学習院大学 国際社会科学部 2023 後期、2024 前期 【テキスト】 Olivier Blanchard『 Macroeconomics 』8th ed., Pearson. 【授業概要】 This course introduces a unified and global view of macroeconomics, enabling students to see the connec …
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マクロ経済学 I
成蹊大学 経済学部 2023 前期 【テキスト】 『マクロ経済学 – 入門の「一歩前」から応用まで』、平口良司と稲葉大、有斐閣 【参考書】 『ブランシャール マクロ経済学』、オリヴィエ・ブランシャール、東洋経済新報社「購入の必要なし」 【授業概要】 マクロ経済学を入門の「一歩前」のレベルから応用に至るまでを説明します。授業の内容は3つの部で構成されています。第1部の「マクロ経済学の基礎 …
統計学 1・2
2023 専修大学 経済学部 【教科書】 『統計学入門 (基礎統計学I)』東京大学教養学部統計学教室 編 【参考書】 『統計検定2級公式問題集』日本統計学会 編 【履修上の留意点】 【到達目標】 【講義概要】 大学基礎科目としての統計学の知識と問題解決能力を学んでいきます。具体的には、記述統計の手法を学び、確率・確率変数・確率分布と標本分布に関する概念を順次理解した上で、推測統計 (統計的仮説検定 …
政策簡訊 2022
異質處置效果與最適政策分配 電商平台服務各式各樣的購物用戶,每位用戶有自己的偏好與需求。 必然地,電商平台所提出的方案(treatment; policy)對某用戶群有效(以公司設定的關鍵績效指標KPI衡量),對另一用戶群則有可能無法產生預期的效果。 研究者使用因果推論文獻中估計異質處置效果(heterogeneous treatment effects)的計量經濟學方法,找出客制化的方案,以求最 …
Mini-course in Machine Learning and Causal Inference
台大經濟系 微課程 – 機器學習與因果推論 台大經濟系 111-1學期「微課程- 機器學習與因果推論」 課程資訊如下: 上課時間:2022年 8月29日 (一) 至 9月2日 (五) 密集授課,18小時。 8/29 – 9/1:上午 9:00 – 11:00 & 下午 14:00 – 16:00 9/2:上午 9:00 – 11:00 授課教師:陳釗而 中文課名:微課 …
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Jauerゼミ – 専修大学
ゼミナ一ル・テ一マ 経済学におけるデ一タサイエンス: 計量経済学を用いた因果推論 内容ビッグデータ時代の計量経済学と因果推論の深い理解を目指します。プログラミング言語 R や Python を駆使し、データ分析の実践力を養成します。プレゼンテーションと論理的思考を磨きながら、社会実装に貢献する研究を展開してきました。経済学におけるデータサイエンスを核とした実証研究の世界を体験しましょう。活動状況J …
政策簡訊 2021
建構因果機器學習方法估計異質政策效果 雖然一些實質性的經濟問題可轉化成純粹的預測問題並透過現有的機器學習演算法進行分析,仍有許多經濟實證工作需對估計出的政策效果・因果參數建構出理論上有效的信賴區間。 這種改良既有機器學習方法以適用於因果推論的研究範疇稱為因果機器學習 (Causal Machine Learning); 有關因果推論與機器學習的融合的背景知識可參見本中心特約研究員陳釗而所撰寫的介紹 …
金融政策論
2021年度後期 「金融政策論」 青山学院大学 経済学部 教科書 『ブランシャ一ル マクロ経済学 (下) 拡張編 』東洋経済新報社 参考書 平口良司、稲葉大 『マクロ経済学 — 入門の「一歩前」から応用まで 』[新版] 有斐閣ストゥディア 授業内容 マクロ経済学のコア(基礎編)で学んだことを簡潔におさらいします。 これらのトピツクには短期分析の IS-LM モデル、中期分析の IS-L …
ML in econ – Advanced Seminar
授業內容 Studies advanced econometric methodologies and causal machine learning algorithms used in a wide variety of applications in economics. In particular, this advanced seminar discusses the relevance …
Causal Inference flowchart
Using causal inference to improve the Uber user experience Quantile regression EconML Microsoft Research – documentation Causal inference – Data Science at Microsoft
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