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zerostuck
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楼主

发表于 2014-8-31 23:54:25 |只看该作者 |倒序浏览

本帖最后由 zerostuck 于 2015-2-15 11:20 编辑

本帖最后由 zerostuck 于 2014-9-1 00:03 编辑

已经决定GAP年的去向，打算10月份再申请一次。正好现在申请季，介绍一下这个比较传统的跳板给自己攒攒人品。

1. 简介

LSE的经济系有两个（正统的）MSc的项目：EME和econ。econ的话班级规模比较大（至少100人，忘了有没有过两百）。EME分为1yr和2yr两个选项。2yr是给经济背景不足的人补micro和metrics的。每年1yr大概有25人，2yr有5人左右。2yr的第一年考完会给你发一个diploma，但是不能保证diploma year完了之后能进主项目。要看考试成绩。去年就至少有一个拿了2yr的offer但是没升到EME的主项目的人（是Asian，不知道是不是中国人）。

2. 申请结果

如果不gap申的话，申请结果与本科的package高度相关。今年没gap申请的结果有：NYU; Columbia; Uchicago; GWU(中国人，UVa统计本/硕，本人想去world bank发展所以选了个靠的近的）; CIT （一开始打成CIA了。。。。）（中国人，tilburg本科）; 王子屯; northwestern。 Econ那边至少有一个王子屯。

前几年拿到programme top的中国人gap后外申结果都不是特别好*。感觉信不好拿**。

本段未注明的都是老外。

*：项目TOP的人一般来说有本系保底（系里管钱的老师给我发的邮件，quote: "I think that getting a funded offer should be no problem if you were to apply next fall"），所以选校上可能比较激进。
**：下文有更多关于拿信的问题

3. 课程设置

4门课上一年。必修micro和metrics。micro第一个学期比较充实，但第二个学期会比较水，大概就是本科水平的game theory吧。计量号称最难1st yr metrics，事实上这么多年下来也有逐渐变水的趋势。metrics纯理论，不会涉及到causal inference的东西（i.e. potential outcomes framework）。从明年起metrics要大改，据说改得比较“现代”而会放弃一些SEM里面对matrix algebra细节上的考察。好消息是学到的东西更现代一点（起码weak instrument和set identification这种东西会涉及到）。但这样一来对代数的要求下降，而对本科计量的要求上升了。这对我个人的本科校友和其他数学系强于经济系的学校的同学来说并不是一个好消息。其次感觉像SEM里的asymptotic distribution这类东西还是得自己推一次，这样对以后的工作也不是没有帮助（见仁见智了）。

还有两门选修。大多数field课是跟Econ的人一起选，但是至少有两门methodology的课econ的人是不能选的。也可以选一些stat的课，我没选不好说。

关于课程的准备。所有的课都可以认为是self-contained的：比如metrics会从convergence in prob.; convergence in dist.; Slutzky Thm 开始讲起。但是对分析和代数比较良好的理解无疑是在EME拿到好成绩的一个必要不充分条件。由于EME的课程比较偏1st yr phd，直觉上的要求倒并不多（我个人就是一个经济直觉比较差的人）。

关于课程的具体内容和我个人在入学之前的准备，可以看我一年前的定位贴。

4. 出路

每年刚入学的时候系里会通知大家可以申本校的phd。只要拿到distinction （均分70）就保证phd admission。但是funding的机会比较少：今年EME（2）和Econ（4）一共发了6个funded offer。Econ不了解，但考虑到EME每年30%左右的D rate（9~10/30 per yr），如果排名靠后的D拿funding的几率也不是特别高。GAP申能不能拿到funded offer，具体给多少钱估计也是看个人。GAP一年申的话variation比较大，感觉师兄说的一句话比较对：phd项目对拿到硕士的申请者研究素养的重视程度要比考了多少分的重视程度要高。当然这个只是一个可能的channel，selection bias和美国学校审中国学生的老师对英国honour制和1yr programme的不信任也可以解释现有的empirical evidence。

外申主要靠推荐信。这点后面详谈。

5. 个人建议

5.1 选课

建议尽量选methodology的课。原因有3：首先非功利上来讲，和econ学生一起上的field course多数可以认为是undergrad的field课的升级版。即使是paper based的课程，老师仍然有讲义。在学习中仍是照着前人总结好的知识在学习。并没有过渡到phd level field course中老师引导，自己总结published paper (贡献上，技术上，文笔上，etc.）的层次（老师也不会要求你说说这篇文献的贡献/alternative method/...是什么。大家学会model就好）。再者说，MSc项目还是跳板，同学们关注的仍然是signalling ability through marks/grades，真正花时间把某几个小方向的reading list里面的文献好好总结的激励不大。而2nd yr phd不需要用分数去证明自己，相反，他们渴望通过这些课程找到自己将来JMP和dissertation的题目，那么通过读文献训练自己在学术语境中的总结归纳能力的激励还是比较强的。而method的课虽然也依赖讲义。但是因为本身偏重的就是技术而不是直觉的训练，所以用讲义也算不上是一个太大的drawback。

第二，从功利的角度上来讲，method的课难，并且econ的学生还得另写申请才能选，这样一来导致这些课的 class size普遍比较小，那么跟老师的接触比较多，要信要RA的机会肯定会多。特别是对口语不好人又害羞的中国学生（例如我），能在一个大课上出彩的几率实在是小。

最后method的课比较硬，考得好了signalling的作用应该比普通升级版本科field course的signalling作用要好。

另一个关于选课的技巧就是看session。有的课有4个session，一学年20周的课（很短很坑爹吧？），分到每个老师的时间就只有5周。那么对于我这种拖延症患者来说，Pr{5周建立良好关系}=0。所以个人认为选2 sessions的课（一个老师10周）可能更有利于关系的建立。

5.2 推荐信

对经济学这种论文发表周期比较长的学科而言，判断一个硕士生（包括本科生）科研能力最好的途径就是推荐信。推荐人和ad com都知道，考试成绩只是科研能力的一个poor indicator，那么如果考个90分，去跟老师要封“该生在课堂和考试表现良好”的信对申top的学校没什么大意义。office hours，question time in class，report，presentation等等能展现思维深度的机会有深度的同学不要错过。当然如果自己功课没做足，层次太低，老问low的问题，信也不是那么好拿的。从另一个方面说，如果混进好项目了被虐得乌七八怪的也不是很好吧？

5.3 connection

如果打算gap申，那么与老师建立良好关系就更为重要：不但是申请时的推荐信，还有gap年的RA经历。如果能在英国或美国 (nber.org/job)找到一份RA的工作，那么我相信这个gap year对科研的理解和以后自己的研究的帮助不言而喻的。再者说，根据很偏不一致和不完全的统计，top10 programmes 里面很多人都有至少一年的full time RA的经历，那么至少说明ad com是看重这方面的吧。

那么这些地方的RA是怎么找人的呢？三方面：connection，connection和connection。根据我乱发CV的经历，有connection的地方不管多高大上，至少会有个面试的机会；没connection的地方，再烂也不会鸟你。这时候，上课建立起来的connection就起到作用了。

当然，GAP年可以回国RA。如果能在国内几个有海归传统的地方做RA的话，也许对申请会有帮助。但是帮助总不会比在LSE/NBER做RA的帮助大吧？对于一些小学校的同学来说，回国RA的帮助更小。

5.4 study group

在EME（或者任何一个跳板项目中），与这么多优秀的同学在一起，肯定会有互补之处。不妨建立一个2~4人的学习小组，每周花个1~2个小时的讨论讨论problem sets，中午一起吃饭说说文献，八卦八卦老师也是很有意思的活动。推荐多与老外接触。因为首先老外可能直觉比较强而我们直觉可能比较差，老外技术可能比较差而我们技术可能比较强，这样一来互补性比较强，大家的收获都会比较大；其次还可以练口语。跟同龄人讲话比较放松，说话可以比较随意。

6. 总结

不知道为什么，EME生源的水平给我一种参差不齐的感觉。有的同学虽然在技术上不是特别突出（i.e. "prove the GMM estimator has an asymptotic normal distri."的那种技术)，但是已经有一个很成熟的学术训练水平（~ phd 2yr，having working knowledge on some feilds that (s)he wants to pursue），在EME补补技术可以直接开始做研究了；有的同学技术上很成熟，但是缺乏学术上的训练。那么受限于项目本身关注技术的特点，EME对他们的帮助可能更多的是平台；有的同学虽然两方面都不是很成熟，但是良好的准备使得他们受益于EME本身对技术的强调，对个人技术方面的好处是不言而喻的（虽然在学术训练方面仍需要高质量高强度的field course）；最后有的同学(no offense)在技术和直觉上都很不成熟，并且准备十分不充分，感觉 his eyes told me he had absolutely no idea about what's going on in most of the time。个人感觉这些同学的准备还是稍有欠缺的，读完一年EME，可能收获并不是特别大。

当然技术和训练都出色的同学一般会拒掉EME的offer直接读博。。

叨叨絮絮打了一大版，可能很多大家想知道的事情都没讲清楚，如果还有什么希望知道的可以在下面回复。我时不时会上来回答一些我知道的问题(由于太宅，我可能很多东西懂的都不是很多。。)。

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之前也有版友私信我EME问一些比较具体的课程信息，在此补上。由于484（metrics）后半段已经大变，所以可能有部分过时的信息。此外我把老师也都列出来了，经验表明不同老师上的内容也会大不相同的。

Micro (EC487)
第一学期(Dr. Erik Eyster)：讲义主要基于Kreps的新书，内容包括Choice, Consumer Theory, Arrow Impossibility Theorem, General Eq. (exchange economy)和uncertainty。内容比较深，点集拓扑是基础。

第二学期(Prof. Felli)：Game Theory。比Fudenberg的书要浅，并且只讲前几章（到strong PBE为止)，并且每章只讲前面一点。比较浅，上得比较轻松。

Metrics (EC484)
第一学期(Prof. Hidalgo)：数理统计， LLN, CLT和基本OLS的性质。内容比较杂，比较接近的参考书是white的asymptotic theory for econometrician。
第二学期(Dr. Seo，已换人)：讲方程组的识别、估计和各种估计量的性质。最后会讲了点Testing，Wald, Lagrange multiplier和likelihood ratio和GMM的over-identification都讲了。新老师觉得讲得太浅了导致他topic讲得不爽所以会在现有内容压缩的基础上加内容。

其他field courses没上过不好说。不过据我上contract and organisation的经验应该是讲模型，一节课一个大概能讲20个左右。