2025考研财经人工智能学硕真题（江西财经大学）

一、选择题（每题1分，共5分）A.艾伦·图灵B.约翰·麦卡锡C.马文·明斯基D.艾伦·纽厄尔A.决策树B.K均值聚类C.支持向量机D.线性回归A.卷积神经网络（CNN）B.循环神经网络（RNN）C.自编码器（Autoenr）D.对抗网络（GAN）A.主成分分析（PCA）B.随机森林C.K最近邻算法D.朴素贝叶斯A.时间序列分析B.逻辑回归C.卷积神经网络D.强化学习二、判断题（每题1分，共5分）2.机器学习算法不需要进行特征工程就能获得良好性能。3.卷积神经网络是一种专门用于图像识别的深度学习模型。4.在财经数据分析中，深度学习模型总是比传统机器学习方法表现更好。三、填空题（每题1分，共5分）2.机器学习的基本流程包括数据收集、______、模型训练和模型评估。3.在神经网络中，______函数通常用于隐藏层的激活，而______函数常用于多分类问题的输出层。4.金融时间序列预测中，______模型和______模型是两种常用的深度学习方法。四、简答题（每题2分，共10分）2.解释监督学习和无监督学习的主要区别。3.描述深度学习相比传统机器学习的优势。5.解释过拟合现象及其在机器学习中的应对策略。五、应用题（每题2分，共10分）1.某银行要建立信用卡反欺诈系统，请说明如何运用机器学习技术构建该系统的主要步骤。2.在股票价格预测中，如何选择合适的特征变量来提高预测准确性？3.描述如何利用深度学习技术进行金融文本情感分析。5.在投资组合优化中，如何结合强化学习算法来提高投资收益？六、分析题（每题5分，共10分）七、实践操作题（每题5分，共10分）1.设计一个基于机器学习的个人信用评分系统，说明数据需求、特征工程、模型选择和评估指标。2.构建一个金融新闻情感分析系统，描述数据采集、文本预处理、模型构建和结果解释的完整流程。八、专业设计题（每题2分，共10分）1.设计一个基于深度学习的智能投顾系统架构，包括数据层、算法层、应用层和用户交互层的具体功能模块。2.构建一个金融风险预警系统，要求能够实时监测市场异常波动并自动风险评估报告。3.设计一个基于区块链技术的供应链金融平台，说明智能合约在其中的应用机制。4.构建一个多模态金融数据分析系统，能够同时处理结构化数据、文本数据和图像数据。5.设计一个基于联邦学习的银行反洗钱系统，说明如何在保护数据隐私的前提下实现跨机构协作。九、概念解释题（每题2分，共10分）1.解释量化投资中的阿尔法收益和贝塔收益的概念及其区别。2.说明金融科技中开放银行（OpenBanking）的核心理念和实现方式。3.解释机器学习中的集成学习原理及其在金融预测中的应用价值。4.说明金融时间序列分析中的平稳性检验及其重要意义。5.解释深度学习中的注意力机制原理及其在金融文本分析中的应用。十、思考题（每题2分，共10分）2.分析算法交易在提高市场效率的同时可能带来的系统性风险。4.思考金融科技创新与传统金融监管之间的平衡关系。十一、社会扩展题（每题3分，共15分）2.探讨金融科技发展中的数字鸿沟问题及其对社会公平性的影响。4.探讨金融科技创新中的数据主权问题及其国际治理挑战。一、选择题答案：1.B2.B3.B4.A5.B二、判断题答案：1.错误2.错误3.正确4.错误5.错误三、填空题答案：1.孕育期、形成期、应用期2.特征工程3.ReLU、Softmax4.LSTM、GRU5.数据隐私、算法偏见、透明度与责任四、简答题答案：2.监督学习需要标记数据进行训练，有明确的目标变量；无监督学习无需标记数据，主要发现数据中的内在模式和结构。3.深度学习相比传统机器学习具有自动特征提取、处理大数据能力强、模型表达能力丰富等优势。5.过拟合是指模型在训练集上表现很好但在测试集上表现差的现象；应对策略包括正则化、交叉验证、数据增强、早停等。五、应用题答案：1.信用卡反欺诈系统构建步骤：数据收集（交易记录、用户行为）、特征工程（交易金额、时间、地点等特征）、模型选择（随机森林、神经网络等）、模型训练与评估、实时部署与监控。2.股票价格预测特征选择：技术指标（移动平均线、RSI等）、基本面数据（财务指标）、市场情绪指标、宏观经济数据、行业相关数据等。3.金融文本情感分析流程：数据采集（新闻、社交媒体）、文本预处理（分词、去停用词）、模型构建（BERT、LSTM等）、情感分类与结果解释。4.车险定价模型应用：收集驾驶行为数据、车辆信息、历史理赔数据，使用机器学习算法（梯度提升树、神经网络）建立风险预测模型，实现个性化定价。5.强化学习在投资组合优化中的应用：将投资决策建模为马尔可夫决策过程，设计状态空间（市场状况）、动作空间（资产配置比例）、奖励函数（收益率风险），使用Qlearning、策略梯度等算法优化投资策略。六、分析题答案：七、实践操作题答案：1.个人信用评分系统设计：数据需求包括个人基本信息、信贷历史、收入状况、消费行为等；特征工程包括特征选择、特征变换、特征组合；模型选择可考虑逻辑回归、随机森林、XGBoost等；评估指标包括AUC、KS值、准确率、召回率等。2.金融新闻情感分析系统构建：数据采集通过网络爬虫获取金融新闻和社交媒体数据；文本预处理包括文本清洗、分词、向量化；模型构建可使用预训练如BERT进行微调；结果解释包括情感极性分析、关键因子提取、可视化展示。2.机器学习基本概念：监督学习、无监督学习、强化学习的定义和区别，训练集、测试集、验证集的作用3.深度学习理论：神经网络基本原理、激活函数、损失函数、反向传播算法、卷积神经网络、循环神经网络二、财经领域应用理论1.金融科技基础：金融科技的定义、发展现状、在银证保等行业的应用2.量化金融理论：有效市场假说、投资组合理论、风险度量模型3.金融风险管理：信用风险、市场风险、操作风险的定义和评估方法4.时间序列分析：平稳性检验、ARIMA模型、GARCH模型三、数据处理与分析理论1.数据预处理：数据清洗、特征工程、数据标准化、缺失值处理2.特征选择与降维：主成分分析、因子分析、特征重要性评估3.模型评估与选择：交叉验证、过拟合与欠拟合、模型性能指标各题型考察学生知识点详解及示例：一、选择题主要考察基础概念的准确理解二、判断题主要考察概念辨析能力三、填空题主要考察核心术语的掌握考察点：发展阶段、技术流程、专业术语、应用领域、伦理问题示例：第2题考察机器学习基本流程，需要学生掌握完整的建模过程四、简答题主要考察综合理解能力考察点：应用场景分析、概念对比、技术优势、实际应用价值、问题解决策略五、应用题主要考察实践应用能力考察点：系统设计思路、特征选择策略、技术实现路径、模型构建方法、算法应用示例：第1题要求学生设计完整的反欺诈系统，考察端到端的解决方案设计能力六、分析题主要考察深