经济博士（PhD in Economics）是经济学领域的最高学术学位，其考试科目因院校和研究方向而异，但核心内容通常涵盖以下领域：
核心考试科目
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微观经济学（Microeconomics）
- 高级微观理论：博弈论、一般均衡理论、信息经济学等。
- 应用领域：产业组织、行为经济学、公共经济学等。
- 常见参考书：
- Mas-Colell, Whinston & Green《微观经济理论》
- Jehle & Reny《高级微观经济理论》
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宏观经济学（Macroeconomics）
- 高级宏观理论：动态一般均衡（DSGE）、经济增长理论、货币经济学等。
- 政策分析：财政政策、货币政策、开放经济宏观模型。
- 常见参考书：
- Romer《高级宏观经济学》
- Ljungqvist & Sargent《递归宏观经济理论》
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计量经济学（Econometrics）
- 理论基础：回归分析、时间序列、面板数据、非参数方法等。
- 高级专题：因果推断、机器学习在经济学中的应用。
- 常见参考书：
- Greene《计量经济分析》
- Wooldridge《横截面与面板数据的计量分析》
专业领域科目（根据研究方向选择）
- 发展经济学
贫困、不平等、人力资本等议题的实证与理论模型。
- 劳动经济学
工资决定、教育回报、劳动力市场政策评估。
- 国际经济学
贸易理论、汇率动态、全球价值链分析。
- 金融经济学
资产定价、公司金融、市场微观结构。
数学与量化工具要求
- 数学基础：
- 实分析、优化理论、概率论、线性代数。
- 推荐教材：Simon & Blume《数学经济学》。
- 编程技能：
Stata/R/Python（数据处理与计量分析）、LaTeX（学术写作）。
考试形式与流程
- 资格考（Qualifying Exams）
- 通常在博士第一年末进行,涵盖微观、宏观、计量三门核心课程。
- 形式：闭卷笔试，部分院校允许开卷或分阶段考试。
- 领域考（Field Exams）
在第二年后针对研究方向的专业领域考试。
- 论文开题与答辩
通过考试后需提交研究提案（Proposal），最终完成博士论文答辩。
备考建议
- 系统复习核心教材：重点掌握经典模型与推导过程。
- 刷题与模拟考试：参考历年真题（如MIT、芝加哥大学公开试题）。
- 学术网络构建：参与研讨会，与导师和同行交流。
院校差异与注意事项
- 美国院校：通常要求两年课程学习后考试，淘汰率较高。
- 欧洲院校：可能更注重研究提案的早期提交。
- 亚洲院校：部分高校需通过额外外语（如英语）测试。
引用说明：
本文参考了哈佛大学、芝加哥大学等顶尖经济系的博士培养方案，以及经典经济学教材内容，具体考试要求请以目标院校官网为准。
