看板 | NTUcourse |
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標題 | [評價] 109-2 孔令傑 資訊經濟 |
作者 | unmolk |
時間 | 2021/07/15 20:47:50 |
人氣 | 推:13 噓:0 留言:18 |
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※ 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:
109-2
ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師,以方便收錄)
rrro
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)
資管系/資管所選修
δ 課程大概內容
節錄自syllabus
--------------------
Module 1: Incentives
--------------------
Week 1. Overview, quiz, and a review of optimization
Week 2. No class: National holiday
Week 3. A review of game theory
Week 4. Channel selection under competition
Week 5. Supply chain coordination
Week 6. Pricing for utility-maximizing buyers
---------------------
Module 2: Information
---------------------
Week 7. No class: spring recess
Week 8. The screening theory
Week 9. Midterm exam
Week 10. Screening under moral hazard
Week 11. The signal theory
Week 12. Signaling under moral hazard
----------------------------------------------------------------
Module 3: Advanced topics, guest speeches, and the final project
----------------------------------------------------------------
Week 13 ~ 16. Final exam, guest speech, review and preview, final project pres-
entations.
Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★
**課程難度部分**
經濟系大三以上或具備相同能力:★★★★★
不是經濟系大三以上且不具備相同能力:★★★
數學不好:★★★
個經、賽局不好:★★☆
討厭學術課程:☆
討厭分組作業:☆
**課程興趣部分**
想知道人們在不同資訊下怎麼行動:★★★★★
想知道誘因與資訊不對稱如何被分析、利用且影響世界:★★★★★
對機制設計有興趣:★★★★
LaTeX 愛好者:★★★★★
想要上小傑的課:★★★★★
η 上課用書(影印講義或是指定教科書)
老師自編講義,都在COOL或是Coursera上面,搭配一些學術論文。
μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格)
翻轉教學。課前先去Coursera把影片看完,上課時老師簡單複習後帶著做題目,時而補充
一些延伸的知識。老師會走下來看大家的答題狀況,有問題可以直接問,也很鼓勵跟身邊
的同學討論題目等等。
上課滿輕鬆的,壓力不會很大,也不會有一失神就落後許多進度的情況發生,進度跟節奏
都抓得很好。小傑的教學品質應該不用多作補充了XD
σ 評分方式(給分甜嗎?是紮實分?)
Quiz: 5%
Pre-lecture problems: 10%, where each problem counts for equal weight.
Homework: 20%, where each assignment counts for equal weight. There were 4 hom--
eworks in this semester.
Two exams: 30%, where the one with the higher scores counts for 20%.
Final project: 35%
第一週會有小考,內容涵蓋基本機率、微積分、線性代數、OR、經濟學等,下課助教就
會把考卷改完發回來。
課前問題每週幾乎都有,有看影片應該都做得出來,上課前(9:40左右助教會去收)繳交
,逾時不候。
作業本學期共四次,每次的問題都不小,會有需要討論的部分與Case study(在作業二與
作業四)。團體作業,細節跟LaTeX編寫有問題都會被助教挑到,另外Case study是老師
親自改,會給滿多建議的。
滿甜的,等第分布如下:
A+: 13
A: 12
A-: 5
B+: 4
B: 2
ρ 考題型式、作業方式
考題我有丟到ntuexam上面,但每學期會不會一樣就不確定。可以確定的是考題內容跟課
堂練習、作業、上課講的東西不會差太多。
作業上面也講完了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…)
全簽(吧)。第一週管一405人多到有人只能站著跟坐走道,考完小考後走了大半,最後剩
不到40人修,上另一門課時發現好像滿多管院外系的學生有嘗試來加簽這堂課,第一週我
也有看到滿多管院外系的人來,但可能講完課程規劃和考完試後就發現跟其他管院課不一
樣就撤了(?)節錄老師簡報原話:
This is an acadamic methodology course.
- It is directly helpful if you are going to write a thesis with this research me-
methodology.
- It can be indirectly help for you to analyze the real world. However, we do
not train you to do that in this course.
This course is about science, not business or engineering.
- It is about identifying reasons.
- It does not teach you how to solve problems.
- It does not teach you how to make decisions.
最後一門課老師會說他認為什麼是科學,為什麼要在管院開這門課等等,還有一些人生體
悟,但總之這門課跟其他管院的課很不一樣,看到資訊又看到經濟就興奮(?)的人可以
先謹慎思考看看再決定要不要修,不然教室很擠,助教第一週又要改很多考卷,很可憐..
這門課的組成最後以資管系、資管所與經濟系佔絕大多數,還有一些電機系的大神(感謝
大神罩我...)來修。總之數學能力好的話修起來不會難、賽局理論熟的話修起來也不會
太難,而且會學到一些怎麼分析資訊與機制設計的東西,滿有趣的!
另外老師列出來的Prerequisites有Calculus, Probability, Convex optimization, Game
theory。自己修下來覺得用到的以微積分跟賽局理論為重,機率也會用到,凸函數最佳化
幾乎沒用到(在其他相關領域會用到一些技巧,但這門課沒什麼用到)。不過本質上這門
課就是在解各式各樣的最佳化問題,不管是對生產者、對消費者、對平台、對零售商、對
製造商;要不要合作、要不要進入這個市場、消費者怎樣才會行動、消費者要怎麼行動等
等,所以知道一些最佳化的知識可能會有幫助,如修過OR、最佳控制之類的。
此外個人滿推薦理工科系對經濟學、對商業有一點興趣的人來修,有工數等級的數學能力
在這門課上絕對夠用,跟刻板印象中的管院課頗為不同,而且老師也會講一些關於報告、
簡報呈現的經驗,我認為這在理工學院比較難從課堂上學到。
Ψ 總結
小傑一生推!
原本想說終於把小傑全餐修完,結果下學年的資料庫管理變成小傑教...以為今年就能把小
傑在EMBA EiMBA GMBA PMBA外開的課全部修完,看來要明年才能達成了。
老師會在最後一門課講一些人生體悟,為什麼人要活著、為什麼要做學術、為什麼要讀博
士等等,最後以一句「這學期,我沒有遺憾。」作結,其實上完整學期的課後聽到老師說
這些東西還滿感動的。感謝資管系有小傑,感恩台大有小傑。
--
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