品而忽视长尾产品 (4)长尾理论背后的经济学原理是范围经济，范围经济是指在生产不同产 品时存在成本节余外部性(Cost-Saving Externalities)。当存在范围经济 时，生产产品的种类越齐全，成本就越低。和导致单一产品规模化大生产的规 模经济不一样，范围经济会导致小批量多品种生产 (5)金融科技会推动普惠金融发展 (6)金融科技降低了金融市场搜寻成本 (7)瓦尔拉斯均衡是帕累托有效的 (8)在存在信息不对称情况下，会产生激励相容问题。 (9)适度的金融监管会促进金融创新的发展，而过度监管和监管不足都会 阻碍金融创新的发展。 4.思政元素融入：金融科技发展与农行的普意金融实例。通过农行的普惠金 融实例让学生感悟金融科技发展所带来的金融服券的普惠性特征在促进社会公 平方面发挥的重要作用。了解我国社会主义商业银行的制度优越性。 融入方式：课堂讨论，ppt清示 (三)思考与实践 金融科技提升支付清算功能的案例：金融科技助力普惠金融的案例：金融 科技降低融资市场摩擦与搜寻成本的案例：从机制设计的视角讨论金融科技： 适度金融监管会促进金融创新发展的案例：过度金融监管和监管不足会阻碍金 融创新发展的案例。 (四)教学方法与手段 课堂讲授、多媒体教学、课堂讨论 第四章信息不对称、金融共识机制与共享金融 (一)目的与要求 通过本章学习，让学生掌握信息技术与金融的内在联系，理解金融科技的 理论基础，即构建基于技术的共识机制，缓解金融活动中的信息不对称问题， 对以共享理念形成共享金融的模式和业态有基本了解。 (二)教学内容 1.内容摘要 第一节：信息是现代金融活动的重要要素，信息技术是推动金融科技发展 的重要动力。现代经济中存在着各种各样的不确定性和风险，以及信息不对称 问题。由于市场参与主体双方的信息不对称，经济中出现了包括逆向选择、道
6 品而忽视长尾产品。 （4）长尾理论背后的经济学原理是范围经济，范围经济是指在生产不同产 品时存在成本节余外部性（Cost-Saving Externalities）。当存在范围经济 时，生产产品的种类越齐全，成本就越低。和导致单一产品规模化大生产的规 模经济不一样，范围经济会导致小批量多品种生产。 （5）金融科技会推动普惠金融发展 （6）金融科技降低了金融市场搜寻成本 （7）瓦尔拉斯均衡是帕累托有效的 （8）在存在信息不对称情况下，会产生激励相容问题。 （9）适度的金融监管会促进金融创新的发展，而过度监管和监管不足都会 阻碍金融创新的发展。 4.思政元素融入：金融科技发展与农行的普惠金融实例。通过农行的普惠金 融实例让学生感悟金融科技发展所带来的金融服务的普惠性特征在促进社会公 平方面发挥的重要作用。了解我国社会主义商业银行的制度优越性。 融入方式：课堂讨论，ppt 演示 （三）思考与实践 金融科技提升支付清算功能的案例；金融科技助力普惠金融的案例；金融 科技降低融资市场摩擦与搜寻成本的案例；从机制设计的视角讨论金融科技； 适度金融监管会促进金融创新发展的案例；过度金融监管和监管不足会阻碍金 融创新发展的案例。 （四）教学方法与手段 课堂讲授、多媒体教学、课堂讨论。 第四章 信息不对称、金融共识机制与共享金融 （一）目的与要求 通过本章学习，让学生掌握信息技术与金融的内在联系，理解金融科技的 理论基础，即构建基于技术的共识机制，缓解金融活动中的信息不对称问题， 对以共享理念形成共享金融的模式和业态有基本了解。 （二）教学内容 1.内容摘要 第一节：信息是现代金融活动的重要要素，信息技术是推动金融科技发展 的重要动力。现代经济中存在着各种各样的不确定性和风险，以及信息不对称 问题。由于市场参与主体双方的信息不对称，经济中出现了包括逆向选择、道
德风险等一系列典型的委托代理问题，在金融领域表现为各种金融摩擦，抑制 了金融效率。 第二节：共识的概念由来已久，是人类社会前进的基石。社会依靠法律 道德、社会信仰等各种共识机制才得以顺利发展。金融领域中也广泛存着的各 式各样共识机制，是支撑金融运转的基础，包括国际货币体系、信用货币制 度、市场机制、契约机制等。区块链共识机制是金融领域共识机制的一种表现 形式。 第三节：从共享经济到共享金融，共享理念贯彻新经济的各种商业模式和 业态之中。共享金融正是利用了金融科技带来的基于技术的新的共识机制，弥 补了传统金融体系在共识机制方面的不足，从而活跃在当下的经济社会中，绽 放活力和色彩。 2.基本概念 不确定性：信息不对称：信息经济学：委托代理问题：道德风险：逆向选 择：共识：共识机制：区块链共识机制：共享经济：共享金融。 3.基本原理 (1)信息不对称是指在市场经济条件下，市场的买卖主体不可能完全占有 对方的信息，这种信息不对称必定导致信息拥有方为谋取自身更大的利益而使 另一方的利益受到损害。 (2)不确定性与风险存在差异。如果一个经济代理人面对的随机状态不能 够以某种实际的概率分布函数来表述出可能产生的结果，这种随机状态则称为 不确定性。如果一个经济代理人面对的随机状态可以用某种具体的概率值来表 示，这种随机状态就称为风险。 (3)逆向选择是指，市场交易的一方如果能够利用多于另一方的信息使自 己受益而对方受损时，信息劣势的一方便难以顺利地做出买卖决策，于是价格 便随之扭曲，并失去了平衡供求、促成交易的作用，进而导致市场效率的降 低。 (4)道德风险是指在信息不对称条件下，不确定或不完全合同使得负有责 任的经济行为主体不承担其行动的全部后果，在最大化自身效用的同时，做出 不利于他人行动的现象。 (5)共识是指共同的认识，即不同主体对共识客体达成基本或根本一致的 看法，形成基本或根本一致的观点和态度。 (6)共识机制是指社会就共识客体达成共识并维持共识的机制安排，包括 法律、道德、社会信仰等。 (T)金融体系的共识机制特指在金融领域内人们针对金融活动形成的共识 机制。 (8)区块链共识机制是指通过特殊节点的投票，在很短的时间内完成对交 易的验证和确认。 (9)共享金融是共享经济的一种类型，是其在金融领域的应用。共享金融 7
7 德风险等一系列典型的委托代理问题，在金融领域表现为各种金融摩擦，抑制 了金融效率。 第二节：共识的概念由来已久，是人类社会前进的基石。社会依靠法律、 道德、社会信仰等各种共识机制才得以顺利发展。金融领域中也广泛存着的各 式各样共识机制，是支撑金融运转的基础，包括国际货币体系、信用货币制 度、市场机制、契约机制等。区块链共识机制是金融领域共识机制的一种表现 形式。 第三节：从共享经济到共享金融，共享理念贯彻新经济的各种商业模式和 业态之中。共享金融正是利用了金融科技带来的基于技术的新的共识机制，弥 补了传统金融体系在共识机制方面的不足，从而活跃在当下的经济社会中，绽 放活力和色彩。 2.基本概念 不确定性；信息不对称；信息经济学；委托代理问题；道德风险；逆向选 择；共识；共识机制；区块链共识机制；共享经济；共享金融。 3.基本原理 （1）信息不对称是指在市场经济条件下，市场的买卖主体不可能完全占有 对方的信息，这种信息不对称必定导致信息拥有方为谋取自身更大的利益而使 另一方的利益受到损害。 （2）不确定性与风险存在差异。如果一个经济代理人面对的随机状态不能 够以某种实际的概率分布函数来表述出可能产生的结果，这种随机状态则称为 不确定性。如果一个经济代理人面对的随机状态可以用某种具体的概率值来表 示，这种随机状态就称为风险。 （3）逆向选择是指，市场交易的一方如果能够利用多于另一方的信息使自 己受益而对方受损时，信息劣势的一方便难以顺利地做出买卖决策，于是价格 便随之扭曲，并失去了平衡供求、促成交易的作用，进而导致市场效率的降 低。 （4）道德风险是指在信息不对称条件下，不确定或不完全合同使得负有责 任的经济行为主体不承担其行动的全部后果，在最大化自身效用的同时，做出 不利于他人行动的现象。 （5）共识是指共同的认识，即不同主体对共识客体达成基本或根本一致的 看法,形成基本或根本一致的观点和态度。 （6）共识机制是指社会就共识客体达成共识并维持共识的机制安排，包括 法律、道德、社会信仰等。 （7）金融体系的共识机制特指在金融领域内人们针对金融活动形成的共识 机制。 （8）区块链共识机制是指通过特殊节点的投票，在很短的时间内完成对交 易的验证和确认。 （9）共享金融是共享经济的一种类型，是其在金融领域的应用。共享金融
是通过技术或制度创新，突破传统金融的时空限制，构建以资源、要素、功 能、利益共享为特征的金融发展模式，实现金融资源更有效、公平的配置。 (10)共享金融利用互联网这一便利的载体，利用互联网大数据、大数据 分析方法以及区块链共识机制等实现了共识，使金融活动以更低的交易成本得 以运行。共享金融帮助金融活动参与者实现共识的过程，就是共享金融的共识 基础。 4.思政元素融入：信任和诚信在经济金融活动运行中的重要作用。通过素例 介绍信息不对称情形下，如逆向选择与道德风险可能造成市场效率的降低或对 他人的不利行为，让学生了解共识机制对于缓解信息不对称愁响的作用，因此是 区块链技术的核心要素，并使学生意识到信任和减信在经济金融活动运行中的 重要作用。 融入方式：课堂讨论，师生互动 (二)思老与实践 1.从《人类简史》的第一章讨论共识的起源。 2.从P2P的失败讨论共享金融的共识基础。 (四)教学方法与手段 课堂讲授、多媒体教学、课堂讨论。 第五章区块链、通证经济与数字加密货币设计原理 (一）目的与要求 通过本章的学习，使学生了解金融科技中，分布式记账、分布式账本的概 念，以及相关的区块链技术：探索由区块链产生的通证经济，如何进一步的影 响我们的社会，从而进一步理解区块链的设计。 (二)教学内容 1.内容摘要 第一节，我们给大家介绍了簿记在历史上的发展，以及科技在簿记中发挥 的作用，包括大数据技术和区块链技术，主要介绍了记账技术的发展，进而讲 解区块链技术在分布式账本上的应用。我们归纳总结了区块链的重要的特性： 分布式、难篡改、自激励和可编程。 第二节，定义了区块链上的通证这样一种有价电子凭证的形式，分析了通 证对应的三种金融属性：交易属性、商品属性和证券属性。结合新制度经济 学，基于区块链和智能合约的技术特征，分析讲解了通证经济可能的发展形 式，提出了资产证券化、交易自动化和生产社区化这三大特征，并分析了以此
8 是通过技术或制度创新，突破传统金融的时空限制，构建以资源、要素、功 能、利益共享为特征的金融发展模式，实现金融资源更有效、公平的配置。 （10）共享金融利用互联网这一便利的载体，利用互联网大数据、大数据 分析方法以及区块链共识机制等实现了共识，使金融活动以更低的交易成本得 以运行。共享金融帮助金融活动参与者实现共识的过程，就是共享金融的共识 基础。 4.思政元素融入:信任和诚信在经济金融活动运行中的重要作用。通过案例 介绍信息不对称情形下，如逆向选择与道德风险可能造成市场效率的降低或对 他人的不利行为，让学生了解共识机制对于缓解信息不对称影响的作用，因此是 区块链技术的核心要素，并使学生意识到信任和诚信在经济金融活动运行中的 重要作用。 融入方式：课堂讨论，师生互动 （三）思考与实践 1. 从《人类简史》的第一章讨论共识的起源。 2. 从 P2P 的失败讨论共享金融的共识基础。 （四）教学方法与手段 课堂讲授、多媒体教学、课堂讨论。 第五章 区块链、通证经济与数字加密货币设计原理 （一）目的与要求 通过本章的学习，使学生了解金融科技中，分布式记账、分布式账本的概 念，以及相关的区块链技术；探索由区块链产生的通证经济，如何进一步的影 响我们的社会，从而进一步理解区块链的设计。 （二）教学内容 1.内容摘要 第一节，我们给大家介绍了簿记在历史上的发展，以及科技在簿记中发挥 的作用，包括大数据技术和区块链技术，主要介绍了记账技术的发展，进而讲 解区块链技术在分布式账本上的应用。我们归纳总结了区块链的重要的特性： 分布式、难篡改、自激励和可编程。 第二节，定义了区块链上的通证这样一种有价电子凭证的形式，分析了通 证对应的三种金融属性：交易属性、商品属性和证券属性。结合新制度经济 学，基于区块链和智能合约的技术特征，分析讲解了通证经济可能的发展形 式，提出了资产证券化、交易自动化和生产社区化这三大特征，并分析了以此
为基础可能的新的生产分配方式。 第三节，我们给大家讲解了数字货币的基础设计原理。首先给出了整体的 设计框架，其次分别介绍了加密算法、共识算法和网络结构的技术原理，最后 展示了数字货币Algorand的设计例子。 2.基本概念 分布式账本，区块链，加密技术，通证，共识、通证经济。 3.基本原理 (1)区块链的本质是一个分布式、难篡改、自激励、可编程的数据库。 (2)区块链上的通证有交易属性、商品属性和证券属性等。可以结合社区 生产，作为资源和收入分配的手段。 (3)是否需要区块链，可以根据项目的需求来进行判断。 4.思政元素融入：介绍我国人民币国际化的发展沿革，探讨数字人民币在人 民币国际化中的价值和意义，培养学生正确的国家观、历史观。 融入方式：小组讨论，师生互动，ppt演示 (三)思考与实践 1.中国为何要发展数字人民币，对人民币跨境转账业务有何帮助？ 2.如何设计数字人民币的双层结构，是否需要区块链技术？ (四)教学方法与手段 课堂讲授、多媒体教学、课堂讨论 第六章金融大数据与机器学习原理 (一)目的与要求 通过本章学习，让学生掌握：大数据的特征：了解大数据可视化、大数据 分布式并行计算、大数据软件工具：金融大数据的数据获取方式、预处理方法 以及关联分析初步知识：机器学习、监督学习、非监督学习的概念及种类，了 解强化学习的概念 (二)教学内容 1,内容摘要 数据规模变得越米越大，内容越来越丰富，关系越来越复杂，更新速度越 来越快。这些新的特征促使一个新的概念诞生，那就是大数据(Big data)。本 章的核心内容正是对大数据特征、技术以及处理方法（即机器学习）进行描 述。 第一节对大数据的基本概念、思想以及相关技术进行概述，包括大数据产 9
9 为基础可能的新的生产分配方式。 第三节，我们给大家讲解了数字货币的基础设计原理。首先给出了整体的 设计框架，其次分别介绍了加密算法、共识算法和网络结构的技术原理，最后 展示了数字货币 Algorand 的设计例子。 2.基本概念 分布式账本，区块链，加密技术，通证，共识、通证经济。 3.基本原理 （1）区块链的本质是一个分布式、难篡改、自激励、可编程的数据库。 （2）区块链上的通证有交易属性、商品属性和证券属性等。可以结合社区 生产，作为资源和收入分配的手段。 （3）是否需要区块链，可以根据项目的需求来进行判断。 4.思政元素融入：介绍我国人民币国际化的发展沿革，探讨数字人民币在人 民币国际化中的价值和意义，培养学生正确的国家观、历史观。 融入方式：小组讨论，师生互动，ppt 演示 （三）思考与实践 1. 中国为何要发展数字人民币，对人民币跨境转账业务有何帮助？ 2. 如何设计数字人民币的双层结构，是否需要区块链技术？ （四）教学方法与手段 课堂讲授、多媒体教学、课堂讨论 第六章 金融大数据与机器学习原理 （一）目的与要求 通过本章学习，让学生掌握：大数据的特征；了解大数据可视化、大数据 分布式并行计算、大数据软件工具；金融大数据的数据获取方式、预处理方法 以及关联分析初步知识；机器学习、监督学习、非监督学习的概念及种类，了 解强化学习的概念。 （二）教学内容 1.内容摘要 数据规模变得越来越大，内容越来越丰富，关系越来越复杂，更新速度越 来越快。这些新的特征促使一个新的概念诞生，那就是大数据（Big data）。本 章的核心内容正是对大数据特征、技术以及处理方法（即机器学习）进行描 述。 第一节对大数据的基本概念、思想以及相关技术进行概述，包括大数据产
生的背景和逻辑，大数据特征，大数据的可视化、大数据的分布式并行处理以 及大数据的工具软件。 第二节对金融大数据分析方法进行介绍，包括金融大数据的获取、金融大 数据的预处理以及金融大数据的关联分析。 第三节介绍机器学习原理，包括监督学习、无监督学习、半监督学习以及 强化学习。其中监督学习介绍了线性模型、决策树和随机森林、贝叶斯方法、 支撑向量机、人工神经网络和集成学习等，而无监督学习包括聚类方法、降维 方法、流形学习等 2.基本概念 大数据大数据技术监督学习非监督学习决策树支撑向量机人工神经 网络贝叶斯方法机器学习集成学习聚类降维流行学习半监督学习强化 学习 3.基本原理 (1)大数据是数据积累到一定阶段并成为知识经济体系中核心资源过程中 的一系列技术层面、资源层面以及思想层面的变革的总称，在技术层面体现为 数据存储、分析以及管理的创新和变革。 (2)大数据特征可以从5个不同视角米体现，分别是数据量、种类、价 值、速度和可靠性。这五个角度对应的英文分别是Volume、Variety、Value Velocity和Veracity,因此，大数据的特征可以称为“5v”特征。 (3)大数据技术除了考虑数据分析算法和模型外，还要考虑数据和数据分 析结果的展示（可视化）人、相关计算执行效率（分布式处理）以及算法模型的实 施（工具软件）。 (4)金融大数据的预处理包括数据统计描述、数据对象关系描述和数据准 备。数据统计描述有很多种，在大数据预处理中，最重要的是数据中心趋势判 断和数据离散趋势判断。数据中心趋势判断的方法包括均值、中位数等，数据 的离散趋势判断包括方差、极差和分位数等。数据对象关系描述主要是指数据 属性之间的关系，包括各种相关系数以及更复杂的信息论方法。数据准备是使 得用于分析的数据适合分析的模型和方法。 (5)所谓关联分析，就是发现大数据背景下对象之间的隐含关系以及相互 影响，从而确定是否存在一个或者多个事件的发生引发了另外一个或者多个反 应。 (6)所谓监督学习是从给定的训练数据集中学习出一个模型。当新的数据 到来时，人们可以将新数据输入到模型，然后得到结果。不同的行业可以根据 结果的意义进行决策。这里的模型一般是指己经获得明确参数的函数。 (7)无监督学习(unsupervised1 earning)是针对样木中没有标注数据 的情况，即只有特征而没有目标。从数学角度看，监督学习是为了获得一个条 件概率，而无监督学习则是获得一个无条件联合概率分布：从应用角度看，无 监督学习是通过对无标记训练数据的学习来揭示数据得内在性质和规律，为进
10 生的背景和逻辑，大数据特征，大数据的可视化、大数据的分布式并行处理以 及大数据的工具软件。 第二节对金融大数据分析方法进行介绍，包括金融大数据的获取、金融大 数据的预处理以及金融大数据的关联分析。 第三节介绍机器学习原理，包括监督学习、无监督学习、半监督学习以及 强化学习。其中监督学习介绍了线性模型、决策树和随机森林、贝叶斯方法、 支撑向量机、人工神经网络和集成学习等，而无监督学习包括聚类方法、降维 方法、流形学习等 2.基本概念 大数据 大数据技术 监督学习 非监督学习 决策树 支撑向量机 人工神经 网络 贝叶斯方法 机器学习 集成学习 聚类 降维 流行学习 半监督学习 强化 学习 3.基本原理 （1）大数据是数据积累到一定阶段并成为知识经济体系中核心资源过程中 的一系列技术层面、资源层面以及思想层面的变革的总称，在技术层面体现为 数据存储、分析以及管理的创新和变革。 （2）大数据特征可以从 5 个不同视角来体现，分别是数据量、种类、价 值、速度和可靠性。这五个角度对应的英文分别是 Volume、Variety、Value、 Velocity 和 Veracity ，因此，大数据的特征可以称为“5V”特征。 （3）大数据技术除了考虑数据分析算法和模型外，还要考虑数据和数据分 析结果的展示（可视化）、相关计算执行效率（分布式处理）以及算法模型的实 施（工具软件）。 （4）金融大数据的预处理包括数据统计描述、数据对象关系描述和数据准 备。数据统计描述有很多种，在大数据预处理中，最重要的是数据中心趋势判 断和数据离散趋势判断。数据中心趋势判断的方法包括均值、中位数等，数据 的离散趋势判断包括方差、极差和分位数等。数据对象关系描述主要是指数据 属性之间的关系，包括各种相关系数以及更复杂的信息论方法。数据准备是使 得用于分析的数据适合分析的模型和方法。 （5）所谓关联分析，就是发现大数据背景下对象之间的隐含关系以及相互 影响，从而确定是否存在一个或者多个事件的发生引发了另外一个或者多个反 应。 （6）所谓监督学习是从给定的训练数据集中学习出一个模型。当新的数据 到来时，人们可以将新数据输入到模型，然后得到结果。不同的行业可以根据 结果的意义进行决策。这里的模型一般是指已经获得明确参数的函数。 （7）无监督学习（unsupervised learning）是针对样本中没有标注数据 的情况，即只有特征而没有目标。从数学角度看，监督学习是为了获得一个条 件概率，而无监督学习则是获得一个无条件联合概率分布；从应用角度看，无 监督学习是通过对无标记训练数据的学习来揭示数据得内在性质和规律，为进