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[校友答疑] UCLouovain MRes econometrics 项目介绍 [复制链接]

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发表于 2018-1-6 10:18:43 |只看该作者 |倒序浏览
本帖最后由 yanjay 于 2018-1-6 23:23 编辑

在读第二年,完全学术导向的专业,再加上法语鲁汶的名声,对不考虑就业导向的同学来说是个很值得考虑的硕士。简单说说,希望对后来人有所帮助:

录取难度并不高,3.0以上的GPA,一本(甚至二本)以上的经济学本科背景,再加上线代/高数/概率这类基础的数学课,就很有可能被录取。比利时录取标准较低,是其教育非商业化的反映:本科每年保持约50%的淘汰率(换句话说,不到两成的大学生可拿到本科学位。宽进严出的程度跟德语区学校相仿),以至于上到这个项目的本国人都是优秀的且立志读博的学生,中国人在这里脱颖而出并不容易。

项目内容/难度大致相当于US PhD前两年,经历第一年的高强度训练后,读paper基本没问题;另一个优势在于其“性价比”——弄懂所有上课内容即可拿高分。这里的强推虽不比美国,却也让你拿到不错的面试/offer,毕竟法语鲁汶在学术界还算是名校(在几个国际conference上亲测有效)。第一年的每门课都是26小时(13*2hours),内容如下:

1. LECON2111 Adv micro I: 见syllabus,授课及考试的核心是所有覆盖章节的theorems和propositions;
2. LECON2121 Adv micro II: 见syllabus,授课较technical,比如用 hyperplane separating theorem 证明 general equilibrium 的所有步骤都有讲授,Nash bargaining solution四个假设也都被详细讨论过;考试仅四题,也都是上课讲过的各种证明;
3. LECON2112 Adv macro I: 见syllabus,教科书用Wickens的macroeconomic theory。考题难度跟教科书配套的习题类似;
4. LECON2122 Adv macro II: 见syllabus,阅读经典论文为主。教授虽然年轻但授课能力非常强,知识量也大。若对macro感兴趣会在这门课上学到很多;
5. LECON2131 Adv econometrics: 内容对应标准PhD的第一门计量的核心证明:OLS & its asymptotic properties, Gauss theorem; heterogeneity; endogeneity and IV; GMM; White theorem, MLE; derive the information matrix; prove the Cramer-Rao lower bound. 内容偏少(实际上授课时间仅20小时),却也刚刚好覆盖最最基本的内容,之后补学panel data/fixed effect/random effect等衍生时也能很快上手;
6. LECON2500 Math and stat for economics: 常用数理工具的复习:prob(conditional prob/PDF/marginal prob/expectation etc), density distribution (normal/multi-normal/chi-square/Cochran theorem etc), asymptotic theory (WLLN, CLT), calculus, linear algebra, optimisation, and dynamic programming. 这门课(统计部分)跟高级计量是同一个教授,也是先于高级计量上完;统计和数学部分各一半时间,两个教授分上,附件也是分开的;
7. LECON2600 Dynamic methods: 跟高级宏观2是同一个教授,以各种宏观模型为背景,上课速度偏快。四个session:Hamiltonian (for continuous cases), Lagrangian & Bellman (for discrete cases), difference equations, and search models;
8. LECON2601 Adv econometrics II- time series: 实为stochastic models (measure theory/stochastic process/markov and martingale/Brownian motions/SDE&Ito etc)
9. LECON2609 Game theory: 少有的纯应用课程,用 a first course in game theory。覆盖各个主流模型:Bayesian NE, trammelling hands, etc. (记不得了)
10. LECON2703 Nonparametric econometrics: 高级计量同一个教授,延续了他爱证明轻应用的传统...当然我个人挺喜欢的,不过实用性就没什么了,除非你愿意做理论计量;
11. LECON2603 Research seminar in econometrics:各种统计方法/模型,比如monte carlo,EM algorithm,SGD,gibbs sampling,Kalman filtering,non-linear filtering, Bass model, etc. 可惜上手操作不多。
12. ETRI2800 Essay paper(15ECTS)三门课的量,算是独立研究的开篇。详尽的文献综述和对过往方法优劣的探讨最多只能有16/20。分数想上到18分必须有点新的研究成果,当然这对1st year graduate student来说挑战不小,却也不无可能。

迟些会上notes/slides,等申请季结束稍微多点时间。

总结一下UCLouvain MRes econometrics项目的优势:
1. 专注于培养PhD申请人。光是econ master法语鲁汶就有五六个,大致对准teaching/professional/academic三个方向。进入此项目的学生均首选读博,因此教授备课时只考虑学术需求。记得两个教授在各自课上见到学生面露难色,就说,you know you’re going to do your phd so it’s good to learn some difficult stuff… 高级微观一的教授第一节课就说有的学生考了六次都没过(确实难,要求能默出覆盖章节的任意thm/prop)。总而言之,这里的课程难度不会让你失望;
2. 来自教授的关注非常多。比利时跟荷兰类似,PhD level三高都放在MPhil/MRes阶段上,博士反而不怎么上课的。结果有二:class size小(通常必修课15-22人,选修课3-8人),表现优秀很容易得到教授青睐;教授上课非常用心,对学生期望也高。毕竟留校读博在欧陆是大部分学生的选择,现在培养的学生就是未来的学术助手;
3. 鼓励学生研究。master paper第一年占三门课比重(15ects),第二年占四门课比重。另外第二年必须听一定数量的讲座,paper也要拿到phd workshop上跟其他博士生一起做presentation。假若跟了一个热心的导师更会受益匪浅(比如我的,每次单独讨论都在90min左右,他很积极地贡献意见,见到我有好的idea还会鼓励我带到他个人组织的跟PhD和postdoc一起的每周例会上讨论);
4. 外推力度不错。多数教授活跃在前线,再加上学院名声在外,只要平时多问问题,上课内容全弄懂了,拿信不难。相信其他地方很难找到如此“低标准”的强推;
5. 学费低廉。两年学费总计5500EUR(荷兰语鲁汶更低 2000EUR)。其他所有费用每月800-1200EUR

当然也有缺点:
1. 中国学生的跳板作用。相信这是最大的考虑因素。主要原因在于来读的中国学生太少(14/15/16入学各有一人);私以为另一原因在于实力差距;
2. 鲁汶太村了。。。酱油都要进城买这种事我就不提了。周日找家开门的餐厅都难。听说荷兰语鲁汶会好很多,下学期在那边有课,体验再更;
3. elective较少。多亏比利时自由的学术制度,ULB/UCL/KUL课程无限制互选。愿意奔波的话,还是能找到心仪的课程和导师的;
4. 授课时间太短。ULB/KUL习惯较好,能有13*3甚至13*(2+2)。具体效果还待我下学期体验后再说。

印象中不需推荐信,三月份开放申请?没拿到满意PhD或强跳板项目录取的童鞋们,建议考虑这个项目(以及KULeuven的MEcon,目测那个更好),比利时两校的资源和名声能提供给你可选范围内最优秀的学术平台.

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发表于 2018-1-6 12:10:31 |只看该作者
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发表于 2018-1-6 13:07:36 |只看该作者
本帖最后由 zou1995 于 2018-1-6 13:11 编辑

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有一个小问题:高宏用威肯斯的书会不会有些简单

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发表于 2018-1-6 21:50:06 |只看该作者
zou1995 发表于 2018-1-6 13:07
感谢分享!
有一个小问题:高宏用威肯斯的书会不会有些简单

多谢关注!
哈哈无法回答,因为我没有比较
上课内容紧跟书本,深度/难度/详细程度可参考书(会上载电子档)
我个人感觉足够学术需求了,因为在高宏2时读paper基本无障碍。很重要的原因是上学期的另一门课dynamic methods覆盖了Lagrangian/Bellman/Difference equ等宏观常用方法(对应那两本recursive教科书的核心章节,或romer的部分章节)。也会上载dynamic methods的slides,欢迎查阅

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发表于 2018-1-6 22:48:24 |只看该作者
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发表于 2018-1-6 22:50:01 |只看该作者
谢谢楼主推荐!如果楼主可以透露下往届placement就更好啦

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发表于 2018-1-6 23:28:30 |只看该作者
Hayley_ooo 发表于 2018-1-6 22:50
谢谢楼主推荐!如果楼主可以透露下往届placement就更好啦

如正文所说,近些年每年中国人不超过一个,未有人读PhD;
欧洲人placement多为本校,前几年有一人本硕都在法语鲁汶,最后去到UCLA——macro2教授给他的评价非常高,由此推断他的数理功底和语言表达能力都很出众。
换句话说,这里的资源足够把优秀的学生place到好项目,前提是你足够实力
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发表于 2018-1-7 14:11:48 |只看该作者
请问去kul读统计master再转欧陆eco phd怎么样呀?自己感觉那样没学什么经济的课程会不会有点压力大

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发表于 2018-1-7 19:20:53 |只看该作者
123fourf 发表于 2018-1-7 14:11
请问去kul读统计master再转欧陆eco phd怎么样呀?自己感觉那样没学什么经济的课程会不会有点压力大

如果你已决定PhD是理论计量,这个问题可以问理论计量方向高年级博士生(或AP)

如果不是,一家之言,参考我第一年体验,完全没这个必要。大家都强调数理的重要性,但我个人认为多多益善并非最佳策略。
1. 数学/统计作为学习语言,Adv. Calculus + intro. stat & prob 足矣。其他知识(少量线代/测度论/动态规划/定点定理)都可以现学现用。读graduate econ前我学了不少本科数院课程,包括了measure theory/functional analysis/topology,但现在能用到的甚少;
2. 数学/统计提升经济学逻辑能力,baby rudin水平的real analysis(or 数分)足矣。虽然MWG里面的定理个个都不很难理解,但不少人都觉得高微难学。我个人意见:建模&求解是个熟能生巧的过程,借用学数分过程中培养的“数学直觉”。我见识的有限样本表明,聪明的人在数分(高数)阶段就培养起这种能力了,更高级课程只是在锦上添花;难以消化数分的人学再多的效果也有限。

与其扩张数理知识储备,成为学术人更有效的途径是在三高的基础上多参加seminar/读paper/讨论research。一方面,这种机制下的学习动力和针对性都是最强的,学术能力的成长速度远远快于学数学/上研究生课;另一方面,学习/模仿大牛们的思维方式/阐述风格都是极其关键的。现今的出色researcher实在太多,但混得好的prof无不说服力强大。这种能力也需要长时间才能培养。
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发表于 2018-1-7 19:30:03 |只看该作者
yanjay 发表于 2018-1-7 19:20
如果你已决定PhD是理论计量,这个问题可以问理论计量方向高年级博士生(或AP)

如果不是,一家之言,参 ...

讲的有道理,十分受教

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讲的有道理,十分受教

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本帖最后由 cheesechan 于 2018-1-7 20:32 编辑
yanjay 发表于 2018-1-7 19:20
如果你已决定PhD是理论计量,这个问题可以问理论计量方向高年级博士生(或AP)

如果不是,一家之言,参 ...


What maths preparation is enough 這個問題我覺得要看本身在甚麼階段。
本身是本科的,我覺得拿個math minor 有必要(or double majot) 。為甚麼? 一來那堆technique 會用到(那堆applied math), 二來本科程度的econ 對建模的訓練不足,用來熟手練練會有用

但是如果已經本科畢業的,我就覺得大多數情況下未必值得再花一年時間去讀UG level math,  而該像你所講的那樣邊讀邊學了 (e.g. 上summer course,  part time 上dipolma/網課, 弄個較淺/水的econ master,接著再申mphil/mres 之類好了)
當然,要是搞mathematical econ,  econometrics 的另話
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发表于 2018-1-7 20:31:00 |只看该作者
yanjay 发表于 2018-01-07 19:20


如果你已决定PhD是理论计量,这个问题可以问理论计量方向高年级博士生(或AP)

如果不是,一家之言,参考我第一年体验,完全没这个必要。大家都强调数理的重要性,但我个人认为多多益善并非最佳策略。
1. 数学/统计作为学习语言,Adv. Calculus + intro. stat & prob 足矣。其他知识(少量线代/测度论/动态规划/定点定理)都可以现学现用。读graduate econ前我学了不少本科数院课程,包括了measure theory/functional analysis/topology,但现在能用到的甚少;
2. 数学/统计提升经济学逻辑能力,baby rudin水平的real analysis(or 数分)足矣。虽然MWG里面的定理个个都不很难理解,但不少人都觉得高微难学。我个人意见:建模&求解是个熟能生巧的过程,借用学数分过程中培养的“数学直觉”。我见识的有限样本表明,聪明的人在数分(高数)阶段就培养起这种能力了,更高级课程只是在锦上添花;难以消化数分的人学再多的效果也有限。

与其扩张数理知识储备,成为学术人更有效的途径是在三高的基础上多参加seminar/读paper/讨论research。一方面,这种机制下的学习动力和针对性都是最强的,学术能力的成长速度远远快于学数学/上研究生课;另一方面,学习/模仿大牛们的思维方式/阐述风格都是极其关键的。现今的出色researcher实在太多,但混得好的prof无不说服力强大。这种能力也需要长时间才能培养。
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yanjay 发表于 2018-01-07 19:20


如果你已决定PhD是理论计量,这个问题可以问理论计量方向高年级博士生(或AP)

如果不是,一家之言,参考我第一年体验,完全没这个必要。大家都强调数理的重要性,但我个人认为多多益善并非最佳策略。
1. 数学/统计作为学习语言,Adv. Calculus + intro. stat & prob 足矣。其他知识(少量线代/测度论/动态规划/定点定理)都可以现学现用。读graduate econ前我学了不少本科数院课程,包括了measure theory/functional analysis/topology,但现在能用到的甚少;
2. 数学/统计提升经济学逻辑能力,baby rudin水平的real analysis(or 数分)足矣。虽然MWG里面的定理个个都不很难理解,但不少人都觉得高微难学。我个人意见:建模&求解是个熟能生巧的过程,借用学数分过程中培养的“数学直觉”。我见识的有限样本表明,聪明的人在数分(高数)阶段就培养起这种能力了,更高级课程只是在锦上添花;难以消化数分的人学再多的效果也有限。

与其扩张数理知识储备,成为学术人更有效的途径是在三高的基础上多参加seminar/读paper/讨论research。一方面,这种机制下的学习动力和针对性都是最强的,学术能力的成长速度远远快于学数学/上研究生课;另一方面,学习/模仿大牛们的思维方式/阐述风格都是极其关键的。现今的出色researcher实在太多,但混得好的prof无不说服力强大。这种能力也需要长时间才能培养。
感谢楼主回复这么详细,十分感动。因为我现在还是数学本科生没有学过几门经济学的课程,想这样走也倒是纯粹觉得好像经济学挺好玩的。而且之前看知乎上有说过"本科学数学,硕士学统计,博士学经济"算是比较好的路线。目前倾向度上来说,统计ms毕业就工作:eco phd:ai方向phd大概均为1/3吧。所以到也没有考虑过是计量方向还是微观宏观。不过业界就业上讲微观好像也挺不错的。上面就是目前我考虑的,见笑了

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本帖最后由 cheesechan 于 2018-1-8 00:23 编辑
123fourf 发表于 2018-1-7 21:24
感谢楼主回复这么详细,十分感动。因为我现在还是数学本科生没有学过几门经济学的课程,想这样走也倒是纯粹 ...


統計ms 畢業去做data analyst,  去prepare econ phd,  和去搞AI
個人認為三條路要的準備很不同。

- 搞stat 的,讀stat master 很直觀,當然也可以考慮data science 的
- Prepare econ phd 的話,其實不只是math/stat ,後面那個econ / social science 的sense 也很重要。國內的建議偏向搞更多的math modeling 某程度上是因為真的的社科都是 [敏感詞], 讀不了沒選擇
- 而打算搞AI 的應該去弄個CS 的master instead of stat 的吧

我覺得要三取其二沒大問題, e.g. say ML and then can have a bit DS and AI, say something in econometric to be within between econ and stat, 但是要三樣都準備好的話, 應該不是一個碩士能做好的. (當然要強行fit三樣的話, 那的確是stat master, 但那是poor fit)

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RE: UCLouovain MRes econometrics 项目介绍 [修改]
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