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課程名稱 |
計量導論
Introductory Econometrics |
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開課學期 |
109-2 |
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授課對象 |
財務金融學系 |
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授課教師 |
林岳祥 |
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課號 |
Fin2016 |
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課程識別碼 |
703 20200 |
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班次 |
02 |
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學分 |
3.0 |
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全/半年 |
半年 |
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必/選修 |
必修 |
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上課時間 |
星期五2,3,4(9:10~12:10) |
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上課地點 |
管二205 |
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備註 |
週五56堂於管院大、小電腦教室上實習課。先修科目：統計學一上。
限本系所學生(含輔系、雙修生)
總人數上限：80人 |
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Ceiba 課程網頁 |
http://ceiba.ntu.edu.tw/1092Fin2016_02 |
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課程簡介影片 |
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核心能力關聯 |
核心能力與課程規劃關聯圖 |
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課程大綱
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為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
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課程概述 |
本課程從經濟或財金實證中常用的統計學「假設檢定」工具開始，置重點於因果關係的分析方式，且尤其以計量經濟學中「橫斷面迴歸」的分析為主。目的在使學生瞭解計量經濟學與財金計量的基礎，以利後續計量相關課程的研修。 |
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課程目標 |
本課程從經濟或財金實證中常用的統計學「假設檢定」工具開始，置重點於因果關係的分析方式，且尤其以計量經濟學中「橫斷面迴歸」的分析為主。目的在使學生瞭解計量經濟學與財金計量的基礎，以利後續計量相關課程的研修。 |
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課程要求 |
(1)
a.限時3小時完成、總分100分的期中分組作業
與
b.限時3小時完成、總分遠大於100分的期末個人作業
共50%
(2)實習：20％
(3)分組學期報告：30％
分組學期報告：
以四人一組為原則。每組選擇一篇(或多篇同一主題) 果(Dependent)變數為非 限制的(limited) 橫斷面分析 的學術期刊或碩博士論文，以最近期間樣本重新進行其研究方法，並與該論文比較實證結果。
1. 選擇的論文不限語言，但必須屬於經濟或財務金融領域，若可能可超越該論文進行更深入的分析。本課程報告可與其他課程的報告結合。
2. 報告內容建議以一般財經學術期刊論文格式，即包括以下各部分：
（0） 摘要及關鍵字：不超過100字的摘要與不超過6個字的關鍵字。
（1） 緒論：簡述研究問題的重要性、實證方式、分析結果、(研究結果的創新 與/或) 研究意涵等四部分。
（2） 假說：研究問題的邏輯推論(可單獨一章呈現，或併入緒論或研究方法)。
（3） 研究方法：統計方法或計量模型的敘述。
（4） 資料：資料來源的介紹(可與實證結果合併成一章)。
（5） 實證結果：包括資料的初步敘述與呈現、主要分析結果(包括確認殘差滿足計量理論的假設)、穩健性測試、其他解釋或交絡變數的排除、其他分析結果等五部分(可再分割為兩章以上)。
（6） 研究意涵：研究結果對政府主管機關或、企業、投資人…等的意涵(可單獨一章呈現，或併入結論)
（7） 結論：包括全報告內容總結、研究限制、後續研究方向等。
（8） 參考文獻：列出全報告所引用所有參考文獻之作者、年分、題目、與出版情形。
3. 各組應於期中考週前確定論文(由助教統合交給授課教師確認)，確定後非經授課教師允許不得改變，並應於指定之時間前繳交書面報告。另將安排於最後一次上課進行口頭報告與討論，細節將於課堂上再說明。
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預期每週課後學習時數 |
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Office Hours |
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指定閱讀 |
本課程使用教材為授課教師自編講義(可從NTU cool本課程網站上下載)： |
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參考書目 |
a.Wooldridge, Jeffrey M., "Introductory Econometrics: A Modern Approach," 5th edition. ISBN-13: 978-1-111-53104-1. (中譯：計量經濟學，胥愛琦，華泰文化. ISBN-13: 978-986-612169-2.)
b. Brooks, Chris, "Introductory econometrics for Finance," 3rd edition. ISBN-13: 978-1-107-66145-5.
本課程其他推薦書目：
c.管中閔；統計學，觀念與方法，華泰文化。
d.鍾惠民、吳壽山、周賓凰、范懷文；財金計量；雙葉。
e.鍾惠民、周賓凰、孫而音；財務計量：E-VIEWS的應用；新陸。
f.楊浩彥、郭迺鋒、林政勳；實用財經計量方法:EViews之應用；雙葉。
g.Christian Kleiber and Achim Zeileis, "Applied Econometrics with R."
h.陳景祥；R軟體：應用統計方法；東華。
i.謝哲光、郭英勝、龔志銘、鄭志宏；實用R程式設計；碁峯。
j.何宗武；R語言：深入淺出財經計量；博碩。
k. Edouard Duchesnay, Tommy Löfstedt, "Statistics and Machine Learning in Python."
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評量方式
(僅供參考) |
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