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北大光華金融碩士初試數據總覽及難度分析預測
2019-03-21 04:54      未知

  北大光華金融碩士的難度是有目共睹的,那么具體表現在哪些方面,它的分數線、專業課難度及報錄數據是怎么樣的呢?靜靜今天整理了這些內容,分享給大家,幫助大家更好的理解和復習光華的金融碩士。

  北大光華的金融碩士考試專業課是431金融學綜合,包括三部分:微觀經濟學、統計學、金融學(含證券投資學、公司財務、貨幣金融),每部分各75分,考生須任選兩部分作答。那么試卷的題型及分值分布是怎么樣的呢,看下圖

  2015-2017年難度穩定,難度水平一般,三年分數線年專業課微觀部分難度較大,卡分現象明顯,雖然分數線分,但競爭激烈程度比往年更大(共有4人總分過線專業課未過線考慮到擴招,考取難度會較往年有所降低,試題難度無法預測且對每人來說公平并不是構成考取難度的因素

  就難度來說,14年和15年難度較為平穩,題型也較為常規,一般是期貨期權,公司理財,投資學與貨幣銀行各部分至少一道,再在某一模塊加一道題,以計算題為主,只有貨幣銀行有時會出現一道論述題。但16年出現了兩道論述題,占據分值也較大。17年來說題量和難度有所加大,出現的兩道貨幣銀行的論述題也是與現實結合緊密,18年難度繼續在17年基礎上有所上升,題型以計算題為主沒有出現貨幣銀行的論述題。

  預計19年將還是以計算題為主,難度可能保持在17-18年的水平,貨幣銀行部分如果出現論述題預計將是與現實熱點結合較為緊密的論述題。

  2014年:前三道為基礎題,考察的分別是泊松分布參數區間估計、兩個正態總體的雙樣本t檢驗、一元線性回歸的基本證明。第四道題稍顯靈活,需要自己構造假設檢驗的統計量,考察考生對假設檢驗的核心思想的理解。第五道多元線性回歸難點在第二問,需要掌握多元線性回歸各個參數之間的數學關系。總體來說難度適中。

  2015年:第一道題仍為基礎題,考察正態總體均值的區間估計及假設檢驗。第二題考察多元線性回歸單個系數顯著性檢驗及方程總體線性的顯著性檢驗,也是基礎題。第三道求兩只股票組合的收益率,屬于比較純粹的數學題,難度不大。第四題涉及多元線性回歸偏回歸系數的含義、模型設定偏誤問題,都是比較貼合書本的題目。總體來說偏簡單,沒有難題。

  2016年:第一、二題考察各種情況下的兩個正態總體均值差、方差比假設檢驗,Manbetx電競官網,基本都是書本上的內容。第三題屬于多元線性回歸的單個系數顯著性檢驗及方程總體線性的顯著性檢驗,計算十分簡單。第四題考察一元線性回歸系數估計值的無偏性證明,仍未脫離書本內容。總體難度與2015年相當,沒有靈活性比較強的題目。

  2017年:第一題考察雙樣本t檢驗及方差分析的本質,Manbetx電競官網需要在書本的內容上加以理解。第二題,一元線性回歸系數ols估計的無偏性證明及條件,在2016年考過。這兩題仍然是較為基礎的題目。第三題考察受約束回歸模型,需要根據題目的要求自己設計模型,靈活性較大。第四題屬于多元線性回歸的范疇,難度較大,第二問考察模型各參數隨樣本容量的變化關系、第三問考察測量誤差的影響,都是屬于靈活性較大、深度較大的題目。第五題則是基礎題、考察兩個正態總體均值差、方差比的假設檢驗。難度較過去兩年提升不小,靈活性、出題深度都有所增加。

  2018年:第一題考察獨立、相關的定義,比較基礎。第二題考察一元線性回歸的基本推導及證明。第三題,要求考生自己設計出列聯表獨立性檢驗的模型,稍帶些靈活性。第四題,變相考察兩個正態總體均值差的檢驗。第五題,和2017年的第四題基本一樣,也是有一定難度的題目。總體來說,難度和2017年相當,都是有兩道很基礎的題目,一道深度大的題目,一兩道靈活性很強的題目。

  趨勢上看,2014、2015、2016年的題目都是比較簡單的,考察的重點也是對基礎知識、模型的掌握,總體上都是對書本知識的簡單運用。而2017、2018年的考題則是偏重靈活運用及深度理解,難度提升明顯。因此,預計2019年考題不會很簡單,很可能保持這兩年的靈活風格。另外,這兩年的難題都出在多元線性回歸部分,同學們要加強注意。

  光華的統計學一般分為數理統計和計量經濟學兩部分,復習時先數理統計后計量經濟學。

  數理統計推薦茆詩松的概率論及數理統計(第二版),這本書課后題比較多,而且有部分偏離光華考題風格,可以挑著做。

  前五章基本為數三概率論的內容,需要額外復習的有伽馬分布、貝塔分布、變量變換法、隨機變量函數的分布等知識點。重點在參數估計、假設檢驗(參數檢驗、非參檢驗(擬合優度檢驗、列聯表獨立性檢驗))、方差分析、一元線性回歸這幾章。這本書的一元線性回歸著重介紹的是基本證明過程,基本假設方面未作詳細介紹。

  計量經濟學推薦伍德里奇或者古扎拉蒂的書,內容很詳細。然后是李子奈的計量經濟學,這本書比較簡明,不過涉及到很多矩陣的知識,不是必須掌握的。

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