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※ 本文是否可提供臺大同學轉作其他非營利用途?(須保留原作者 ID) (是/否/其他條件):是 代PO 哪一學年度修課: 110-2 ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師,以方便收錄) 謝志昇 λ 開課系所與授課對象 (是否為必修或通識課 / 內容是否與某些背景相關) 經研所選修 δ 課程大概內容 Numerical Optimization Bootstrap Simulation Based Method (EM, SML, SMM, Indirect Inference) Bayesian Method (Gibbs, MCMC, M-H, SAR) Dynamic Programming 期末Presentation 主要是講述在估計非線性的計量模型的計算方法。 Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★ 想實作除了OLS以外的計量模型:★★★★★ 想做出一些有結果的數據分析嚇人:★★★★★★★★★★ 想練習看計量paper:★★★★★ 想躺分:★★☆☆☆ η 上課用書(影印講義或是指定教科書) 老師自製講義 + papers μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格) 投影片佐以板書。 老師上課很樂意解釋到同學都懂了,尤其是這種很吃「把數學式翻譯成演算法」的模型, 都很願意以畫圖等等方式解釋到底。 另外期末presentation很嚇人,修課的人一個比一個會報告。學期初看題目覺得很帥就選 了,結果就是爆炸難理解,花了我滿多時間去消化他的。第一次讀論文裡的內容時,幾乎 都看不懂,而經過一個學期,當時望之儼然的模型內容,突然就變得即之也溫,頗有成就 感。 σ 評分方式(給分甜嗎?是紮實分?) 10% 參與度 60% 作業 30% 期末報告 ρ 考題型式、作業方式 一共三次作業,沒有期中期末考,但有一個期末報告,可以選擇書面或是presentation, 每個人30分鐘左右。 Presentation需要從指定清單裡選擇一篇文獻報,每一個主題都有大概10篇左右的經典文 獻,且需要在開學前幾週決定。 沒有期中期末,這種內容考試其實也沒啥意義。 ω 其它(是否注重出席率?如果為外系選修,需先有什麼基礎較好嗎?老師個性? 加簽習慣?嚴禁遲到等…) 計量基礎: 沒有學過高等統計學不建議修課,只學過簡單的計量經濟學我也不建議直接挑戰,這門課 不是單純的計量課程,是學習如何透過程式來達成一些如Maximum Likelihood 或是 MCMC 之類的方法。雖然完全沒有基礎來學也是有辦法修課,但是作業有一些要自己從模型推導 log-likelihood,很可能會卡住。 程式基礎: 適合程式基礎中上的同學修。這門課沒有限制語言,你可以用R, python, matlab, Julia 。只會stata可能沒辦法。 不會教程式語法,著重演算法,只要寫得出來且有辦法報告參數,都會給不錯的分數。 全簽 Ψ 總結 我覺得可以算是偏硬的課。 雖然只有三次作業,但每一次作業都有兩到三大題,絕大多數都是要複製一個文獻上的估 計結果。要自己看得懂數學式並且「翻譯」成演算法會有點煎熬,建議可以多找幾個同學 分享想法(我很慶幸這學期遇到的同學都能給我極大的幫助與建議)。印象最深刻是有一 份要用模擬方法估算航空市場裡各航線的廠商數量,過程中還寫了平行運算,否則一個個 跑不知道要模擬多久。 老師上課很樂意解釋到同學都懂了,尤其是這種很吃「把數學式翻譯成演算法」的模型, 都很願意以畫圖等等方式解釋到底。 期末presentation 很嚇人,修課的人一個比一個會報告。我學期初看題目覺得很帥就選 了,結果就是爆炸難理解,花了我滿多時間去消化他的。第一次讀論文裡的內容時,幾乎 都看不懂,而經過一個學期,當時望之儼然的模型內容,突然就變得即之也溫,頗有成就 感。 推薦給想實作數據分析的經濟系大三以上同學品嚐 --



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