※ 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
哪一學年度修課：110-1
ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄)
江淳芳
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)
經濟系 大三以上 / 研究所 選修
δ 課程大概內容
這門課在期中考前會重新從線性迴歸的統計性質出發，
其實就是以前大二計量課上教的那些 XD，只是現在用矩陣來表示。
如果你大二計量是修駱老的，而且內容學的很熟的話，
這門課的前半段基本上你只要適應用矩陣來表達迴歸式就行～ XD
以下是我自己做的筆記標題，可作為教了哪些 topics 的參考：
也可以參考 ceiba 上的大綱，那是更統整性的主題。
1. review, matrix algebra
2. OLS numerical properties
3. OLS assumptions
4. OLS statistical properties
5. Hypothesis Test, Chow test
6. specification, dummy variable
7. PCA
8. OVB, collinearity, heteroscedasticity
9. MLE: LPE, probit and logit
10. consistency, measurement error
考完期中考後，老師會再三地跟你保證數學的部分已經結束了！
同時也很強調同學不要因為前半段考差就太擔心，有困難都可以找老師（？）
當然後面也不再出現數學的推導或繁雜的計算，取而代之的是實證方法與論文閱讀。
學期後半的主軸開始利用各種方法來處理內生性問題，也就是實證的方法。
老師在介紹每個實證方法的概念後，也會一併介紹有運用到該方法的論文，
除了一些經典的論文外，老師也會抓她覺得有趣（？）的論文跟大家分享，
每週大概會介紹 3 ~ 4 篇論文，想聽到滿滿的研究內容絕對可以大滿足。
老師介紹的實證方法有以下幾種，包含了大多數經濟學實證會用到的方法：
1. Random Experiment
2. Instrumental Variable
3. Difference in Difference
4. IV & DiD
5. Regression Discontinuity design
6. Event study
7. Matching
由於老師介紹的速度很快，通常在我剛瞭解研究背景、為什麼採用這個方法、結論後，
就進下一個主題 / 論文了，每個論文都會很快又完整的帶過，讓我有點吃不消XD。
但也不知不覺聽完各種不同領域和方法的研究，也算是蠻大的收穫。
Ω 私心推薦指數(以五分計)
有志於應用個體研究：★★★★★
學完駱老計量不過癮：★★★★★
想拿酷酷選修課學分：★★★★★ -> 但下學期千萬別繼續修（XD）
想學 STATA 指令 ：★★★★ + (★) -> 基礎不好的話可以再加一顆星！
不敢修有數學的課：★★★ + (★) -> 對實證研究有興趣再加一顆星！
η 上課用書(影印講義或是指定教科書)
老師採投影片上課，偶爾寫板書。
板上有一篇 107-1 的心得文，裡頭將投影片的參考書目寫的非常詳細。
雖然我自己覺得老師上課用的投影片搭配講課便十分足夠，
但也不失為想追求全盤理解的同學的選擇（或是想看諾貝爾獎得主的書的人 XD）
μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格)
同上。
板上許多評價都會提到老師上課的方式是「中規中矩」。
我個人的感受是：老師該講的都會盡量講清楚，至於好不好吸收就見仁見智。
雖然我覺得用兩倍速聽老師上課還蠻不錯的，但就看不到現場板書是一大缺點 XD
此外，老師喜歡和學生互動，常常會拋出一個問題來讓底下學生思考回答，
像是提出論文原始的模型，讓我們想會面臨到甚麼問題，才需要用實證方法來解決。
又或者是讓我們提出可能產生的偏誤，並闡述原因。
雖然台下互動並不熱絡，但面對回答，老師都會給予口頭鼓勵和回饋。
有時候聽其他同學的回答也學到很多，真的覺得大家都好厲害 XD
σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？)
作業 ： 30% （x6）
期中考： 30%
期末考： 40%
從作業和期中的給分感覺蠻寬鬆的，這部分等成績分布出來再補上。
ρ 考題型式、作業方式
作業：
總共六次。分數只有 A, B, C 三種等第的差別。
期中考前的三次作業都以計算、推導公式的題目為主，
並搭配一、兩題實證研究題目，需要用 STATA 跑資料並繳交 .do 檔。
期中考後就全部都是實證研究題目，畢竟都教了各種計量方法和一堆論文 XD
說起來好像很難，但就只是給你原始論文用的資料（助教整理過的 .dta 檔），
請你用 STATA 跑指令去重現一次該篇論文的結果而已。
除了上課會介紹的指令外，有些特殊指令若會用到也會附在題目內，不用太擔心。
我自己覺得這門課對用 STATA 寫作業的門檻不會太高，畢竟是學術研究入門 XD
有時候遇到想用卻不會的指令，只要善用 help 或查網路資料都能應付。
整體的難度來說，通常不會太刁難人，一份作業花個一個下午到一天應該都寫的完。
期中考：
難度不高。助教在考前有提供練習題，最後題目和作業、練習題題型相當類似。
某種程度上也再度應證了這門課並非數學能力取向的課，
而是更注重學期後半段對實證方法的培養。
期末考：
相較於期中感覺比較難，畢竟是這門課的重點。
考上課老師教的 paper 裡的 model 的 specification，考前會框出會考哪幾篇。
有事先念的話，能省下不少時間理解題目的研究背景（... 我就是那個沒念的:D）
值得一提的是，期中考和期末考時，助教都有問大家是否寫的完，
結果都延長了 10 分鐘的考試時間（原本是 10:20 ~ 12:20）
所以助教是本來就打算把題目出爆，還是我們沒有達到預期呢... XD
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…)
經濟系傳統不點名。
話雖如此，但你不會想不來上課的 XD。缺課代價不小。
理由是因為我覺得老師的投影片不是很適合自讀，需要搭配老師的講解。
尤其學期後半段講解 paper 的部分，如果沒有上課聽懂或作筆記，
回去看著投影片上的統計報表不一定看得出東西...（也可能是我太笨 qq）
建議先修科目包含：微積分、統計學、計量經濟學導論
當然有些線性代數的基礎（矩陣性質、線性獨立、對角化）能幫你更快的進入狀況
如果只修過前兩者的話也可以，畢竟這門課會再把計量經濟學介紹一次。
只是可能學期前半段會不知道老師嘴裡念的 IV, DiD... 是什麼就是了（？）
今年因為期初疫情所以線上加簽，所以不知道加簽政策。
但老師是一個非～～常隨和的老師，感覺人數夠的話應該都會簽 XD
另外，大推今年的助教 Howie，不僅人帥簡報又做的漂亮外、講課也很清楚易懂
（有好多次正課恍神漏聽到的東西都是在助教課補回來的 :D）
而助教的投影片也提供了很好的學習架構。再請助教下學期再多多指教了！XD
Ψ 總結
很推薦這門課的！不論是學習 STATA 或 實證研究，這門課都提供很好的入門。
雖然對一個扎實學過駱老計量的人來說，這門課可能學不太到什麼新的東西。
但畢竟這門課的目的在為了下學期劉老師的計量二做銜接，因此也不能太苛求 XD
總歸來說，這門課適合那些想嘗試或了解應用個體或實證領域的學生。