楼主:
wwwh0225 (SeaWave)
2019-06-28 23:42:28※ 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：
107-2
ψ 授课教师 (若为多人合授请写开课教师，以方便收录)
骆明庆
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)
经济系
δ 课程大概内容
依照课本的顺序讲授，基本上包含了所有常用的统计、计量方法，包含OLS 简单线性回归
IV、DID、Time series 都会介绍，但课程以及课本皆是着重在“因果关系”的推论而非
预测，所以在预测未来的部分谈的比较少
而老师这次很特别的是临时多上了一堂Big data 让大家对大数据有一个初步的认识
，也了解到 Ridge, Lasso 对MSPE的估计方法，真的是相当难得
Ω 私心推荐指数(以五分计) ★★★★★
★★★★★ 4.9
0.1是扣在老师美妙的嗓音
η 上课用书(影印讲义或是指定教科书)
Stock and Watson (2011), Introduction to Econometrics, Addision Wesley, 3rd
edition.
但老师多上了第四版的Big Data 老师有附上投影片和课本PDF
μ 上课方式(投影片、团体讨论、老师教学风格)
老师以投影片讲授，配合骆老师招牌ipad & apple pen ，会在投影片上画来画去
而老师上课常常会跟同学闲聊，然后酸一下社会现况，此为精华所在
助教课的部分：助教会帮大家复习重点，订正作业、小考，以及讲一些实证论文，
这学期助教真的不错，有问必答，也很愿意回答同学问题
σ 评分方式(给分甜吗？是扎实分？)
骆老师以往都是比例给分
两次小考、四次作业 各占10%，期中考 35%，期末考 45%.
ρ 考题型式、作业方式
考选择题以及计算题，可以在课程网站看到考古题，历年出的都差不多，只
要有读书并了解观念，其实都不会太难
不过我觉得考试在时间序列以及Big data的部分着墨有点少，因为这两章其实并不
是太容易，但在考试中就只是问一些很简单的问题，所以有一种复习CP值很低的感觉，
不过其实从考古题中就可以看出端倪了，所以如果是考试取向的话，把考古题看熟，是很
重要的
ω 其它(是否注重出席率？如果为外系选修，需先有什么基础较好吗？老师个性？
加签习惯？严禁迟到等…)
这门课一样是维持经济系不点名的传统，而此门课是希望要有统计学基础
（起码要会假设检定啊），当然最好是修过陈旭升老师的统计与计量上是最好
加签原则上都全签，不过老师会先问一下你的状况（之前修哪一班统计之类的）
Ψ 总结
这门课其实教的真的蛮好的，不只老师跟助教都有教学热忱，课程内容也是非
常扎实，了解了经济研究的因果推定（也就是LSA#1要成立），以及许多计量
模型跟方法，虽然时间序列的部分讲的不是很多，听得还没有很过瘾就学期
末了ＱＱ。
这门课做为一个计量经济学的入门课程真的是恰到好处，也开启了我对实证研
究的兴趣，之后应该也还会去修一些进阶的计量方法，虽然这门课的数学推
导并没有太多(!? ，但是里面的经济直觉可是都没有少的，因为要讨论一个
问题，统计上显著是不够的，仍要考虑经济上受否显著，真的是非常受用
而在下学年，经济系的统计要改成“统计学”和“计量经济学导论？”，不知道改名
后会不会有更多的新内容，真的希望老师能多教一点，因为在期末其实光IV的论文介绍就
好几篇了，其实还蛮想多学一点理论的
总之，如果有想要学统计的同学，微积分准备好，加入经济系一起学习绝对不会让你失望