[CN]-21-高奕扬-北京大学硕士

基本背景

姓名：高奕扬

专业：金融数学

三维：GPA 3.79 / 4.00，排名 1 / 20

CET 6 550

TOEFL 100（保研前）

申请结果

其他录取结果：

• Offer(1): 北京大学光华管理学院 MFin 第 3 批
• AD(1): 清华大学经济管理学院 BA 夏令营 – 入营后 waiting
• Rej(4) 未入营：
  • 北大汇丰
  • 清华五道口
  • 复旦泛海
  • 人大财金

序言

很多去 GSM 的人都是保研一路顺风顺水，清一色的汇丰公费旅游，高金当个保底，最后光华道口或者经管北京班凯旋，也有一些人一路入营却遭遇连续的面试 rej，最后在 GSM 末批惊险上岸。像我一样一路连面试机会都没有，入营的竟是清北最强项目的肯定是少数中的少数。这就是南科大的保研特色——南科大的学生的试错成本比很多传统 985 的学生高得多，每一个机会都得好好珍惜。当然，从硬实力来讲，我在面试的时候见过了很多外校的学生，可以很自信地说，虽然背景看上去差距很大，但南科大的学生确实可以跟知名高校强势专业的前排学生扳手腕。从这个角度来说，南科大确实是个用来套利的学校的。

我从一开始就打算保研，说白了还是受到地缘政治和人脉范围的影响，心态上比较保守。况且，其实我一开始没想读金融，只想混个双一流数学的 title，保研去个同层次的 985 还是去得了的（现在想想武大都不让我入营，实在是笑话）。算是被父母和同学轮番忽悠，觉得数学转金融更轻松（其实是假的）也有优势，就学了金融数学，结果后来发现金融数学和金融完全是两个东西，算是一路莫名其妙地学，违背了所有商科保研的基本规则，逆着所有高校的偏好来，歪打正着中了 GSM 的上上签。论硬实力，我不管是跟南科大真正厉害的藏龙卧虎神秘选手比，还是跟其它学校早早选定一个垂直路径的 ALL IN 卷王比，那可都差远了。

南科大的保研氛围是基本没有的。这个情况很正常，因为工科保研里，导师的话语权很大，对科研直博型选手而言除了清北以外没什么必要未雨绸缪，在组里打工的时候总能联系到牛导的；计算机国内保外是性价比不高的选择，去个贵院叉院高瓴 LAMDA 的难度不亚于润海外读个 T1 的博，去个清深啥的也要超高的排名，所以也没必要刻意地准备。这种情况有利有弊，一方面确实少了很多内卷气息，避免了受到外界干扰，也减少了因为撞营撞背景而兄弟阋墙的惨剧，但另一方面，保研中的信息差只能靠自己去弥补，数个月孤独的材料准备和申请时间，加上南科大特有的极低的入营率和不一定极高的 offer 率，对精神是极大的摧残，外界的一点风吹草动就容易对自己的心态造成巨大的影响。

​总而言之言而总之，商科保研是卷中之卷，往年的经验在第二年就可能失去参考价值。在保研的这段时间，我没有可供参考的案例，也没有经验丰富的学长学姐供我请教，幸好专业里不乏申请到 HKUST 金数以上的级别的学长学姐的背景可供参考，但巴鲁克的辉煌早已成为历史，国外的金工和国内的金融项目的偏好也大不一样。我一路摸着石头过河，好歹算是掌握了些情报，也积累了些经验，现在我把他们分享出来，以后的商科或者辅修金融的学弟学妹要是有申金融项目的想法的话，应该不至于像我一样一头雾水。

国内金融行业和岗位速览

如果你打算在国内从事金融行业，你必须知道有什么行业可供选择。根据你的背景和你所偏好的行业，你可以形成你的保研和职业发展的 storyline，或者说，垂直的背景积累。很明显，在 hc（headcount，岗位招聘坑位）存在的情况下，越是扎根这个岗位，也就是经历越垂直的人，在求职中将越具有优势。这一点在工科辅修金融的同学身上非常突出，比如学微电子的同学就可以做芯片半导体的投资工作，学材料和环境的同学就可以做新能源的投资工作等等，说白了就是，我本科科研研究啥，那我未来工作就能投资啥，这是一条天然的商科垂直路径。

然而，尤其是对于纯商科背景，或是理+商复合背景的同学来说，在你找到你真正偏好的职业道路之前，我并不建议你选择直接 ALL IN 一条赛道，如果你之后反悔，或是这个赛道不再拥有 hc（比如 24 年的美元基金或是 IB 行情），你将会面临在转方向还是不转方向抉择的尴尬境地。

接下来我会快速的介绍一些适合南科大的学生进入的金融行业的情况，拥有不同背景的同学可以试着对口一下自己能做的工作。但在此之前，请大家熟悉金融市场最经典的概念：一级和二级，买方和卖方。通俗的讲，一级就是企业获得融资、建立这笔融资的标的（股票、债券等等）以前的地方，二级就是企业获得融资、建立这笔融资的标的以后的地方。买方就是我想办法用自己的钱给自己赚钱，卖方就是我想办法帮别人赚钱然后收点佣金。

• 风险投资（VC）和私募股权（PE）：这俩是妥妥的一级大买方，他们的目标就是用自己的钱投资早期的企业，等待这些企业变大了、赚到钱了，自己就能拿到分红，全程就是赌我投的公司未来发展一片光明。想加入这种机构，需要具备三个能力：数学建模（省二都够用），产业经验（不能看不懂公司的产品），财务知识（不能看不懂公司年报）。

• 公募基金：背景要求与 PE 类似，不多赘述。

• 投资银行（IB/IBD）：典型的一级卖方，他们的目标是帮助一家企业完成融资的愿望。由于投行的工作者需要分析公司数据，与公司老板一起聊业务，还要跟证监会的人对簿公堂，因此总是显得面儿上充斥着精英范儿，背里又被一堆数据和合规材料搞得无比狼狈。完成这种工作需要你具有数学建模能力（省二都够用），高水平的英语（方便跟老外聊天），财务知识，和极高的情商+包装力，而最后一点需要用一份优秀的简历和金光闪闪的实习经历来证明。

• 研究所（行研）：研究所不是一个机构，它广泛分布于多种机构的岗位中，可以针对性地投递，主要工作是需要你研究某一个行业或领域，并且写出对应的研报。这样的工作最欢迎本科生实习，毕竟廉价劳动力谁不爱。不过，虽然行研的正式工作我全范围劝退，但这确实是金融里门槛最低、最适合本科学生（甚至高中生）实习、保研时认可度高的工作了。

• 咨询：投行青春版，主要是用你的个人能力给客户提供建议和帮助，这里不多赘述。 但总的来说，咨询的项目广度更大，也有很多财务以外的帮到客户的地方，所以工作上没有投行那么专和硬，但也算是累的要死。

• 量化私募和对冲基金：这俩是妥妥的二级大买方，他们的目标就是用自己的钱炒股（或者别的什么金融资产），然后在腥风血雨的股市中赚到钱。想要达到这个目的，你需要具备极强的数学和计算机水平，扎实的金融基础，和一个非常聪明的脑子。这种机构的门槛很高，通常需要数学物理的博士，或是经管/大工科专业背景+超强 title 做背书的商科本硕。除此之外，还有一些研究衍生品或是交易策略的岗位，他们对专业要求很高，金数跟衍生品是完全的对口，而交易策略就需要 CS 的硕士背景了。

• 互联网：互联网机构是较为特殊的，它针对金融有提供一些数据分析、战略投资等岗位，数据分析是统计和大数据学生可以考虑的，而战投则可以供传统金融学生考虑。互联网公司虽然工作压力比较大，也不乏一些经典的 PUA 情况和阴险的手段，但毕竟大多符合年轻人的潮流，待遇也不错，有很多人也比较喜欢相关的岗位。不过，如果是产品/数据岗的话还好，如果是战投的话门槛会高很多，可能需要一些行研、VC 或者 PE 研究的背景来过简历关。

​ 实际上还有很多机构和岗位，但作为本科生，我还是强烈建议有商科申请意愿的同学只关注这些机构和岗位，因为它们在申请时受学校认可度高。根据不同项目，可以针对性的进行实习。如果你是量化方向，那么大厂的算法岗和研发岗也很受欢迎。

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国内热门经管硕博项目速览

学校	学院	备注	申请批次和时间
北京大学	光华管理学院	南科大有 offer 记录	3 个批次，材料 DDL 分别在 4 月底、5 月底和 8 月底
北京大学	汇丰商学院	南科大有 offer 记录，校区在南科大隔壁，最近几年没有入营记录	2 个批次，5 月底有必须准备实证论文的夏令营，8 月底预推免招收大量生源
北京大学	国家发展研究院	南科大有论坛入围并直通面试记录	1 个批次，材料 DDL 在 5 月初。参加 3 月底的论坛有机会直通面试
北京大学	新结构经济学研究院
北京大学	经济学院
北京大学	数学科学学院	南科大有考研上岸记录	唯一批次在 9 月初预推免
北京大学	软件与微电子学院	偏好金融科技，发的是电子信息的学位，但校区在北京大兴	唯一批次在 9 月初预推免
北京大学	环境学院	北大-LSE 环境和经济双学位
清华大学	经济管理学院（包括深研院）	有四个大项目：MoF 北京班（金融国际方向），清哥 BA，MoF 深圳班（通常视为弱化版），MiM。北京班和深圳班是金融硕，统一笔面试，南科大有深圳班 offer 记录。清哥 BA 是清华-哥大双学位项目，南科大有入营记录。MiM 是管理硕士	MoF 分三个批次，材料 DDL 在 4 月初、5 月底、8 月底，北京班在前两个批次将基本招满。BA 分两个批次，材料 DDL 在 6 月初、8 月底。MiM 分两个批次，材料 DDL 在 6 月初、8 月底
清华大学	五道口金融学院	南科大有考研上岸记录	分三个批次，材料 DDL 在 4 月初、5 月底、8 月底
复旦大学	国际金融学院	有公司金融、金融科技、资产管理三个方向	4 个批次+1 个夏令营，从 3 月持续到 8 月
复旦大学	管理学院	金融有 MIF、MQFFE 两个方向和海外合作的 GMIM、GMIF、DDIM 项目，另外还有 DSBA	4 个批次，从 3 月持续到 7 月
复旦大学	数学科学学院	南科大有非金融方向 offer 记录
复旦大学	大数据学院	对南科大认可度很高，每年有 3 个左右入营名额，有多个 offer 记录，但招人很少，通常只录取 1 个南科大的学生	1 个批次，材料 DDL 在 5 月底
上海交通大学	上海高级金融学院	有 General 和 FinTech 两个方向	4 个批次，从 3 月持续到 7 月
上海交通大学	安泰经济与管理学院	有行研、量化、科创金融三个方向
上海交通大学	ICCI	数字文创，南科大有 offer 记录	2 个批次，材料 DDL 在 6 月底和 10 月初
中国人民大学	财政金融学院
中国人民大学	应用经济学院	南科大有硕博项目 offer 记录
中国人民大学	数学学院

虽然南科大的学生在多个头部项目有 offer 记录，但我不建议参考过去的入营 bg。对南科大这种特殊的学校而言，除极少数项目外，别的大学不会刻意地留一个 hc，入营与否与学生自己的特殊性高度相关，或者说，南科大在不同项目的 title 是会随大环境和申请学生的实力而变化的。

想要关注更多项目信息，可以考虑去小红书和一些保研机构的公众号，比如保研声、经管保研通、保研之家等等。但别被这些地方的一些经验分享给吓着了，大多经验分享都是故意把 bg 夸大，或是一些项目最顶尖的申请者投的稿，因为经验分享本质是用来赚钱的。

如何提升背景

绩点和英语

• 绩点：对南科大而言，绩点和排名在商科保研里是【非常，非常，非常】重要的！！！对理工科而言，绩点无法客观反映学生的硬实力，但商科天然需要强大的精英感（我也不知道为什么这规矩如此约定俗成），而一个很高的绩点和排名虽然不能表现你真的比别人厉害，但至少说明你在一个规定的规则体系下能够做到迅速适应并玩转规则，这在职场是一种很重要的素质。

• 很遗憾的是，只有高绩点和高排名还不够，你需要一个非常高的排名比例来证明你名次的含金量（对，我也不知道为什么排名比例这种东西会有含金量）。如果想要商科保研，那你最好在 30 人的专业取得第一，50 人的专业取得至少第二，100 人的专业取得前三。对于南科大这种头部学生内卷程度极高的学校而言，这不是一个容易做到的事，你达到这个水平很大概率可以冲一冲校训奖学金了（别的学校早国奖了我们学校还在为了 6000 的外块挤的头破血流，真无语啊）。

• 英语：英语在商科保研中是【非常，非常，非常】重要的！！！不论出身和主修专业，不论是纯数还是工科还是计算机，任何人想要申请商科的项目都需要一个优秀的英语成绩。六级 550 以上对非上海项目而言会确保你不会因为英语而被一票否决，580 以上对北京项目而言不拖后腿，600 以上才算是真正过了所有项目的门槛，没必要再刷了。对南科大来说，提前备考托福是不错的选择，托福过了 100 可以给你报销高达 2100 块钱的考试费，同时鉴于学校的英语课程期末都考 TPO，复习托福一定程度上会提高你英语课的成绩。当然，选择雅思和 GRE 也是完全可以的，特别地，GRE 对现在的海外申请也很重要，加上 5 年的有效期，晚考不如早考。北京项目对英语要求比较基础，这里推荐托福 100、雅思 7、GRE320。上海项目比较“崇洋媚外”，对英语要求比较高，推荐托福 105、雅思 7.5、GRE325，当然如果只考到北京项目的标准也没关系，门槛已经够了。

科研

科研在商科保研中是比较重要的内容，对专硕项目而言，泛商科的学生一般需要有一篇“实证论文”，对学硕和直博项目而言，最好有比较扎实的经济学论文。工科复合背景的学生想申请金融硕的话可以放心地做一两段自己领域的科研，这对商科来讲是加分的。

• 本领域科研：最好还是发篇 paper 或者高水平 EI 出来，这是南科大的大优势。在我所接触的复合背景学生中，所谓的自己领域的科研都是助研经历，就是洗洗数据、过过柱子、切切样本、画画图啥的，要是有篇一作证明含金量那就大不相同了。

• 理论论文：商科项目对非微观宏观的理论论文有一种歧视的态度，我也不知道为什么这些项目有脸去歧视搞理论的神仙们。实际上，尤其是纯数、物理、医学的理论研究者而言，商科项目会认为这样的背景对应用学科“缺乏热情”，直至今天，连人工智能的算法论文、计量经济学的统计理论论文、量化策略的理论论文、甚至是资产定价理论论文，除非本科就投的出去（想什么呢），都很难被金融项目认可为加分项（冷笑话：没见刊的话综测也不会认可）。但我强烈建议这些背景的学生不要信这些脑子里除了赚钱和就业质量报告以外啥也没有的商科项目的鬼话，我十分支持每一个学生扎根理论论文的研究中，也十分敬佩这些真正热爱科研的人愿意投身于一片未知的领域。一些金融硕或许不认可你们的科研背景，但我相信你们绝对有极高含金量的出路，这是给勇敢者的奖励。

对特殊背景，比如扎根微观经济和宏观经济（高级）的同学，可以考虑写一篇经济学的理论+实证论文。具体而言是通过高级经济学的建模方法和技巧来为现实世界的情况进行模拟。我不是主做这个方向的，感兴趣的同学可以去问研究生教高级微观的老师。

• “实证论文”：这是商科项目所需的特殊的东西，抛开论文本身的学术价值，大多数商科学生都会人手一篇“实证论文”。我打引号是因为大部分本科生写这种论文的严谨程度其实根本不配说是论文。基本上原理就是用假设检验来说明 A 能导致 B 的发生。拥有一篇实证论文主要的作用是让老师明白你的数学能力看得过去，也有在硕士跟着搞点科研、在业界能搞点研究的能力，也能在面试的时候让老师有的问。鉴于大多数本科生写的实证论文毫无严谨性可言（我曾经三个问题让一个财经 211 的专业第一通宵把他的论文回了一遍炉，虽然他后来花了一学期成为了经济学领域大神），我建议大家选择孙便霞老师或者杨燕老师开设的计量经济学课程，或者自己买一本伍德里奇的《计量经济学导论：现代观点》，主要针对横截面回归和面板回归去简单学一学。想要学深一点的话，可以微信公众号关注“计量经济圈”，然后买一本陈强教授的《高级计量经济学及 stata 应用》。目前的实证论文热门写法是“某政策或趋势对某经济因素的影响——以某地区的数据为微观证据”，基本上就是找个区域性的数据，跑个前沿的 DID，随便做点稳健性检验的事儿。我自己对这种大部分人的论文都缺乏足够严谨的建模和检验过程、实证结果漏洞百出的写法并不买账，但从功利的角度上讲，确实推荐大家写一篇，当然能严谨一些、把内生性做好就再好不过了，如果是全新角度可以联系有经验的老师投刊。

竞赛

竞赛在商科保研中属于含金量相对偏弱的部分，主要原因是大部分竞赛都是好拿奖的，而含金量真的很高的大奖又性价比不高，所以参与与否见仁见智。

• 创新创业类竞赛：工科生最喜欢的一集，可以把课题组的研究成果回收利用，运气好的话拿个省金，梧桐树大创挑战杯一条龙实现一个经历三倍含金量。创业竞赛主要就是吹自己研发的一个什么新产品，目标是打动政府和投资机构去投资你的项目。虽然大家都知道大创除了实习以外还是需要靠包装，但是对商科保研而言，一个优秀的创新创业竞赛经历仍然能证明你足够了解投资机构的偏好，拥有高超的表达能力，同时也有扎实的理工科思维和硬技术。因此，创新创业类竞赛还是有必要打一打的。

• 数学建模竞赛：拿国奖还是有点费力的，但是大部分项目对建模没有强偏好。实际上应用数学水平足够高的话就会明白这玩意就是纯纯的小学应用题的大学算法版，考的是对题意的理解和对算法的灵活应用，最后得奖 70%语文建模、20%代码水平、10%数学，所以难度上其实真的没啥。如果要申请金融科技、商业分析等等对数学建模要求高的项目，推荐手里有个国赛省一或者美赛 H。金融硕的话倒是无所谓了。

• 商赛：最会吹的一集，主要就是分析一家公司是否值得投资。具体而言，需要研究公司本身的财务数据，对公司产品的赛道做个行研，对股价做一个估值建模等等。难度上真的没啥的，但花时间花的比较多，主要是得“坑蒙拐骗”地把股价给估计出来，而这不是个一蹴而就的事儿，需要一段时间的探索和试错，真正进行估值的时候压力会比较大。报告和 PPT 的语文水平比建模竞赛要求还高。部分商赛对升学有帮助，可以参阅各高校开设的商赛主页。

• 算法竞赛：蓝桥杯，ACM，ICPC 之类的竞赛是商科申请中较少出现的，但我相信有一个优秀的算法竞赛成绩会极大提高金融科技项目的申请通过率，尤其是高金 FinTech、安泰量化、汇丰金融科技等等金融+计算机项目，肯定对 ACM 有极高的认可度。

实习

实习对商科（专硕）升学而言是非常重要的部分。对传统学硕项目而言，实习并不是一个加分项。并不是说实习数量越多越好，但还是建议选择商科升学的同学完成一些实习。每段实习请至少持续 3 个月或 36 天左右（按每周 3 天，持续 3 个月等价），实习的路径包括但不限于如下的形式：

对传统商科生而言：

• 咨询/研究所 + 投行/研究所 + PE (All big name，最强项目的通用模式）
• 审计 + 咨询/研究所 + 投行（普通学生的常见路径）
• 投行 + VC/PE + 互联网战略（最近新兴的路径）

对理工科优势的商科生而言：

• 本领域理工实习+ 本领域投行/研究所/PE
• 本领域研究所 + 本领域投行/研究所/PE
• 量化 + 量化
• 数据分析 + 算法/商业分析相关

除此之外，当然还有可以选择的很多路径，但如果没有形成递进的路径，只靠自己的力量很难申请到头部公司的实习，而专硕的申请需要至少在简历上形成下面的实习经历：

实习经历

任意选择 2 – 3 段实习，其中至少有一段 big name

事实上，想要堆叠起优秀的实习背景，通常需要实习 3 段以上，可能 5 段中有 3 段拿得出手的实习经历就不错。而这需要大量的时间，且仍然难以弥补高难度的申请门槛。因此，还有一些特殊的提升实习经历的办法：

• 内推

许多实习都可以通过历任的学长学姐，有人脉和资源的父母、亲戚、老师、同学等人帮助你直接开工，利用好你手头上可以绕过直接申请的资源。第一段商科实习对于普通学生而言是非常难找的，为了增加中签概率，非常推荐内推，同时可以打一些低门槛高难度的比赛来给自己的简历上放点东西。如果自己投递简历，一定要早投（学期中提前 3-6 个月，暑假提前 6-12 个月）、海投、关注公司实习消息的披露。

• 小黑工

一些 big name 的实习生苦于难以完成大量任务，可能会有偿地向外偷偷招自己的实习生。这些实习生名义上做的是三中一华的工作，接触的也是公司的项目，甚至可以获得背调，但他们难以拿到公司的核心数据，也不可能被安排核心工作，因此想要买实习当然可以，但实习结束后还要凭自己的努力复盘整个实习的项目，以应对压力面的高难度问题。本人从未有过任何小黑工经历，也极力反对这种做法，但必须承认这在充斥着利益至上风气的商科本科生中十分流行。我理解每一个通过小黑工堆实习经历的人的难处，但我自己不会选择这种方式。 Markdown Preview Enhanced 对南科大的理工科同学而言，实习很难在学期中开展，推荐大二上的寒假+下学期前三周；大二下的暑假+大三上前三周（够做两段实习了）；大三上的寒假+下学期前三周这四段实习中选 2 – 3 段的时间来开展。如果选课比较合适，可以选择在大三上学期或者下学期抽空进行实习。如果有远程实习的机会且课业压力可承受，可以选择在学期中实习。对南科大的商科（金融系）同学而言，可供实习的时间要更多，可以自由安排。

没错！你会发现实习早就堆满了所有的假期，这就意味着在个人生活彻底放弃的情况下，考驾照这件事需要最晚大一暑假完成，英语完全就没有独立的备考时间，而科研更是根本没空做，这没关系，一定不要难为自己，累了就放弃一些经历的堆砌，心态最重要，排名次重要，别的都没那么重要。

申请材料

硬材料

• 成绩单（学生事务中心可以刷卡打印）
• 英语水平证明（等级考试都会发电子证书）
• 排名证明（项目会发模板，要去学工部或者找系秘盖章）

软材料

• 简历：如有要求则非常重要，推荐找有经验人士系统指导怎么写
• 个人陈述：非常重要，不要是简历的堆砌，推荐写明申请动机，最好有 storyline，且尽量对每个项目都有一个个性化的陈述，说明为什么选择这个项目
• 专家推荐信：尽量选择副教授以上，不管是不是自己写的，记得出了办公室自己就没见过推荐信的任何内容。推荐准备至少 3 封，可以在第 6 学期开学时就联系好推荐人。
• 体现自身水平的学术论文等材料：只要是申请系统里写了的，都要有证明材料，要么是完整的材料，要么是有证明效力的部分材料或者证书。
• online video：部分项目会要求录一分钟的自我介绍视频或者行为面的视频面试，根据具体项目有针对性的准备

面试问题

专业课

• 金融专业课：不同高校对专业课问题的偏好不同。上海项目通常问的比较基础，主要集中于 M-V 偏好、CAPM、APT、MM 定理。北京项目的问题比较难捉摸，会涉及简历上所有的专业课内容，其中计量经济学和会计几乎必考（跟着你的科研和实习一起问），微观宏观都有可能涉及到，但更多的还是集中于公司金融和投资学，尤其是投资学中的细节，问的比较深入和扎实。如果有一些特殊的金融专业课，也可能会被问到。
• 数学专业课：各高校对数学专业课的要求集中在高数线代概统的应用价值高的概念上。我们学校的概统难度还是不小的，基本足够应付问的问题了。对量化方向而言，数学要求会更高，可能涉及随机过程的一些性质，也可能结合金融背景，比如问期权定价公式、伊藤积分、Girsanov 定理和它们的证明等等，这个没有捷径，学吧。除此之外，上海项目喜欢问一些经典的数学脑筋急转弯（烧绳子、量烧杯、海盗游戏等），这个可以看经典的量化绿皮书（A practical guide for quantitative finance）或者高中数学竞赛的一试和二试 1 难度的 tricky 数论组合题来准备。
• 计算机专业课：如果你是量化方向或选修过 DSAA 及相关课程，或者你是商业分析方向或选修过运筹相关的课程，可能会被问到你最熟悉的编程语言的基本架构（线程、指针、泛型）、数据结构（堆、栈、链表、树）还有算法（双指针、整数规划、动态规划）。极少数情况会问启发式算法（GA，SA，PSO），很明显还是上面那些更难。如果你有数据科学相关的背景，可能会问到机器学习，我没见过很难的，基本上就是问问决策树、BP 算法之类的。
• 特殊专业课：你成绩单上分数最高、最低的专业课都有很大概率被提问，如果最低分的课程不是专业课，也可能会以行为面的形式压力你。

实证论文

实证论文是北京项目和经济学项目面试中有就问的内容（没有也不好进面试）。推荐写完你的实证论文后，问问自己下面几个问题：

• 写这篇论文的意义是什么？这篇论文政策性的指导意义？
• 你参考了多少文献？国内、外文献都各自发表在哪里、有什么成果？
• 你的变量为什么这样选择？你的变量有没有经过处理，为什么要处理或是不处理？为什么不用其它看上去可替代的变量？
• 为什么选择这个回归模型？你认为这个模型足够严谨吗，为什么？
• 你怎么进行的稳健性检验？你的模型在时间、空间、变量上都稳健吗？
• 你如何确保没有遗漏变量？如何确保没有反向因果？
• 你是否尝试了用工具变量、DID、GMM 或者其它办法解决内生性问题？如果没有，你认为你的模型为什么没有内生性？你凭什么认为你的方法能解决内生性，你能说明其中的理论吗？
• 你能解释一下你的回归结果所揭示的经济学机制吗？
• 你能否根据真实世界的现象，提出另一个可能的因果影响路径？如果能，你认为为什么你模型的路径才是正确或者占主导的那个？

竞赛

• 建模竞赛：一般问的问题没办法很刁钻，就是问问你建模做了什么工作，只要真自己打的都随便答
• 创业竞赛和商赛：跟 IB/研究所的实习性质一样，这里不多赘述

实习

不管实习做的如何，通常老师们不会问你实习的技术细节，而是会问你对实习内容所处行业的理解（介绍一下行业现状、介绍一下公司现状、你分析的这个公司的数据如何等等）。这里也不多介绍，如果实习做的真的很到位、把整个行业吃透了，那基本上问不倒的。当然，作为实习生，仅靠自己的工作内容就能吃透一个行业比较困难，这里还是建议要自己花点功夫去琢磨琢磨。

这里以研究新能源电池行业的宁德时代公司为例，给出几个问题：（所有问题默认需要你说出具体数据）

• 新能源电池行业的产业链是什么？市场规模如何？头部企业的竞争格局是怎样的？
• 宁德时代的经营状况如何？你怎么估计的公司股价，为什么用这个方法估计？公司的财务数据有没有什么特点，你是怎么分析出来的？公司的上下游合作伙伴都是谁，他们的合作关系是什么？
• 公司的经营战略是如何体现在财务数据和股价上的？（或者反过来，公司数据是如何表现公司的经营战略的）
• 你了解这个行业的热门产品吗？这个产品的生产原理是什么，相关产业（制造业、服务业）和对应企业你都了解多少？
• 宁德时代的财务数据与其它龙头企业相比有什么异同？你认为这个异同体现了什么？对公司而言是好是坏？
• 根据你的分析，你认为这个行业的发展如何？如果现状与你的分析矛盾或者有阻碍因素，你会如何解释？如果你的分析与经济学原理相悖，你该怎么解释？
• 你能推荐一个该行业内的蓝筹股/成长股，或者推荐我关注一个对应的公司吗？

如果是偏技术型的岗位，问的更多的应该是你的技术体现了公司的什么策略等等。当然，不排除问一点点技术本身的可能性。如果是量化方向，那实习肯定就往死里问技术了，当然这更多应该算专业课。

职业规划

职业规划是非常经典的问题，回答职业规划的重点只有一个，那就是说服你自己。不管你是 All In 一个赛道，还是临时转换赛道，还是雨露均沾，都得解释清楚为什么，同时让别人相信你有实力做到你的目标。

行为面

行为面是商科非常喜欢问的问题，也就是跟你的学术、专业能力几乎不相关的问题。典型的问题：生活问题，比如你喜欢唱歌吗，你对校园恋爱的看法，你如何看待内卷，你与专业课不相关的选修课学了什么之类的；领导力问题，比如你在某学生组织/社会组织做了什么，你如何处理与你的队友的矛盾等；自我剖析问题，比如谈谈你的一个弱点，用一个词形容你自己等；还有压力问题，比如你如何（在你有弱势的情况下）竞争过其它（在你弱势的方面很强的）人，甚至直接说我认为你不大行，你能不能用一分钟改变我的想法之类的，当然最常见的情况是对一个问题展开连续不断的追问，不断的询问你说出来的全新的词汇。有些老师喜欢让你用英语回答，顺便就考了你的英语口语能力。这些问题看起来十分开放，但我建议你根据项目的偏好针对性地回答，毕竟面试时间很短，这些回答最好能让老师认为你的背景经历非常适合这个项目。