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北大光华金融硕士的难度是有目共睹的，那么具体表现在哪些方面，它的分数线、专业课难度及报录数据是怎么样的呢？静静今天整理了这些内容，分享给大家，帮助大家更好的理解和复习光华的金融硕士。
北大光华的金融硕士考试专业课是431金融学综合，包括三部分：微观经济学、统计学、金融学（含证券投资学、公司财务、货币金融），每部分各75分，考生须任选两部分作答。那么试卷的题型及分值分布是怎么样的呢，看下图
2015-2017年难度稳定，难度水平一般，三年分数线年专业课微观部分难度较大，卡分现象明显，虽然分数线分，但竞争激烈程度比往年更大（共有4人总分过线专业课未过线考虑到扩招，考取难度会较往年有所降低，试题难度无法预测且对每人来说公平并不是构成考取难度的因素
就难度来说，14年和15年难度较为平稳，题型也较为常规，一般是期货期权，公司理财，投资学与货币银行各部分至少一道，再在某一模块加一道题，以计算题为主，只有货币银行有时会出现一道论述题。但16年出现了两道论述题，占据分值也较大。17年来说题量和难度有所加大，出现的两道货币银行的论述题也是与现实结合紧密，18年难度继续在17年基础上有所上升，题型以计算题为主没有出现货币银行的论述题。
预计19年将还是以计算题为主，难度可能保持在17-18年的水平，货币银行部分如果出现论述题预计将是与现实热点结合较为紧密的论述题。
2014年：前三道为基础题，考察的分别是泊松分布参数区间估计、两个正态总体的双样本t检验、一元线性回归的基本证明。第四道题稍显灵活，需要自己构造假设检验的统计量，考察考生对假设检验的核心思想的理解。第五道多元线性回归难点在第二问，需要掌握多元线性回归各个参数之间的数学关系。总体来说难度适中。
2015年：第一道题仍为基础题，考察正态总体均值的区间估计及假设检验。第二题考察多元线性回归单个系数显著性检验及方程总体线性的显著性检验，也是基础题。第三道求两只股票组合的收益率，属于比较纯粹的数学题，难度不大。第四题涉及多元线性回归偏回归系数的含义、模型设定偏误问题，都是比较贴合书本的题目。总体来说偏简单，没有难题。
2016年：第一、二题考察各种情况下的两个正态总体均值差、方差比假设检验，基本都是书本上的内容。第三题属于多元线性回归的单个系数显著性检验及方程总体线性的显著性检验，计算十分简单。第四题考察一元线性回归系数估计值的无偏性证明，仍未脱离书本内容。总体难度与2015年相当，没有灵活性比较强的题目。
2017年：第一题考察双样本t检验及方差分析的本质，需要在书本的内容上加以理解。第二题，一元线性回归系数ols估计的无偏性证明及条件，在2016年考过。这两题仍然是较为基础的题目。第三题考察受约束回归模型，需要根据题目的要求自己设计模型，灵活性较大。第四题属于多元线性回归的范畴，难度较大，第二问考察模型各参数随样本容量的变化关系、第三问考察测量误差的影响，都是属于灵活性较大、深度较大的题目。第五题则是基础题、考察两个正态总体均值差、方差比的假设检验。难度较过去两年提升不小，灵活性、出题深度都有所增加。
2018年：第一题考察、相关的定义，比较基础。第二题考察一元线性回归的基本推导及证明。第三题，要求考生自己设计出列联表性检验的模型，稍带些灵活性。第四题，变相考察两个正态总体均值差的检验。第五题，和2017年的第四题基本一样，也是有一定难度的题目。总体来说，难度和2017年相当，都是有两道很基础的题目，一道深度大的题目，一两道灵活性很强的题目。
趋势上看，2014、2015、2016年的题目都是比较简单的，考察的重点也是对基础知识、模型的掌握，总体上都是对书本知识的简单运用。而2017、2018年的考题则是偏重灵活运用及深度理解，难度提升明显。因此，预计2019年考题不会很简单，很可能保持这两年的灵活风格。另外，这两年的难题都出在多元线性回归部分，同学们要加强注意。
数理统计推荐茆诗松的概率论及数理统计（第二版），这本书课后题比较多，而且有部分偏离光华考题风格，可以挑着做。
前五章基本为数三概率论的内容，需要额外复习的有伽马分布、贝塔分布、变量变换法、随机变量函数的分布等知识点。重点在参数估计、假设检验（参数检验、非参检验（拟合优度检验、列联表性检验））、方差分析、一元线性回归这几章。这本书的一元线性回归着重介绍的是基本证明过程，基本假设方面未作详细介绍。
计量经济学推荐伍德里奇或者古扎拉蒂的书，内容很详细。然后是李子奈的计量经济学，这本书比较简明，不过涉及到很多矩阵的知识，不是必须掌握的。
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