之前因为懒所以没写国内的具体成绩,但值得注意的是,数学几门关键课A+:Calculus I, Linear Algebra I, Stochastic Processes, Real Analysis II, Dynamical Systems;这些应该或多或少弥补了其他的一些低分:Real Analysis I, Statistics, Dynamic Optimization (B或B以下) 所以其实有些课程分数略低也不会影响很多,最好能在高年级或硕士期间保持一个较高水准。如果有可能的话,尽量多接触编程类软件,比如Java, Python, R, SAS.
刚开始做的时候很傻很天真,没有很系统的学习一些理论的时候就开始想做理论,而且想build from nothing,director可以说废了好大力气才给我扳过来,等到最后确定了一个差不多能做的题目,也已经过去了一个学期。写论文是个面子问题,写下的东西得负责,所以当时与其说是写论文,不如说是学习,翻了很多资料教材,但最后会发现,没有把相关知识了然于胸融会贯通是没法下手的,现学现卖基本不现实。而且research本来就不是build from nothing的一件事。另外Thesis program会有很多present的机会(要求),最后一次是当着几十个教授和学生的面,所以是一个很好的锻炼。BTW,他们不在乎模型有多难,概念有多fancy,但是每一个assumption都有必要有依有据,有故事可讲。现在来看的话,当时做一个有意思的计量文章会更有深度,更有动力去修饰,甚至发表。
最重要的(matters most)
Overall GPA
Math & Econ grades , Math Courses
Letters
比较重要的(probably matter)
GRE math (他说很多项目commitee基本不看verbal,寄托上也说过类似的,但verbal在首轮筛简历的时候可能会有用,所以GRE与GPA大家还是权衡好)
Econ Courses (这里有些东西是对美国本科比较针对的,比如和博士生一起上课成绩好是个好的信号,成绩不好会对申请有影响,略微是个小的打击)
Honor Thesis & Research (他说这个东西不太好说,因为实际上很难做出什么有价值的东西)