一、乔治城大学金融经济硕士申请难度

　　学术背景

　　具体要求：经济学、数学、统计学、金融学或相关专业本科学位(跨专业申请者需补修核心课程)

　　竞争激烈度指标：约70%申请者具备经济学或数学专业背景

　　GPA

　　具体要求：建议3.3+/4.0(竞争者平均GPA约3.5，部分录取者GPA达3.7+)

　　竞争激烈度指标：约65%录取者GPA高于3.5

　　语言能力

　　具体要求：托福≥100(口语≥25)或雅思≥7.0(部分申请者托福达110+，雅思7.5+)

　　竞争激烈度指标：约70%国际生托福≥105

　　GRE

　　具体要求：必须提交，建议总分≥325(量化部分≥165，语文部分≥155)

　　竞争激烈度指标：约80%申请者GRE量化部分≥163

　　先修课程

　　具体要求：微积分(多元微积分与级数)、中级微观经济学(博弈论)、中级宏观经济学(增长理论)

　　竞争激烈度指标：约90%录取者完成所有先修课程

　　科研/实习经历

　　具体要求：1-2段科研经历(如助研、论文发表)或金融机构实习(如投行、资管)

　　竞争激烈度指标：约85%录取者有相关经历

　　推荐信

　　具体要求：2封学术推荐信+1封职业推荐信(重点评价量化能力与行业适应性)

　　竞争激烈度指标：约75%推荐信提及“行业领袖潜力”

　　二、乔治城大学金融经济硕士先修课要求

　　项目要求申请者具备扎实的数学与经济学基础，并掌握以下技能：

　　核心课程

　　数学：微积分(泰勒展开与优化)、线性代数(向量空间与正交性)、概率论(条件概率与贝叶斯定理)、数理统计(回归分析与假设检验);

　　经济学：中级微观经济学(一般均衡理论、市场失灵)、中级宏观经济学(开放经济模型、财政政策);

　　推荐课程：计量经济学(工具变量法与面板数据)、金融工程(衍生品定价与风险管理)。

　　技能要求

　　了解美联储货币政策框架(如利率走廊机制)或IMF债务可持续性分析工具;

　　具备金融市场基本认知(如股票、债券、衍生品定价逻辑)。

　　熟练使用Stata进行计量分析，或SAS进行大数据处理;

　　了解彭博终端或WRDS数据库操作。

　　掌握Python(Pandas/NumPy/Matplotlib)或R进行数据分析与可视化;

　　熟悉金融建模工具(如QuantLib)或机器学习框架(如TensorFlow)者优先。

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