※ 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 代PO 哪一学年度修课： 110-2 ψ 授课教师 (若为多人合授请写开课教师，以方便收录) 谢志昇 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) 经研所选修 δ 课程大概内容 Numerical Optimization Bootstrap Simulation Based Method (EM, SML, SMM, Indirect Inference) Bayesian Method (Gibbs, MCMC, M-H, SAR) Dynamic Programming 期末Presentation 主要是讲述在估计非线性的计量模型的计算方法。 Ω 私心推荐指数(以五分计) ★★★★★ 想实作除了OLS以外的计量模型：★★★★★ 想做出一些有结果的数据分析吓人：★★★★★★★★★★ 想练习看计量paper：★★★★★ 想躺分：★★☆☆☆ η 上课用书(影印讲义或是指定教科书) 老师自制讲义 + papers μ 上课方式(投影片、团体讨论、老师教学风格) 投影片佐以板书。 老师上课很乐意解释到同学都懂了，尤其是这种很吃「把数学式翻译成演算法」的模型， 都很愿意以画图等等方式解释到底。 另外期末presentation很吓人，修课的人一个比一个会报告。学期初看题目觉得很帅就选 了，结果就是爆炸难理解，花了我满多时间去消化他的。第一次读论文里的内容时，几乎 都看不懂，而经过一个学期，当时望之俨然的模型内容，突然就变得即之也温，颇有成就 感。 σ 评分方式(给分甜吗？是紮实分？) 10% 参与度 60% 作业 30% 期末报告 ρ 考题型式、作业方式 一共三次作业，没有期中期末考，但有一个期末报告，可以选择书面或是presentation， 每个人30分钟左右。 Presentation需要从指定清单里选择一篇文献报，每一个主题都有大概10篇左右的经典文 献，且需要在开学前几周决定。 没有期中期末，这种内容考试其实也没啥意义。 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…) 计量基础： 没有学过高等统计学不建议修课，只学过简单的计量经济学我也不建议直接挑战，这门课 不是单纯的计量课程，是学习如何透过程式来达成一些如Maximum Likelihood 或是 MCMC 之类的方法。虽然完全没有基础来学也是有办法修课，但是作业有一些要自己从模型推导 log-likelihood，很可能会卡住。 程式基础： 适合程式基础中上的同学修。这门课没有限制语言，你可以用R, python, matlab, Julia 。只会stata可能没办法。 不会教程式语法，着重演算法，只要写得出来且有办法报告参数，都会给不错的分数。 全签 Ψ 总结 我觉得可以算是偏硬的课。 虽然只有三次作业，但每一次作业都有两到三大题，绝大多数都是要复制一个文献上的估 计结果。要自己看得懂数学式并且「翻译」成演算法会有点煎熬，建议可以多找几个同学 分享想法（我很庆幸这学期遇到的同学都能给我极大的帮助与建议）。印象最深刻是有一 份要用模拟方法估算航空市场里各航线的厂商数量，过程中还写了平行运算，否则一个个 跑不知道要模拟多久。 老师上课很乐意解释到同学都懂了，尤其是这种很吃「把数学式翻译成演算法」的模型， 都很愿意以画图等等方式解释到底。 期末presentation 很吓人，修课的人一个比一个会报告。我学期初看题目觉得很帅就选 了，结果就是爆炸难理解，花了我满多时间去消化他的。第一次读论文里的内容时，几乎 都看不懂，而经过一个学期，当时望之俨然的模型内容，突然就变得即之也温，颇有成就 感。 推荐给想实作数据分析的经济系大三以上同学品嚐 --

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