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課程名稱 |
計量分析
Quantitative Analysis |
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開課學期 |
107-2 |
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授課對象 |
管理學院 財務金融學研究所 |
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授課教師 |
管中閔 |
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課號 |
Fin7047 |
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課程識別碼 |
723EM9000 |
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班次 |
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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 |
星期一7,8,9(14:20~17:20) |
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上課地點 |
管一402 |
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備註 |
本課程以英語授課。
限碩士班以上
總人數上限：50人 |
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Ceiba 課程網頁 |
http://ceiba.ntu.edu.tw/1072Fin7047_QA |
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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 |
待補 |
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課程目標 |
待補 |
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課程要求 |
待補 |
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預期每週課後學習時數 |
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Office Hours |
每週三 14:00~17:00
每週二 14:00~17:00 備註： Room 415, Bidg.2 by Spencer Wang (r04323010@ntu.edu.tw) |
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指定閱讀 |
待補 |
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參考書目 |
[1]Kuan, C.-M., Lecture Slides, available at
https://ceiba.ntu.edu.tw/1072Fin7047
[2] Wooldridge, J. M., Introductory Econometrics, A Modern Approach, 6th
Edition, Cegage Learning, 2016.
[3] James, G., D. Witten, T. Hastie, and R. Tibshirani, An Introduction to
Statistical Learning with Applications in R, Springer, 2015. |
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評量方式
(僅供參考) |
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No. |
項目 |
百分比 |
說明 |
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1. |
Homework |
20% |
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2. |
Exam 1 |
40% |
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3. |
Exam 2 |
40% |
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週次 |
日期 |
單元主題 |
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第1週 |
2/18 |
Economic Data and Simple Linear Regression |
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第2週 |
2/25 |
Multiple Linear Regression: Estimation
(R: Introduction to R) |
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第3週 |
3/04 |
Multiple Linear Regression: Inference
(R: Regression and Testing) |
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第4週 |
3/11 |
Multiple Linear Regression: Asymptotics I
(R: Functions and Loops, Monte Carlo Simulation I) |
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第5週 |
3/18 |
Multiple Linear Regression: Asymptotics II
(R: Monte Carlo Simulation II) |
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第6週 |
3/25 |
Other Topics: Maximum Likelihood and Binary Choice Models
(R: Binary Choice Models) |
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第7週 |
4/01 |
Other Topics: Quantile Regression |
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第8週 |
4/08 |
Exam 1 |
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第9週 |
4/15 |
Midterm discussion, Quantile Regression |
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第10週 |
4/22 |
Resampling Methods
(R: Cross-Validation, Bootstrap) |
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第11週 |
4/29 |
Linear Model Selection and Regularization I
(R: Subset Selection, Ridge Regression) |
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第12週 |
5/06 |
Linear Model Selection and Regularization II
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第13週 |
5/13 |
Moving Beyond Linearity I
(R: Polynomial Regression, Step Function, Splines) |
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第14週 |
5/20 |
Moving Beyond Linearity II, Tree-Based Methods I
(R: Generalized Additive Models, Classification Trees) |
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第15週 |
5/27 |
Tree-Based Methods II
(R: Regression Trees, Bagging, Random Forests, Boosting) |
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第16週 |
6/03 |
Final Discussion and Review |
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第17週 |
6/10 |
Exam 2 |
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