※ 本文是否可提供台大同学转作其他非营利用途？（须保留原作者 ID） （是／否／其他条件）：是 哪一学年度修课： 109-2 ψ 授课教师 (若为多人合授请写开课教师，以方便收录) rrro λ 开课系所与授课对象 (是否为必修或通识课 / 内容是否与某些背景相关) 资管系/资管所选修 δ 课程大概内容 节录自syllabus -------------------- Module 1: Incentives -------------------- Week 1. Overview, quiz, and a review of optimization Week 2. No class: National holiday Week 3. A review of game theory Week 4. Channel selection under competition Week 5. Supply chain coordination Week 6. Pricing for utility-maximizing buyers --------------------- Module 2: Information --------------------- Week 7. No class: spring recess Week 8. The screening theory Week 9. Midterm exam Week 10. Screening under moral hazard Week 11. The signal theory Week 12. Signaling under moral hazard ---------------------------------------------------------------- Module 3: Advanced topics, guest speeches, and the final project ---------------------------------------------------------------- Week 13 ~ 16. Final exam, guest speech, review and preview, final project pres- entations. Ω 私心推荐指数(以五分计) ★★★★★ **课程难度部分** 经济系大三以上或具备相同能力：★★★★★ 不是经济系大三以上且不具备相同能力：★★★ 数学不好：★★★ 个经、赛局不好：★★☆ 讨厌学术课程：☆ 讨厌分组作业：☆ **课程兴趣部分** 想知道人们在不同资讯下怎麽行动：★★★★★ 想知道诱因与资讯不对称如何被分析、利用且影响世界：★★★★★ 对机制设计有兴趣：★★★★ LaTeX 爱好者：★★★★★ 想要上小杰的课：★★★★★ η 上课用书(影印讲义或是指定教科书) 老师自编讲义，都在COOL或是Coursera上面，搭配一些学术论文。 μ 上课方式(投影片、团体讨论、老师教学风格) 翻转教学。课前先去Coursera把影片看完，上课时老师简单复习後带着做题目，时而补充 一些延伸的知识。老师会走下来看大家的答题状况，有问题可以直接问，也很鼓励跟身边 的同学讨论题目等等。 上课满轻松的，压力不会很大，也不会有一失神就落後许多进度的情况发生，进度跟节奏 都抓得很好。小杰的教学品质应该不用多作补充了ＸＤ σ 评分方式(给分甜吗？是紮实分？) Quiz: 5% Pre-lecture problems: 10%, where each problem counts for equal weight. Homework: 20%, where each assignment counts for equal weight. There were 4 hom-- eworks in this semester. Two exams: 30%, where the one with the higher scores counts for 20%. Final project: 35% 第一周会有小考，内容涵盖基本机率、微积分、线性代数、ＯＲ、经济学等，下课助教就 会把考卷改完发回来。 课前问题每周几乎都有，有看影片应该都做得出来，上课前（9:40左右助教会去收）缴交 ，逾时不候。 作业本学期共四次，每次的问题都不小，会有需要讨论的部分与Case study（在作业二与 作业四）。团体作业，细节跟LaTeX编写有问题都会被助教挑到，另外Case study是老师 亲自改，会给满多建议的。 满甜的，等第分布如下： A+: 13 A: 12 A-: 5 B+: 4 B: 2 ρ 考题型式、作业方式 考题我有丢到ntuexam上面，但每学期会不会一样就不确定。可以确定的是考题内容跟课 堂练习、作业、上课讲的东西不会差太多。 作业上面也讲完了ＸＤ ω 其它(是否注重出席率？如果为外系选修，需先有什麽基础较好吗？老师个性？ 加签习惯？严禁迟到等…) 全签（吧）。第一周管一405人多到有人只能站着跟坐走道，考完小考後走了大半，最後剩 不到40人修，上另一门课时发现好像满多管院外系的学生有尝试来加签这堂课，第一周我 也有看到满多管院外系的人来，但可能讲完课程规划和考完试後就发现跟其他管院课不一 样就撤了（？）节录老师简报原话： This is an acadamic methodology course. - It is directly helpful if you are going to write a thesis with this research me- methodology. - It can be indirectly help for you to analyze the real world. However, we do not train you to do that in this course. This course is about science, not business or engineering. - It is about identifying reasons. - It does not teach you how to solve problems. - It does not teach you how to make decisions. 最後一门课老师会说他认为什麽是科学，为什麽要在管院开这门课等等，还有一些人生体 悟，但总之这门课跟其他管院的课很不一样，看到资讯又看到经济就兴奋（？）的人可以 先谨慎思考看看再决定要不要修，不然教室很挤，助教第一周又要改很多考卷，很可怜.. 这门课的组成最後以资管系、资管所与经济系占绝大多数，还有一些电机系的大神（感谢 大神罩我...）来修。总之数学能力好的话修起来不会难、赛局理论熟的话修起来也不会 太难，而且会学到一些怎麽分析资讯与机制设计的东西，满有趣的！ 另外老师列出来的Prerequisites有Calculus, Probability, Convex optimization, Game theory。自己修下来觉得用到的以微积分跟赛局理论为重，机率也会用到，凸函数最佳化 几乎没用到（在其他相关领域会用到一些技巧，但这门课没什麽用到）。不过本质上这门 课就是在解各式各样的最佳化问题，不管是对生产者、对消费者、对平台、对零售商、对 制造商；要不要合作、要不要进入这个市场、消费者怎样才会行动、消费者要怎麽行动等 等，所以知道一些最佳化的知识可能会有帮助，如修过ＯＲ、最佳控制之类的。 此外个人满推荐理工科系对经济学、对商业有一点兴趣的人来修，有工数等级的数学能力 在这门课上绝对够用，跟刻板印象中的管院课颇为不同，而且老师也会讲一些关於报告、 简报呈现的经验，我认为这在理工学院比较难从课堂上学到。 Ψ 总结 小杰一生推！ 原本想说终於把小杰全餐修完，结果下学年的资料库管理变成小杰教...以为今年就能把小 杰在EMBA EiMBA GMBA PMBA外开的课全部修完，看来要明年才能达成了。 老师会在最後一门课讲一些人生体悟，为什麽人要活着、为什麽要做学术、为什麽要读博 士等等，最後以一句「这学期，我没有遗憾。」作结，其实上完整学期的课後听到老师说 这些东西还满感动的。感谢资管系有小杰，感恩台大有小杰。 --

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