考生在准备中国科学院数学与系统科学研究院数量经济学考博考试时，应重点把握数理经济学、高级计量经济学、计算经济学三大核心领域。推荐参考书目包括《计量经济学导论（第六版）》（ Wooldridge, 2019）、《数理经济学方法》（R. S. Pindyck & D. L. Rubinfeld, 2020）、《时间序列分析：应用与理论》（Prentice Hall, 2018）以及《计算计量经济学》（R. K. engle & M. W.are, 2015）。其中，Pindyck的《数理经济学方法》应重点研读博弈论基础（第3章）、最优控制理论（第5章）和动态优化（第8章）等章节，配合《经济模型估计》（C. F. J. Griliches, 1993）中的实证案例加深理解。

考生需建立"理论-模型-实证"三位一体的知识框架：在计量经济学部分，要系统掌握面板数据模型（Wooldridge第11章）、非参数估计（第20章）和面板单位根检验（第22章），同时关注《高级计量经济学》（L. Wooldridge, 2015）中关于内生性问题（如工具变量法、两阶段最小二乘法）的扩展内容。数理经济学方面，需熟练运用动态随机一般均衡模型（DSGE）框架（Pindyck第12章），结合《宏观经济学中的DSGE模型》（M. Kim & C. R. Nelson, 2007）进行推导练习。

计算经济学部分应重点学习GMM估计（Arellano & Bond, 1991）、蒙特卡洛模拟（Hull, 2017）以及分位数回归（Koenker & Bassett, 1978）。建议通过《计量经济学R语言实战》（F.木村, 2020）掌握Stata、Python和R的编程实现，完成至少20个经典经济计量模型的代码复现。在时间序列分析中，需深入理解状态空间模型（Lutkepohl, 2004）、时变参数模型（TVP-VAR）和机器学习方法在计量经济中的应用（Huang & Tadesse, 2020）。

备考策略上，建议采用"三轮递进式"复习：首轮（2个月）通读教材并完成课后习题（重点标注错题），第二轮（1.5个月）进行专题突破（如非结构化数据分析、机器学习与计量融合），第三轮（0.5个月）模拟考试训练。需特别关注中科院近五年在《经济研究》《管理世界》等期刊发表的计量方法创新论文，掌握面板因果推断（如DID、PSM）、空间计量模型（空间杜宾模型）等前沿技术。最后阶段应联系报考导师获取最新考试大纲，针对性准备数学证明题（如GMM一致性和有效性证明）和经济学应用题（如DSGE模型设定与求解）。