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湖南师范大学硕士研究生入学考试复试科目考试大纲
复试科目名称：数字经济学
考试目标：
1. 系统掌握数字经济与数字金融的基本原理、基本概念和主要理论。
2. 理解数字经济与数字金融理论体系的研究方法。
3. 系统掌握经济金融大数据分析的基本原理和常用方法。
4. 能运用数字经济、数字金融和大数据分析的基本原理和研究方法分析和解决现实中的经济问题。
考试内容：
由数字经济、金融科技和大数据分析三部分组成，其中，数字经济部分占40%，金融科技和大数据分析各占30%。
数字经济部分
一、数据要素
（一）数据要素价值
了解数据要素价值内涵、本质与具体体现。
（二）数据资产与数据确权
明晰数据产权归属、数据贡献识别、数据收益分配的原理。
二、数字技术与生产活动
（一）数字技术特征
数字技术特征、数字技术的创新范式。
（二）数字化生产活动
数字化生产活动概念、模式。
（三）数字经济规律
摩尔定律、吉尔德定律、安迪-比尔定律、成本习性、长尾效应。
三、数字化创新
熟悉智力资本、知识共享、网络集群的概念、特征与基本内容。
四、需求牵引供给
（一）数字化冲击下需求端变革
数字经济时代消费者需求的转变，消费者参与的转变表现。
（二）数字化冲击下供给侧改革
数字产品、类别、属性、经济学特性、生产载体，消费者价值主张的供给行为表现。
（三）需求牵引供给的实现形式
消费者与生产者合一、消费过程与生产过程合一的表现。
五、数字化赋能
明晰数字技术对经济成本的影响、数字经济对资源配置的影响以及数字技术对经济活动时空边界的契合与超越。
六、数字规则
熟悉零边际成本、指数级效应、服务个性化基本内容。
七、数字产业化与产业数字化
（一）数字产业化
数字产业化内涵与数字产业分类。
（二）产业数字化
产业数字化转型内涵、特征、表现。
八、平台化、服务化、智能化
（一）平台经济
平台经济内涵、基本性质、分类、业务模式、竞争模式。
（二）服务化
服务化的概念内涵、特征、外在表现、经济效应。
（三）智能经济
智能经济的内涵、特征与经济效应。
九、数字生态
（一）数字生态
数字生态内涵、构成要素、经济效应。
（二）企业生态位
企业主要生态关系、理想生态位和现实生态位。
（三）工业共生
工业共生的内涵、本质、特征与意义。
（四）灯塔工厂
灯塔工厂的内涵、先进性与发展路径。
十、数字贸易
了解数字贸易的兴起 、数字贸易发展现状、数字贸易壁垒与数字贸易规则。
十一、数字红利
了解数字红利、连接红利、共享经济红利相关概念，从个人、企业、政府角度数字技术催生数字红利的机制。
十二、数字鸿沟
数字鸿沟相关概念 、数字鸿沟的成因与影响、数字鸿沟的弥合路径。
十三、数据垄断与算法滥用
（一）数据垄断
数据垄断的概念、特征、影响、认定，数据垄断规制。
（二）算法滥用
算法滥用的表现形式与影响后果，算法规制。
金融科技部分
一、金融科技
（一）金融科技核心概念
了解金融科技的概念与内涵，区别传统金融发展。
（二）金融科技的主要特征
从不同角度理解金融科技的主要特征。
（三）金融科技与科技金融的区别
从概念、目标、主体、方式、产品等角度进行区分与识别。
二、 金融科技核心技术
（一）人工智能
人工智能的概念与应用。
（二）大数据
大数据的概念、特征、价值与应用。
（三）云计算
云计算的概念，不同类型云计算的特征、区别。
（四）区块链技术
区块链技术概念、创新性特征、类型与应用。
（五）算法
算法的概念、特征与应用。
（六）物联网
了解物联网的原理、特点与应用。
三、 金融科技的业务形态
（一）移动支付
移动支付的特征、种类、发展趋势、风险及防控措施。
（二）P2P
P2P的概念、主要模式、存在的风险以及防范措施。
（三）众筹
众筹的概念、特点，不同众筹类型区分，众筹的风险与防范措施。
（四）大数据金融
大数据产业链、反欺诈模型、大数据金融风险。
（五）征信系统
征信概念、作用、应用，我国征信系统结构。
（六）信息化金融机构
信息化金融机构概念、特点、经营模式。
（七）互联网金融门户
熟悉互联网金融门户的基本内容。
四、金融科技发展框架
（一）信息资源共享
熟悉信息资源共享的现状、存在问题与主要风险表现。
（二）金融科技发展中的风险及监管问题
熟悉金融科技发展中的风险及监管问题的主要表现、基本内容。
（三）金融科技发展中的监管
预防和控制金融监管风险的措施、国际合作监管框架。
（四）金融科技发展的趋势
了解金融科技发展需要具备的条件，未来发展的方向、趋势。
（五）我国金融科技前沿动态
我国金融科技的关键技术与典型应用。
大数据分析部分
一、经济与金融大数据
（一）经济与金融大数据概念
大数据的定义、分类、来源、应用场景。
（二）大数据分析的重要性
（三）大数据分析步骤
（四）常见统计分布
正态分布、对数正态分布、稳态分布、极值分布。
二、机器学习
（一）机器学习框架
了解机器学习的基本概念、主要类型，机器学习操作步骤。
（二）分类分析
了解Logistic回归法、 判别分析法、 K-近邻分类法以及支持向量机方法的原理、框架。
（三）回归分析
熟悉简单线性回归、多元线性回归以及非线性回归方法如决策树回归与随机森林回归法的原理、框架。
（四）聚类分析
熟悉划分式聚类方法、基于密度的聚类方法、层次化聚类方法的原理、框架。
（五）关联规则挖掘方法
关联规则挖掘过程、Apriori 算法、FP-Growth 算法相关内容。
（六）模型评估与选择
交叉验证、网格搜索的流程与步骤。
三、深度学习与数据分析
（一）BP 神经网络
了解前馈神经网络的原理和BP 算法的思路。
（二）卷积神经网络
了解卷积神经网络算法的框架思路。
（三）循环神经网络
了解循环神经网络的框架思路。
（四）深度学习模型优化策略
从网络优化与网络正则化两个角度熟悉常见的深度学习模型优化策略和方法。
四、文本数据分析
了解文本数据挖掘流程，通过向量空间模型、主题模型、基于神经网络的词嵌入模型、词频-逆文法、互信息档频率法、信息增益法等，掌握文本数据采集、文本切分和文本特征词选择的常用方法，掌握文本情感分析方法并能将该方法应用于经济问题与金融市场分析。
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