智能、区块链、物联网等新兴技术在金融情报学中的应用前景，以及监管科技（RegTech）的发展如何借助金融情报学来提升合规效率。 本书的读者对象广泛，包括金融机构的决策者、风险管理人员、投资分析师、交易员、数据科学家、信息技术专家，以及对金融行业大数据应用感兴趣的学术研究人员和学生。它提供了一套系统性的理论框架和实操性的方法指导，帮助读者理解和掌握在金融情报学领域取得成功的关键要素。 总而言之，《金融情报学》并非一本教您如何“炒股”或“理财”的工具书，而是一本关于如何在信息时代赋能金融决策的“思想之书”。它揭示了金融机构的核心竞争力将越来越体现在其驾驭和运用信息的能力上，并为从业者提供了一份清晰的路线图，指导他们在数据洪流中 navigate，发掘真正的金融智慧。本书的价值在于，它能够帮助读者从“知道”数据，到“理解”数据，最终“运用”数据，在瞬息万变的金融市场中，做出更明智、更具前瞻性的决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和语言风格，给我带来了一种久违的学术上的愉悦感，它不像某些技术手册那样冷冰冰、公式堆砌，反而有一种对金融世界深沉的洞察力在字里行间流淌。我喜欢作者在介绍那些复杂的计量模型时，总是能够巧妙地穿插一些历史典故或者行业轶事，一下子就把原本枯燥的数学公式“活化”了。比如，在讲解波动率模型时，作者没有直接跳到GARCH族模型，而是从早期银行家们如何通过观察特定时段的交易记录来估算风险的经验法则讲起，这种娓娓道来的叙事方式，极大地降低了初学者的阅读门槛。更重要的是，它清晰地展示了“情报”在投资决策链条中的核心地位——情报不是单纯的数据，而是一个将数据、知识、经验和洞察力融为一体的动态系统。我个人认为，对于那些希望从“数据分析师”转型为“金融战略顾问”的人来说，这本书提供了必要的思维工具箱。它没有提供一键致富的“圣杯”，但它提供了一种看待和解析金融复杂性的全新视角，这种视角比任何单一的预测模型都要宝贵得多，因为它教会你如何系统性地思考风险和机遇的内在联系。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是信息时代的金融百科全书，我一直苦于找不到一本能够系统梳理金融数据挖掘和智能分析方法的权威读物，市面上的很多资料要么过于理论化，要么只停留在基础工具的使用层面，而这本《金融情报学》的出现，完美填补了这个空白。它不仅仅是教你如何操作软件，更深层次地探讨了如何将复杂的海量金融数据转化为具有前瞻性的决策依据。我特别欣赏作者在构建分析框架时的严谨态度，书中对于不同类型金融市场（股票、债券、衍生品）下的情报提取策略进行了细致的区分和深入的阐述，尤其是在处理非结构化数据，比如监管文件、新闻舆情时，所采用的自然语言处理（NLP）技术和时间序列分解方法的结合运用，简直是令人耳目一新。读完之后，我感觉自己对市场背后的“信号”捕捉能力得到了质的飞跃，不再满足于滞后的财务报表，而是开始主动去“狩猎”那些尚未被充分定价的信息碎片。这本书的深度和广度，远远超出了我对一本专业教材的预期，它更像是一份需要反复研读的实战指南，其中的案例分析部分，虽然数据略显陈旧，但其背后的逻辑推演过程至今仍具有极强的参考价值，值得每一位希望在金融科技浪潮中占据制高点的专业人士珍藏。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，我最初拿到这本书时，对其厚度感到有些畏惧，但阅读过程却比我想象的要流畅得多。这本书最让我惊喜的一点是它对数据伦理和信息安全的关注，这在很多技术类金融书籍中是经常被忽略的灰色地带。作者非常负责任地指出了，在金融情报的获取和应用过程中，如何界定“内幕信息”的边界，如何保证数据隐私，以及如何应对算法偏见可能带来的系统性风险。这部分内容放在全书的倒数第二章，起到了一个非常好的总结和警示作用。它提醒我们，技术是双刃剑，强大的情报分析能力必须建立在坚实的道德和合规基础之上。此外，书中对未来金融情报技术趋势的预测，也显得尤为精准和具有前瞻性，例如对分布式账本技术（DLT）在数据确权和可追溯性方面的应用潜力分析，即便是在今天看来，也显得非常超前。这本书不是一本简单的操作指南，它更像是一部关于金融信息时代的“行为准则”和“技术宣言”，非常适合金融监管者、合规官以及资深投资组合经理参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排，透露出作者对于金融信息流动的深刻理解。它不像传统的教材那样按部就班地介绍“数据获取”、“数据清洗”、“模型应用”，而是采用了更贴近实战的“问题驱动”模式。比如，它会先抛出一个宏观的金融挑战（如“如何提前识别资产泡沫的形成迹象”），然后倒推回需要哪些情报源、使用何种分析工具来解决这个问题。这种“逆向工程”式的教学方法，极大地激发了读者的主动探索欲望。我特别喜欢它在解释概率统计工具在金融预测中的局限性时所表现出的坦诚。作者没有将统计模型神化，而是用大量的笔墨分析了“黑天鹅事件”和模型失效的风险，并提出了相应的压力测试和情景规划的“情报补充机制”。这种务实、不回避问题的态度，让我对全书的内容都充满了信任感。对于那些已经掌握了基础量化知识的读者来说，这本书将是帮助你从“会用工具”到“掌握规律”的关键一步，它教会你的不是如何计算，而是如何“提问”才能获得更有价值的答案。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值在于它提供了一个跨学科的整合平台。我过去学习金融分析时，总是感觉知识点被切割得很碎：宏观经济学要看一本，计量经济学要看一本，计算机科学又要看另一本。但《金融情报学》巧妙地将这些看似不相关的领域编织成一张严密的网。作者在讲解如何构建一个有效的风险预警系统时，不仅仅依赖于传统的金融指标，还大量引入了社会网络分析（SNA）来追踪资金流动的隐形连接，甚至探讨了心理学中关于群体恐慌的传播模型如何影响市场决策。这种多维度的信息整合能力，是现代金融市场分析的必然趋势。对于我这种偏爱复杂系统研究的读者而言，书中关于信息熵与市场效率之间关系的论述，简直是醍醐灌顶。它阐述了为什么在信息日益透明的市场中，依然存在巨大的套利空间——因为信息质量和处理速度的差异，构成了新的竞争壁垒。这本书成功地构建了一个宏大而精密的金融情报生态系统图景，让读者看到了金融分析的无限可能性。