※ 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：
110-2
ψ 授课教师 (若为多人合授请写开课教师，以方便收录)
郭汉豪 Hon-Ho Kwok
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、所选修
δ 课程大概内容
Ceiba 表定：
第1周 2/16 Review of basic economics and econometrics
第2周 2/23 Review of basic economics and econometrics
第3周 3/02 Econometric methods for cross-sectional and panel data
第4周 3/09 Econometric methods for cross-sectional and panel data
第5周 3/16 Economics and econometrics of social networks
第6周 3/23 Economics and econometrics of social networks
第7周 3/30 Spatial econometrics
第8周 4/06 Spatial econometrics
第9周 4/13 Bayesian econometrics
第10周 4/20 Bayesian econometrics
第11周 4/27 Prediction, model selection, model averaging
第12周 5/04 Prediction, model selection, model averaging
第13周 5/11 Endogeneity, selection bias, self-selection, control
functions
第14周 5/18 Endogeneity, selection bias, self-selection, control
functions
第15周 5/25 Poverty, inequality, intergenerational mobility
第16周 6/01 Poverty, inequality, intergenerational mobility
实际内容：
前半学期讲了基础计量概念后就开始讲 GLS, GMM, 和 Econometrics in social interac-
tions的若干篇 paper（老师发了篇左右给我们，最后大概有在上课讲的就4篇吧？）。
其中内容包含 cross-sectional and panal data, (a few) spatial econometrics,
prediction, model selection，而社会网络的地方则是推了几篇论文的重要结论，然后
讲说计量方法怎么在社会网络上处理各种不同 effect，发给我们的论文不少是李龙飞院士
发的。
后半学期因为疫情临时转线上的关系，就整个半学期都在讲 Bayesian & Empirical Bayes
的理论，大概各讲了两三本参考书的第一章，算是用比较不同的 approach 去学 Bayesian
Inference。内容包含 Frequensist vs Bayesian, Bayes risk, Bayes point estimation
/ interval estimation, empirical Bayes, linear Bayes estimation, compound deci-
sion theory, 各种不同分布的 posterior 跟 marginal density 怎么算和 general case，
, James-Stein theorem, shrinkage estimation等等。
Ω 私心推荐指数(以五分计) ★★★★★
不能接受港式英文口音：0（但老实说除了口音外，老师讲的内容还满好听懂的）
想学一些不同于一般计量的计量主题：★★★★☆
想用比较直观的角度学计量观念：★★★★★
喜欢课程步调不要太快：★★★★★
喜欢老师会跟学生谈学术、哲学、心理等软知识内容：★★★★★
喜欢讲话很好笑的老师：★★★★☆
喜欢对学生很好的老师：★★★★★（无限开 office hour 想找他直接约，人超好...）
不喜欢自己读课本、论文和复习：★★★☆
不喜欢写作业：★★★★★
不喜欢到课：★★☆（你可能会不知道老师讲到哪）
Math maturity & intuition 不好：★★★
没学过计量或统计：★★★★（我等等会补充细节）
私心推荐指数：★★★★★★★★★★
进台大后最喜欢的课之一。
η 上课用书(影印讲义或是指定教科书)
我只列有用到的
Textbooks:
Econometrics
1. Hayashi, F. 2000. Econometrics. Princeton University Press, Princeton.
（上半部用 Hayashi）
2. Wooldridge, J.M., 2010. Econometric Analysis of Cross Section and Panel
Data, 2nd ed. The MIT Press, Cambridge.
（这本其实没用到，但我觉得如果想要读比较强调 intuition 的课本，这本非常好，所
以列上来给大家参考。Hayashi 跟 Hansen 的都是理论书）
Bayesian
1. B. Efrom, 2010. Large-Scale Inference: Empirical Bayes for Estimation,
Testing, and Prediction. Cambridge University Press.
2. J.S. Maritz, T. Lwin, Empirical Bayes Methods with Applications, 2nd ed.
CRC Press.
3. Gary Koop, Dale J. Poirier, Justin L. Tobias. Bayesian Econometric Methods.
Cambrige Press.
（第三本好像没用多少，主要都是前两本）
Papers:
放在学校，回学校再补上。
μ 上课方式(投影片、团体讨论、老师教学风格)
板书佐以课本或论文，老师会把课本的内容用他自己的理解再讲一次，中间有一堂介绍了
额外的论文。强制远距后前几周是线上同步授课，后来改成老师录影片丢到 Youtube 然
后上课开一小时左右的 office hour 复习、讲解和让大家问问题。
老师是做计量理论的，同时也拿了数学的硕士，数学很好，对整个计量问题的理解满深刻
，常常会说他自己对一些观念的想法，我认为是很大局观的说法。上课时会时常重复他想
强调的观念，所以上课进度不会很快，不过你会知道他觉得哪些东西是真的重要的。我认
为从较高的学习知识，比起一步一步砌砖，会更能够理解学问背后的原因，而且不会陷入
课本或是上课内容的泥淖，尤其这门课中间有几门课是在讲论文，可以发现顶尖的学者如
何处理这些问题。
另外他上课很喜欢讲一些学习、哲学、学术生活（？）、心理学的东西，像他第一周就讲
了两小时的哲学和心理学，其实能看出来老师也很在意这些思想上的东西，而且东西方学
思兼具，还满有趣的。听说他以前的课讲这些的比重更多，但我感觉这学期有收敛不少。
而且老师人很好，你寄信跟他约时间问问题他都很乐意让你问，我就很常去他办公室找他
，但通常问问题只会占个十几分钟，剩下时间都在和老师聊天ＸＤ他很好聊，而且上课有
时候会脱口讲一些很好笑的东西，像他第一周在讲计量经济学是什么的时候就说（原文是
英文但我翻成中文）“Y就是你们 care 的东西，X 则是一些特征，可能可以是父母健在
、身高，或头发数量。（想了一下）不要不相信，真的有人在意头发数量，像我就很在意
，我以前头发可以做很多造型的，现在只能用其他头发盖住一些部分。（再想了一下）我
是不会告诉你们我几岁的。（但其实他在某堂课不小心说出来了）”或是什么“有些老师
很喜欢虐待学生，他们可能生活遇到很多的压力跟不顺遂，所以就会出很难的考卷还是什
么的给学生，我不是那种风格的老师。（想了一下）可能五年后十年后会变成那种老师我
也不确定，但现在我还不是，所以别太担心考试。”总之其实听他上课满疗愈的，这门课
也逐渐变成我这学期最期待上的课之一。
σ 评分方式(给分甜吗？是扎实分？)
期中期末各一次，都考上课出现过的东西，有上课、有复习，我认为是不会写得太痛苦。
成绩等出来后补上，但老师一直强调他不太当人，而且会尽量给我们好成绩，能尽量给＋
就会给，所以我想是不用太担心（？）我也真的不认为有去上课有考试的话会被他当就是
了...
ρ 考题型式、作业方式
都放到 ntu_exam 了，没有作业。
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…)
一类加签，无需任何计量跟统计基础，会微积分就够了，熟悉矩阵微分会好一点但不会也
没差。
老师在课程说明说需要 math maturity，我认为如果真的没有统计跟计量基础，的确对数
学有点 sense 的话修起来会比较不吃力，但如果你已经学过计量，这门课应该不会有无法
突破的困难。至少连我，一个从来没学过计量，这学期才在修管院等级的初统的人都能跟
上，我想真的不需要太担心。
别担心上课规定或迟到什么的，老师自己也会迟到ＸＤ
Ψ 总结
我会修这门课真的纯属意外，当初是因为老师寄信给我们系系办帮忙宣传这课（我也不知
道怎么会到外系宣传ＸＤ）我才发现这门课的，不然原本的计画是下学期修完计量理论再
修一些其他计量相关的课，没想到在这学期参加这门课变成我这学期做出最好的选择之一
我认为这门课非常适合计量零基础、新手，或是想要多认识计量经济学的人；步调不快，
所以有很多时间可以看课本、读论文学习；上课强调观念而非计算，考试也是一样的风格
，所以只要把课程弄懂的话基本上考试不会有问题；有问题随时去问老师都可以，就算是
不会矩阵微分，或是很基础的统计概念也可以。我认为老师因为受过不少数学的训练，所
以可以提供很清楚透彻，以及不同角度的解释，甚至如果你学过计量，对计量有比较多想
法的话，在这门课或是跟老师聊天也能获得许多额外的知识。
对我来说，老师关心学生，会在上课分享他自己的想法是很加分的事情，毕竟真的要学知
识或是操作的话自己读课本、看网络上满坑满谷的 OCW 就好，但学问背后的哲思、对生活
与学术的体会系需要时间累积，且每个人都不同的，所以在第一堂课听到老师讲很多哲学
、宗教、心理、学习方法和科学之间的议题时我就知道我会喜欢这门课，而在学期结束后
我也的确获得了相对应的计量知识，甚至比我想得还多出许多，可以说要不是我有修这门
课，并且去问老师问题，我这学期其他有用到计量观念的课就不能深入地理解背后的数学
原理与方法背后的概念，而且意外地因为在这门课学到 Bayesian 发现 Decision Theory,
Bayesian Learning, ML 之间的关系，突然多了一个可能的研究兴趣；也让我对之后修计
论和个体计量、应用个体的课更有信心，真的是误打误撞地获得相当多的收获ＸＤ
总之满推荐这门课跟郭汉豪老师的。可能会有人觉得老师口音重、上课很多题外话、不是
按照课本章节在走，但至少我在这门课时不认为这些是大问题。
当然很主观啦，就仅供参考吧