考研戰績：

　　分數：政治68，英語75，數學133，專業課118，總分394。

　　錄�。�2018復旦大學大數據學院金融碩士

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　　考研期間一直夢想著可以像考上的學長學姐一樣寫一篇經驗貼，現在終于如愿。謝謝父母、女友、老師、學長學姐、同學朋友們在考研期間給予我的溫暖，也感謝一路陪伴我的研友們，與你們一起奮斗的日子終身難忘。

　　【個人情況】

　　本科某211財經院校，金融專業，本科成績中等偏上，考研的絕大部分知識本科都有所涉及，二戰才成功上岸。一戰復旦經院，7月底開始準備，394，二戰大數據學院，6月底開始準備，也是394.（個人后來覺得一戰準備時間太晚，導致專業課不扎實，復旦431專業課、政治很多漏洞后期沒時間彌補，所以建議一戰同學一定盡早準備，起碼在5月底開始準備）

　　【初試準備】

　　兩年初試分數都是394，每門課都不算高，所以只打算說一下自己覺得關鍵的點。

　　政治：第一年政治66，第二年政治68，差別不大，但18年政治選擇題明顯偏難（從有更多的高分同學政治沒過線可以看出），所以個人認為實際分數我應該比17年多考了8分左右。第二年政治所花的時間是第一年的3倍以上，個人覺得政治屬于效用不高的學科，即使一直堅持學習背誦政治，考場上的選擇題你可能依舊不會，我身邊很多同學都是這樣感受的。所以時間緊的同學可以先抓好專業課和數學，但是8月之后每天也要分配時間給政治，保證政治能過線。

　　英語：第一年英語84，第二年英語75，退步9分，這是自己忽略英語的結果，英語需要一直保持學習。

　　數學：第一年數學126，第二年數學133，其實感覺第一年數學復習的已經差不多了，但是考試心態不好，一道不會的高數大題，糾結了50分鐘，導致后來的簡單題都沒時間做，現在回想起來第一年真的很愚蠢。第二年高數的壓軸題張宇老師的原題，如果之前沒做過，感覺還是很難的，所以數學建議大家第一多刷題，第二考試心態一定要調整好，不會做可以先放棄，第三盡早開始數學模擬。

　　復旦431專業課：兩年都是118，但感覺第二年明顯壓分。第一年主要錯在選擇題，扣了12分。第二年100分客觀題，對照了非官方答案錯了4分，但后來的50分主觀題，自己感覺也寫的八九不離十，估計扣了20分多。自我分析主觀題扣分多原因如下：第一書寫卷面糟糕，第二廢話多導致核心意思不明確。所以雖然主觀題總分下降，大家仍然需要重視！

　　【復試準備】

　　大數據學院面試占比百分之50，面試一分等于初試五分，可以說非常重要了。復試認真準備時間差不多25天。大數據學院初試報名時通知的復試科目：經濟學原理、金融學原理、概率論與數理統計。在2月初到2月底，把經濟學原理看了一遍。2月27號到上海租房認真準備復試，到3月8號之前又把經濟學原理和概率論與數理統計看了一遍。3月8號知道大數據學院縮招，分數線到了390（按照民間自己的統計，如果不縮招，分數線一定低于380，所以大家別糾結哪個學院好考，初試題目都是一樣的，復試分數線也差不多，大家認真復習就好，到選志愿的時候按照自己興趣選擇）。但是在3月10號時，才知道大數據學院換了復試科目：經濟學原理、金融學原理、金融計量學、大數據原理。所以要在8天的時間里，重新復習兩門新的科目，還要保證金融學和經濟學不忘。由于報了金程的班，經濟學和金融學我后期主要是聽課，并把課堂上的搞懂。自己主要一門心思埋在金融計量學上，金融計量是我本科學的最難的一門課，所以剛剛聽說要考這個的時候，是很崩潰的。在學長的幫助下，我找了很多書來看，在此我推薦人民大學出版社張成思老師的，是我看過最好懂的一本書。大數據原理我看了廈門大學林子雨老師的書的前面一章和最后一章，并在網上搜集了很多資料，大致懂了大數據是什么，有什么用，需要什么工具，并準備了英語表達，后來面試考的內容基本上都是我后來八天看的，真的非常幸運。

　　大數據學院面試分為了專業面和英語面，順序由抽簽決定。我直接抽到了專業課第一個面，進去老師就問我簡歷呢（由于簡歷不精彩且之前沒有看到要求，所以沒有準備），當時直接就非常緊張了，舌頭都打不直了。然后老師提出叫我用英文介紹，（據后來同學說，他們有的是中文介紹）。然后開始抽題了，三個類型的題，前兩個類型屬于小題，后面有一道大題，有幾個問那種。第一道題是關于數學的知識，是關于虛數的，老師們準備了筆和紙給我們演算，我題目都沒看懂，直接換了題目。第二道是關于如何評價線性回歸模型，是計量經濟學的知識，所以這部分的知識也不可缺少。第三道，是mm定理的本質的，最開始沒有答到本質，老師會引導你的。第四道是大題，第一小問是關于平穩性的，第二個是看圖，然后問你該用哪個模型回歸，是金融計量的知識。英語面最開始是英語自我介紹，老師不會打斷你的，然后主要問了大數據的知識。建議考大數據同學，初試過后盡早開始準備，因為復試內容與經院相比偏多。

　　本經驗貼由2018屆金程學員侯同學原創，轉載請注明，謝謝！