传统经济&管理专业迎来新趋势，如何在指南者留学提升背景经历？

经济学

随着数据时代的到来，经济量化趋势越来越明显——经济学的数据化、科学化趋势使数据采集实现了自动化和客观化，同时更多的经济概念通过定量的方式得到了科学的呈现，在经济学的数学模型中也加入了可量化的变量。受此趋势的影响，经济类专业对申请人的数据分析、编程等的掌握和科研能力也提出了越来越高的要求。

首先，在数理经济类项目上，往往对学生的编程技能和量化背景有较高的要求。以LSE的MSc Econometrics and Mathematical Economics专业为例，学校明确要求学生需要在工程、物理科学、计量经济学、统计学、数学、经济学或其他类似的定量分析领域有较强的技术背景。

（LSE-MSc Econometrics and Mathematical Economics）

其次对于传统类的经济学项目来说，以南洋理工大学的Master of Science in Applied Economics和港科的MSc in Economics为例，学校也要求学生有比较强的量化背景和相关的研究/项目经历。

（NTU-Master of Science in Applied Economics）

（HKUST-MSc in Economics）

管理学

同样的，对于现代企业管理，也早已不是纸上谈兵的概念。被称为现代管理学支付的管理大师彼得·德鲁克早就说过：没有度量，就没有管理。企业管理是需要通过大量的判断和决策，解决矛盾，保证组织生产经营秩序的过程。因此随着数字化管理在企业生产经营中作用日益增强，同时若没有精准的度量和宏微观结合的分析，企业管理就很难发挥有效作用。因此现在的海外管理学硕士项目亦对申请人的数据分析及编程掌握能力也是有着较高的要求。

对于典型的管理类硕士项目，以LSE的MSc Management项目为例，学校要求学生需要具备有关数据统计、会计、金融等量化课题的研究课题：

同时在课程设置中，学院越来越注重迎合数据时代的企业管理要求，注重学生的数据思维培养和编程技能训练以及综合案例研究：

（NUS-Master of Science in Management）

如何迎合经济管理新趋势提升背景

很多学生在本科阶段主要是做经济或管理的课程作业，鲜有机会进行专题项目研究和参与科研项目，这样存在的问题有：

1、找不到很好的课题研究方向，也不清楚实证研究流程；

2、一般的课设作业偏定性分析，定量部分比较少；

3、本科课堂只是用编程、计算软件做简单的分析，比较浅显；

4、没有办法得到老师一对一的指导；

所以其实很多经济、管理专业的申请者的相关研究经历比较贫乏，个人简历与专业要求的对标程度不高，同时面试时也遇到了言之无物的窘境，这些很可能形成了申请过程的短板。另一角度来说，如果有了一份综合使用定性与定量方法，同时涉及大量的真实经济、市场数据，角度新颖、框架完整、实证方法多样的研究经历，将能让你从申请中脱颖而出。

在指南者往期的申请案例中，就有很多通过参加高质量研究项目，而斩获名校申请的案例：

（指南者学员申请简历）

这位同学主要申请的方向是经济、会计和部分管理专业，她的申请组合中有较多项目都明确偏好有数据分析、定量研究经历的学生，而她的这段经济不确定性与企业创新行为研究的经历非常好地对应上了经济、管理、会计项目的要求。在这段经历中，她结合了经济热点，获取企业相关大量数据，从宏观环境到微观现象进行逐步剖析，利用编程工具进行数据处理、清晰，并进行面板回归分析，让人印象深刻。最终也助力她获得了新加坡国立大学、南洋理工大学等多个学校的经济和管理项目的录取。

经济管理项目实战

结合经济学、管理学两个学科的专业特点以及对编程技能和定量研究经历等的申请要求，指南者留学针对想要申请经济/管理相关专业的同学，专门开设了经济管理项目实战。

项目使用Python工具，从经济现象出发，通过企业行为研究，把握经济、管理研究热点，并进行实证研究，最终会完成一份个性化、高质量的实证论文，让学生深度参与经济、管理热点课题，在真实市场数据中探讨宏观经济与微观企业之间的相互影响关系，实证研究的过程中强化数学、编程等量化技能，增加定量研究经历，收获高含金量的科研成果，增强自身申请竞争力。