从高二开始逛留学板到如今硕一，终于有幸在留学板做出些许贡献。
Program
Pre-doctoral Research Assistant （简称Predoc）
Research Interest
General business research, applied microeconomics
Admission
Chicago Booth
Rejection
超过 100 个职位，包含但不限于 Stanford GSB, Yale SOM, UPenn Wharton, NYU Stern
...等学校。
基本上研究领域不是总体、不是纯理论（理论老师也不太需要研究助理）、老师研究题目
我不排斥的职位我都投了。
Decision
Chicago Booth
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板上的 chanti112 和 jimmyhsiehyc 已经发过两篇非常有价值的 predoc 心得文，我是纯
台湾背景，无交换、国外硕士等经验，就我所知目前申请上 predoc 但只有纯台湾背景的
人加我只有几位，这篇文章希望能够基于 chanti 跟 jimmy 描述的资讯，提供一些额外
的补充和经验。
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Background
- Education: 2023 BBA @ Information Management, NTU. GPA 3.93/4.30 (3.86/4.00)
- Related courses:
- Math/Stat: Advanced Statistics (Grad level), ODE/PDE, Operations Research,
Convex Optimization (Grad level), Machine Learning Theory (Grad level),
Calculus, Linear Algebra.
- CS: Text Mining (Grad level), Machine Learning (Grad level), Data Structure
Algorithms, Database.
- Econ and Business (All Grad Level): Micro Theory, Metrics Theory, Bayesian
and Network Econometrics, Computational Methods for Econometrics, Economic
Analysis of Social Networks, Game-Theoretic Approach Marketing, Information
Economics, Platform Strategy.
- Research Experience
Part-time RA @ NTU ECON for 16 month
Part-time RA @ NTU ECON for 4 month
Part-time RA @ NTU IM for 8 month
- References:
1 from NTU ECON （RA 老板 + 修过三门课）
1 from NTU IM （修过五门课 + 当过助教的老师）
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关于 Predoc
Predoc (Pre-doctoral research assistant) 是现行在经济学界与商学界广泛盛行的一种
学士后研究助理职位，概念上即是帮1~3位老师与他们的合作者做研究，实际的工作内容因
老师而异，但大抵从文献回顾、清资料、跑分析、文章撰写都有可能碰到，也有机会成为
该研究的共同作者。由于经济学界发表周期长，到博班上就业市场前都不一定会有一篇已
发表的文章，所以基本上不会默认大学甚至硕士生有发表，有至少暑期研究等级的研究经
验就可以踏入 Predoc 的市场了。更详细的介绍可以拜读板上 chanti112, jimmyhsiehyc
大大的文，以及 predoc.org 的介绍。网络上也有诸多如
https://www.alvinchristian.com/resources
https://raguide.github.io
https://zahrathabet.com/resources.html
等资源分享。
由于 Predoc 不像硕博有固定的申请季，像 MIT 八月底就开始招，到五月底都有可能有职
缺释出，所以强烈建议每隔一段时间就上网看看有没有新的职缺。我自己会看的资源有
- Predoc.org: https://predoc.org/opportunities
- @econ_ra on X/Twitter: https://twitter.com/econ_ra
- EconJobMarket: https://econjobmarket.org/market
- NBER Career Resources: https://www.nber.org/career-resources
由于 Predoc 市场极为竞争，一个职位很可能有几十、甚至超过100人申请，其中不乏美国
名校的学士硕士等，基本上第一轮就会收满人了，所以我在申请时固定每两三天会上各个
网站看有没有新职位，有的话就赶紧准备好文件投申请了。
Why Predoc
不论是国外学校不确定如何诠释我们的成绩也好，老师的 connection 也好，只有台湾学
经历申请经博、财博、商博都会遇到不小的阻力。我自己的研究兴趣在量化行销与商学研
究上，尽管过去几年有不少台湾的学长姐都申请到很不错的学校，但我还是很担心到时候
申请时会去不到自己想去的学校，在没有预算出国读硕班的情况下，才决定先申请看看全
职研究助理。不过纯台湾学经历申请经博的情况就没有商博这么好了，因此我强烈建议如
果有志申请经博的人，都申请看看 predoc，加上现在国外经硕毕业生也有不少人也选择当
predoc，而台湾（至少台大）训练出来的学生素质我相信是有足够品质的，大学成绩不差
的话过第一关履历关，甚至拿到面试门票绝对是绰绰有余。另外一点是，除了 MIT 跟
Harvard 两间学校外，几乎所有学校都能提供 J1 的签证赞助，所以对国际学生来说签证
问题并不大，不过一些少数的机会仍然无法提供签证，所以在看工作需求时建议先网页搜
寻 visa 的关键字，看到无法赞助签证的就可以不用投了。
Predoc 的薪水约略落在 40-65k USD 左右，因学校而异，除了薪水外，有些学校也能让助
理修课（免费或有打折）、参加研讨会、工作坊等等，算是提供很全面的学术训练与生活
照顾。
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以下会尽可能地针对申请需要的文件与面试提供说明。
申请文件
申请 Predoc 需要的文件多半需要
- Cover letter
- Transcript
- CV/Resume
- Writing Sample (Optional)
- Coding Sample (Optional)
等文件。
我的 Cover letter 和 CV 的架构都是根据 jimmyhsiehyc 所提供的内容去做修改，我认
为这个架构与撰写策略基本上可以应用在大部分的 Predoc 申请上，关键与重点是要量化
自己的研究成果、强调自己的贡献、阐明自己的程式能力。这部分多看、多与学校老师讨
论都会有帮助的。
Writing sample 不是每个老师都会要，通常交一份课堂作业的报告就够了，当然要交硕
论上去也可以，只是我很怀疑真的有人会去看申请人的 Writing sample 就是了...
比较值得着墨的是 Coding sample，这部分网络上比较少人说，我觉得我能多着墨一些。
与资料对话与分析的过程中，写程式是一定避不了的过程，因此教授或是教授的助理会期
望收进来的人可以写出有品质的程式码，并且可以与他人协作。我强烈建议把过去写过的
程式，不管是计量分析、网页爬虫、机器学习，甚至是算法的程式整理好，放上 Github
并把 Github repo 附上当作 Coding sample，一来可以彰显你知道版本控制与协作，二来
这份 repo 可以拿来应付所有申请。举例来说，一个可以当 Coding sample 的 repo 可能
会长这样：
- README.md
- Empirical IO/
- DiscreteChoice.py
- BLP.R
- Web Scrapping/
- AER_Scrap.ipynb
- Replicate Chen 2020/
- rep.R
- Chen2020.pdf
我随便举个例子，总之就是把 code 整理好、放上 Github，会是一个满不错的做法。至于
程式怎么写，当然不用像资工一样那么严谨地去跟随某些 design patterns，100% OOP 或
FP 之类的，但至少把内容写成函式、注解要写清楚等等的还是要做到。关于社会科学家需
要知道的程式规范，可以参考
https://web.stanford.edu/~gentzkow/research/CodeAndData.pdf
资料测验
申请资料交出去后，有过履历关的话多半会要求你写一份程式测验。内容实在是五花八门
，要求也相当不同。以我收过的测验为例，我遇过
- 两小时内用 Stata 写完一份测验
- 四到八小时写完一份测验
- 一天内复制一篇论文的结果
- 36小时内写完一份测验 + 设计一个题目
等等的都有，难度也天差地远，从清资料、跑个简单的回归分析，到自己设计研究题目、
网页爬虫、文字探勘、比较难的计量分析等等的都有，这真的很看老师的需求，非常随机
。比较广泛的建议就是熟悉资料分析、画图、基本的统计与计量分析的能力，其他的技能
就看自己的兴趣和需求慢慢学就好。毕竟重点是从资料中找到值得关注的观点与研究方向
，对于经济学家来说技术细节其实不是首要需求，加上现在 ChatGPT 非常方便与强大，可
以好好倚靠一下新科技，让他协助你做这些事。
比较重要的是在报告中把你的思路、为什么要做这些事情清楚地写下来，比如说因为检定
结果如何，我选择做进一步的分析之类的，尽可能地让读报告的人知道你在做什么以及你
为什么要做这件事。技术在这关不是重点，重点是看候选人如何跟资料沟通，如何找出符
合题目要求的见解。我强烈建议使用 LaTeX 撰写报告，可以顺便让对方知道你会写 LaTeX
，而且也比较符合学术文章的排版。
以下是我收过的测验内容，由于有些测验会注明禁止外传，所以这边我主要依靠自己的记
忆把题目打下来。内容顺序不代表任何东西，纯粹是我想起来的顺序。另外我也把一些常
规有在招人的 program 在这边说明：
Stanford David Chan Lab
David Chan 每年固定招 2~4 个 predoc，这两年的题目都一样，给你医院医生的排班资料
和病人入院出院时间、病重程度等等，要你看医生收送病人的特征，看有没有一些医生送
病人送得特别快。
这份测验基本上就是在复制他的论文 "The Efficiency of Slacking Off: Evidence from
the Emergency" 的结论，所以如果有收到 David Chan 的资料测验，可以先读读看这篇。
另外不确定正不正确，但 David Chan 会在申请表单问你是不是 first generation 还有
家庭收入，感觉他可能喜欢收 first generation 的人（？）
时间：8小时内，有计时
Stanford GSB
GSB 会统一在十月份招助理，截止日隔天我就收到 Shoshana Vasserman 的测验邀请。他
的题目是和几位老师共用的，共分成两大题：第一大题是资料分析题，请你看受到补助的
厂商他们的公司表现是否会比较好。第二大题是开放式题目，测试你对题目的想法，要你
自己上网找一个特定的航运资料，来预测年末的航运量。由于航运需求在 Covid 期间大增
，这几年又平稳下来，所以需要一些时间序列分析，或是 ML 的知识才能做出来，但我自
己是只用 autoregression 啦。
时间：36小时内，有计时
Northwestern Kellogg
我总共收到三次 Kellogg 的题目（因为他们面一个老师就要写一次），三次都用同一份题
目。你会拿到一堆股价、财报、和交易的资料，题目会要求你算一些如净收益之类的数值
、画图，然后一步一步到需要跑回归分析的题目（要你看交易频率或是其他特征对股价上
升下降的影响），最后从财报中把交易分类成两类，再进行一次分析。难易度中规中矩，
比较有趣的是这是偏财金、会计的题目，但我面的三个缺都不是这边的老师，所以应该大
家做的都是同一题。
时间：无计时，希望8小时内写完。
Chicago Booth Micro Group
Booth Micro Group 两年一招，偶数年招。详细的题目忘了，但我记得是很简单的叙述统
计、画图、计量分析，跟发想研究题目。
时间：无计时，但我记得希望4小时内写完。
Chicago Booth Marketing Group
Booth Marketing Group 两年一招，奇数年招，会在填申请表单前叫你一并把测验的报告
附上（他把题目连结镶在申请表单内），这次是给一个著名餐厅评价网站的资料，餐厅的
分数以0.5为单位，所以如果餐厅分数是4.2的话，最后只会显示4而已。这份测验要你清完
资料后看餐厅有没有在分数边缘会有操弄星等的情况，主要测验的方法是 RD Design。
时间：无计时，无希望完成时间，但我觉得很简单，写超快就写完，结果没收到面试邀请
...
Chicago Booth Accounting Group
Booth Accounting Group 也是两年一招，奇数年招，题目会给你一堆财报、公司会计的资
料，要你分析出选择用四大会计事务所是不是比较好，会收到比较少的财报退回指示。题
目没有给很明确的指示，你要自己做假设、检定，并且用计量方法去检验你的假设。
时间：有计时，要求八小时内写完，但我大概四小时不到就完成了，难度不大。
Chicago Booth Stigler Center
详细题目我有点忘了，但我记得我写到的其中一题是去爬 AER 网站，把所有论文载下来后
输出成一个指定格式。
时间：忘了。
Chicago BFI