計量經濟

 

請洽臉書社群  計量經濟 – R語言的應用學習小組,時間:每週三 18:00 – 21:00, 地點:管院 CM4091
【 FB群組 】◇ 【計量經濟互助學習小組專頁 】

召集人:張博翔
組員人數上限:少於10人
會費:免費
指導老師:卓雍然
報名方式:請洽臉書社群 計量經濟 – R語言的應用學習小組

主旨:
        我們身處的生活中,經濟無所不在,而計量經濟便是運用迴歸的理論基礎,來建構出我們所知的供給、需求線,然而,資料樣態其中有時包含了時間與空間序列的範疇,若都使用一般的迴歸,常常會使估計出來的結果或關係出現錯誤,因此為了能探討資料變數關係,不同資料作的模型變化將更為重要。
       而讓迴歸複雜化的意義在於讓我們能在複雜的現實中,能用一條函數更容易了解變數間的關係,因此這個讀書會成立希望可以藉由線上資源以及老師的幫助,來了解資料特性、處理模型前置作業、追蹤資料、混合模型、時間序列以及空間序列的模型變化,以助於同學論文研究與共同成長。

線上教材分享區: NSYSU G-Suite:SG.ECO主要學習教材:

AGENDA:
◆ 介紹 遺漏變數與內生性 & 解決方法且實作 — 2 週 (2/12, 2/19)
◆ Panel Data Model (PLM) 概論與實作 — 2 週 (2/26)
◆ Mixed Effect Model 概論與實作 — 2-3 週 (3/11, 3/25)
◆ Choice Model 概論與實作 — 2-3 週
◆ 空間序列模型 概論與實作 — 2-3 週
◆ 時間序列模型 概論與實作 — 待定

 


運作方式:
◆ 讀書會運作以主題式來區分,需要麻煩大家認領自己興趣的主題來作主讀人
◆ 主讀人需先做好導讀與程式碼與內容並帶領小組進行導讀,大家可以在導讀中或導讀後再針對該主題進行問題與討論
◆ 主讀人 除了課程的內容設計外,也可以新增額外教材,以主讀人設計為主~
◆ 希望每位主讀人或大家能在導讀前分享可預習的資料,也有利討論進行~
◆ 日後每周針對主題將會發文提醒,並給予資料連結,有利日後查找
◆ 每一堂課會進行螢幕錄影,這樣可以補帶

 


主要(線上)學習材料:
◆ Wooldridge, J. M. (2016). Introductory econometrics: A modern approach. Nelson Education.
◆ Using R for Introductory Econometrics [eBook]
◆ Econometrics Academy  [URL]
◆ Multilevel Modeling in R 【pdf
◆ Using R and lme/lmer to fit different 2/3-level longitudinal models 【url
◆ Pinheiro & Bates (2009). Mixed-Effects Models in S and S-PLUS 【ebook
◆ Discrete-Choice Logit Models with R 【pdf
◆ Choice Modeling for Marketing in R 【datacamp
◆ Building Response Models in R 【datacamp
◆ Interactive Maps with leaflet in R 【datacamp
◆ Visualizing Geospatial Data in R 【datacamp
◆ Spatial Analysis with sf and raster in R 【datacamp
◆ Spatial Data Science 【eBook
◆ Geo-Computation in R 【eBook
◆ Spatial Statistics in R 【datacamp
◆ Overview of Spatial Econometric Models 【YouTube
◆ Forecasting: Principles and Practice 【eBook

 


自製教材:
◆ 非線性迴歸:新冠狀病毒   [ShinyApp]  [YouTube]   [nCoV2.Rmd]
◆ 計量經濟的中心議題: IID  [IID.pptx] [IID課堂錄影1] [IID課堂錄影2] [IID課堂錄影3]
◆ 工具變數:內生性與市場均衡    [IV.pptx]   [ShinyApp]  [PnQ.Rmd] [ModelIssue.html]
◆  Panel Data Model [Pannel.html] [課堂錄影1] [課堂錄影2] [課堂錄影3]
◆ Mixed Effect Model [MultilevelLM.html]
◆ Response Model [Responce.html]
◆ Tmap & Leaflet & Spatial Statistics [Tmap.html] [Leaflet.html] [Spatial statistic.html]
◆ Spatial Econometric Model [課堂錄影]
◆ Choice Model [Choice Model1.html] [Choice Model2.html]
◆ Time series Model intro [Time serires intro.html]
◆ Sequential Data Analysis [TramineR.HackMD]

學習小組日歷: