最近，美国各大院校热门专业都更新了官方网站，公布了上一个申请季的录取学生情况（Profile），其中某学校某专业的录取信息引起了我的注意：

申请人数：618人

录取人数：43人

录取率：7%

班级人数：24人

平均年龄：24岁

女性：11人

平均GMAT成绩：750

平均GRE成绩：V42+Q50

平均TOEFL成绩：110

平均GPA：3.85

且不说录取学生的平均成绩高得吓人，不到7%的录取率（实为6.9%）和小规模的班型也已经让人印象深刻，要知道，通常有勇气申请这种项目的，已经是硬件条件和软性背景非常突出的申请人，但绝大部分仍难逃被拒的厄运。

再看看录取学生的背景分布：

究竟这个“神一般的”项目是什么呢？

答案揭晓：哥伦比亚大学的金融经济学。

与英国不同，在美国开设名为“金融经济学”的学校并不多，大部分中国学生的梦中情人校哥伦比亚大学便是其中之一。

一般而言，经济学是一个偏研究型的学科，除了有不同的经济学派外，还拥有着包括宏观经济学、微观经济学、计量经济学、行为经济学、国民经济学、经济政策等众多分支方向，读博士、当教职、做学术，或是到咨询公司、智库等提供分析预测与咨询建议，是经济学专业学生的就业方向；而金融更加强调在业界的应用，投行、券商、风投私募或是资产管理公司等金融业的高薪与高社会地位，让金融专业近年来成为中国学生申请得最多的专业之一，竞争也自然越来越激烈。

在哥伦比亚大学，同时将金融与经济学两门学科结合在一起的金融经济学，是个怎样的专业？它和同样缩写为MFE的金融工程（Financial Engineering）有什么差别？为什么该项目的申请难度如此大？

首先，我们要好好区分一下金融经济学、金融工程、金融数学等专业差异。在哥伦比亚大学，金融工程开设在工程学院底下，金融数学开设在数学统计学院，金融经济学则开设在商学院。开设学院的不同，意味着在不同专业中求学的学生，拥有的资源、可以接触的导师以及未来的发展方向也大相径庭，同时，也意味着不同专业在选拔优秀申请人时，侧重点和关注点也不一样。

简单来说，金融工程是通过计算机编程、工程化手段等解决金融的技术问题，金融数学是通过数学建模、定量分析等解决金融的实际问题，两者的差别并不明显，实际上，在不少美国的学校中，并不会开设两个专业，而是类似卡内基梅隆大学的Computational Finance（计算金融），同时希望申请人具备计算机和数学的背景与能力，在这两个项目的申请中，熟练掌握Python、STAT、R等工具或是在实习科研经历中的充分应用随机过程、统计概率、蒙特卡洛算法等就尤为重要，在研究生就读期间，工程学院（以计算机为主）和数学统计学院的课程安排也会以编程与建模为主。

那我们要如何准备才能被哥大金融经济学录取呢？

首先，我们要保持清醒的头脑。优中选优后录取率还不到7%、每年中国背景的录取人数不超过10人、GPA/TOEFL/GMAT/GRE等平均硬件分数均超过99%的申请人……看到这些数据，就应该意识到，除了最最顶尖、俯视众生，分数不吃亏、课程难度大、科研有深度的“大牛”外，更多的人应该把它当作冲击目标，被录了自然可喜，被拒了也不可惜，人生总有遗憾，有勇气让自己成为那申请人中的1/618就是好样的。

其次，在申请准备过程中，该下的功夫，都要尽力做到最好。硬件条件自不用提，竞争者的GPA都是3.8+，水涨船高，3.5自然拿不出手；此外，有规划、有深度、最好还有成果的软性背景则是让自己脱颖而出的必备条件，既然要接受博士课程的历练，在申请前，一段有含金量的科研经历必不可少，可以通过学校争取，也可以通过机构申请。

说了这么多，能够被哥大金融经济学录取的学生，到底是怎么样的呢？我幸而有几名学生被成功录取，也让大家参考参考：

• A同学，北美某学校金融数学专业，GPA 3.93，G328，两段外企实习经历，一段政府研究机构实习；
• B同学，大陆TOP2经济学专业，GPA 3.86，G760，一段本校科研经历，一段远程科研经历，一段美国暑期交换经历；
• C同学，英国某G5院校数学专业，GPA 3.87，G330，三段外企实习经历，一段远程科研经历

不是每个人都能成为7%的幸运儿。但就算目标遥远如月球，只要朝着正确的方向努力与付出，云梯倾倒，我们也将在跌落在繁星，望着芸芸众生，对自己说：值！