南开大学金融学硕(南开大学金融学硕录取分数线）

我现在还依稀记得我当时分数和看到录取名单的时候有多激动。当时感觉一直在黑屋子里洗衣服。终于天亮了，我终于发现自己没有白费力气，衣服光洁如新。很多时候，我不想回忆考研的历程。总觉得那段时期的背景大概就是默默的努力和时不时的不知道结果的自我怀疑吧。幸运的是，最后一切都变好了。也许以后每个人都会面临一些黑暗的时刻。希望这篇经验帖能给你一点力量，让你孤独却勇敢。

首先说一下考研学校的选择。我报考的专业，就是南开大学金融学院的金融硕士。所以促使我选择这所学校的更重要的因素是求稳，我也权衡了这所学校和附近同类院校(这里指的是中央财经和外贸)的优劣。客观来说，南开大学有一个很大的劣势，就是地处天津，经济增速在全国并不算高。另外，金融学院位于津南区人烟稀少的海椒公园，生活相对单调。不过以后修地铁会更方便。而且如果金融是核心岗位的话，天津基本没人，所以基本上以后想从事金融行业，必然需要几个素质高，品牌硬的实习岗位。那么如果选择在南开读书，就要面临在北京租房的问题，对经济造成一定的负担。这样的话，申请金融硕士相对于金融硕士的学费优势就没有了。如果你选择申请南开的金融硕士，还是假设你会去。那么如果选择报考中央财政和对外贸易的金融硕士，上述经济负担的问题就会少一些。但前述的劣势，除了你在津南读书可能会有暂时的不便，都是基于你更倾向于未来需要实习的券商等金融机构；但就我个人而言，本科四年的金融行业知识，可能并不是特别向往证券公司等类似金融机构的工作，未来更倾向于国企公务员等稳定职业，所以选择这个上岸可能性更大的学校。我给你的建议是，你可以试着了解一下读金融硕士的大致未来就业方向，然后根据你想要的职业道路，结合你的本科基础和抗压能力，选择一个更容易上岸，更有利于你未来发展的学校。但当我看到身边的同学终于陆续收到清北建交的人的录取通知书时，我还是有点羡慕，恨自己不够勇敢。在此，希望基础好，心态好的同学可以尝试冲一个好一点的学校，还是有很大希望的。当然，在考研竞争越来越激烈的情况下，大家也可以和我一样，尽量选择本科水平差不多的院校，这样在备考过程中心态会相对平和一些。

另外，在各科复习的整体策略上。从我的各科成绩可以看出，我的各科成绩都不是很高，尤其是今年，在普遍报道数学相对简单，英语略难的情况下，我在同院校录取的学生中还处于较低水平，而英语是相对优势的分数。我想告诉你的是，你不一定在每个方面都很优秀，但你一定要学会发挥自己的长处，努力弥补自己的不足，达到一个平均水平。如果你没有明显的优缺点，那就好好学数学。数学考得好确实能提高排名，政治适合冲刺。英语主要靠积累和语感，专业课靠理解。

那么，我给大家一些南开金融专业课复习的建议。公开课网上有很多大神的经验帖，我就简单写一下。在看下面的体验贴之前，我想说一下，我是7月1日正式开始复习所有科目的。在此之前，我基本没有考研知识。我匆匆复习了一下，每个人的优缺点和基础水平都不一样。我的经历可能更适合和我相似。我本科专业是金融，政治英语基础不错，数学也有一定基础(大概本科80，线性概率论90，高考。

(一)专业课初审

南开金融硕士课程宏观微观与计量经济学考试。其中，宏观推荐是曼昆的《宏观经济学》。我用的是本科教材第九版。不同版本差别不大，但最好买新版本。微推荐书目高鸿业的《微观经济学》用来打基础，范里安的《微观经济学：现代观点》黄皮的书加强，也是本科生用的书；计量经济学本科用张晓东《计量经济学》第三版，辅助学习用李子耐作业本。另外，通过对21年专业课的考察，发现张晓东的书不够全面，所以强烈推荐古扎拉蒂《计量经济学基础》的辅助书目。这本书分为两部分，希望可以入手。

专业宏观和微观部分的复习过程大概是：买历年真题了解考试内容高鸿业微观范里安微观高鸿业微观课后部分题目、三大本微观计算部分题目(这一步可以和阅读同步进行，可以加深理解。有些题是指一个题型，如果有几个例题，可以先做一两个，以后复习的时候再做别的)曼昆宏观曼昆宏观课后题、三大本宏观计算部分题目(根据历年真题的计算题重点复习，这一步还是可以边看书边同步进行)再看高鸿业微观并建立框架再看范里安微观建立框架补充做计算题再看曼昆宏观并建立框架补充做题目真题和经济学院典型真题以及根据题型针对性每天复习课本(这一步不停循环)准备热点、论述(通过看真题理清论述题的答案逻辑比如从名词解释和举例的角度回答一个问题，或者回答一个关于新冠肺炎疫情对中国经济影响的问题，可以从宏观经济投资和消费净出口的角度，从中观产业的角度，从微观产业的角度，从微观产业的角度，从低收入群体和高收入群体的角度来谈影响。 而且，这种问题不能简单的谈热点。我们要结合你学过的一些宏观经济或者微观经济的理论知识，通过看和总结，从其他题目中举一反三。

是10月份以后我才最终决定在复习名词解释、回忆框架、回忆整理的答题逻辑、复习计算题错题以及常见的自己的错误.考这个专业你也知道，国内考计量经济学专业课的院校屈指可数。而且我本科的计量经济学比较好，所以决定考我们学院的专业之前没有复习计量经济学。所以这部分参考性不强。我的计量经济学复习课程主要是10月10日到10月底。我花了一周时间复习本科计量经济学的内容和之前建立的框架，结合古扎拉蒂的计量经济学基础书籍。然后我花了一个星期的时间学习了张晓东书中的时间序列，然后我又做了一些李自爱题目的章节。最后，我做了金融学院独立出的17-20年的真实计量经济学题。建议有足够时间的同学仔细阅读古扎拉蒂的《计量经济学基础》这本书，可以选择做这本书的课后题，主要是帮助他们理解各个模型。

专业课计量的部分：

(2)复试

20年还是线上复试，线上复试的比例只比线下复试低30%(40%)。而且南开金源网上复试没有笔试，只有面试。所以复试的重要性低于初试。如果明年继续网上复试的方式，建议你在初试的时候尽量考高分，这样基本不会被刷到，但是也要认真复习专业课，这样才能有信心，心态也更平和。你问的问题可能和你自己介绍的本科经历有关。因为你考上了，有科研经验自然最好。任何没有科研经验但能证明你学术能力的经历都可以。你可能还会被问到一些基础的专业问题，比如常见的金融衍生品，还有一些热点的综合性问题，比如蚂蚁集团今年推迟IPO的原因。难度更大。要靠大家的积累和思考，提前做好热点问题的准备。当然和前面讨论的一样，需要你总结一下回答逻辑。

如果是线下复试，会有笔试。笔试的特点是内容广泛，需要复习一些课本的基础知识。推荐书目是：货币与银行，投资，公司金融和国际金融。推荐书目是南开本科教材，分别是张尚学的《货币银行学》、李雪峰的《投资学》、景新等人的《财务管理学》、马、范晓云的《国际金融学》。不过有时间的话也可以看看米什金的《货币金融学》、博迪的《投资学》和罗斯的《公司理财》。这三本书大家普遍认可，我也看过一部分，确实不错。缺点是太厚，让人没有读下去的欲望。

数到三

我数了三个，得了114分。从今年的情况来看，确实不太好，所以没有成功的经验。失败是有教训的。

首先，我开始复习太晚了，不利于数学的复习。如果我不是大学里高数、线性生成、概率论特别扎实的学生，我建议7月份不要再开始，至少4、5月份再开始。

那么我个人认为我数学考的不好最大的原因就是对基础知识和题型不熟悉，以及经常出错的题。更深层次的原因是我只听了数学课，做了例题和真题，没有做练习本巩固知识。数学不像文科，不代表能做对，所以这门学科需要一定的练习、纠错和巩固，所以你也看到了，最后的成绩并不理想。所以，希望你早点开始数学，打好基础，把做过的题都数一数，把做过的错题反复练习，直到做好为止。也许我们数学基础不好，但这是决定你能不能拿到一个你还在看的过去的分数的关键。

(4)英语

相对于其他学科，我在英语上真的花的精力不多，但是回报比较高。这证明我们应该充分发挥自己的优势，尽力把自己的不足弥补到一个平均水平。但是考研最基础的单词已经用app在空闲时间背了两遍，考研真题10 -20年做了近两遍。常见阅读题的类型，出题人容易挖的坑，阅读文章的风格都有总结。二十篇作文都背下来了，作文模板也是我自己总结的。个人认为所有的模板和规则都是别人总结的结果。如果这些要被我们使用，要么我们把它们抽象成一个通用的方法论，要么我们自己找出规律。比如英语1的大作文，一开始就是描述图片。这里要用形容词来描述图片中人的动作和行为，这样我们才能有具体的东西可以说。那么，我们应该说，图片的目的是为了表达某种东西。这里有一些常见的句型要总结一下。经过这种类似的论证，有必要举个例子来支持他。也可以从正反两面或不同群体、不同层面举例说明。这里有一些要记住的常用连词，如对比、并列、举例等。最后，你要表明你的观点。下面是一些需要记住的指导性话语，或提建议，或总结展望。常见的句子和角度要总结。发现规律大概就是这样一个过程。希望你能用适合自己的规则或者自己喜欢的方法去学习。

(5)政治

政治也可以算是我在复习过程中投入比较少，但是回报还可以的科目。9月份开始从政，感觉刚刚好。政治前复习主要是看一些网络课，理解抽象概念，每天午饭后听网络课。真的是一件幸福的事(当然是相对于其他科目的复习)。后期从10月中旬开始做选择题，这样11月底12月就可以刷题了，后面就是大题铺开的时候背题。同样的，我也要整理一下答案逻辑，快速背下来。

(6)第一次考试作文题的回忆。

宏观经济学是新冠肺炎疫情对中国经济的影响、热点和经济理论。微观经济学似乎是公共物品的概念和例子，是比较的基础。

(7)复试流程和问题回忆

网络复试，提前调试好设备，设置好双机位，等老师邀请进去。ABC有三个面试，分别是英语，专业一，专业二。英语是自我介绍和日常提问。专业1和专业2都倾向于问与个人经历相关的问题，可能会根据个人经历延伸一些基本的金融知识。每个人的情况不一样，所以参考性不大。