國立中興大學教學大綱

課程名稱	(中) 多變量分析(6202)
	(Eng.) Multivariate Analysis
開課單位	應經系
課程類別	選修			學分	3	授課教師	張國益
選課單位	應經系 / 碩士班			授課使用語言	英文	英文/EMI	Y	開課學期	1141
課程簡述	本課程目標旨在透過STATA套裝軟之運用，學習由程式撰寫來進行從資料處理至多變量分析之一貫作業。另外，針對多變量相關議題做案例分析，增強同學分析應用能力。[The aim of this course is to learn how to use STATA coding to handle data mining and further regression issues. In addition, to learn several special case study in multivariate analysis to enhance the ability of analysis and application ]
先修課程名稱								課程含自主學習	Y

課程與核心能力關聯配比(%)			課程目標之教學方法與評量方法
課程目標	核心能力	配比(%)	教學方法	評量方法
幫助同學有系統瞭解進階資料處理技巧與數據分析,以提升研究品質與效率[To help students systematically learn advanced data mining technique and data analysis. In addiotion, to enhance the research quality and efficiency]	1.進階經濟專業知識能力 2.進階經濟知識應用能力 3.跨領域經濟議題整合的理解與分析 4.溝通協調與團隊合作 5.自主學習與創意	20 20 20 20 20	習作 專題探討/製作 講授 討論	出席狀況 作業 口頭報告 書面報告
授課內容(單元名稱與內容、習作/每週授課、考試進度-共16週加自主學習)
週次 授課內容 第1週 第01回 09/13 上課規定, 基本程式與資料處理(期末報告格式說明)[Class guidence] 1. Before class:Please see the mp4 file before class.固定上課前1週會將下一單元上架。本課線上錄影課程利用Stata資料處理及專業程式，分成不同章節案例範例錄影講解，讓學生實際演練以收成效與應用。 2. During class:Let students ask in mp4 file and discuss. In the second class, let students learning by doing via exercise 3. After class:Do homework and let students practice coding and apply the code. 第2週 第02回 09/20 基本程式與資料處理I [Basic code and data mining I] 第3週 第03回 09/27 基本程式與資料處理II [Basic code and data mining II] 第4週 第04回 10/04 回歸分析(虛擬變數的應用)[Regression (application of dummy variable)] 第5週 第05回 10/11 國慶連假 [自主學習][Self learinig: see MP4 lecture and do homework/quiz] 第6週 第06回 10/18 回歸分析(交乘項的應用)[Regression (application of inter action term)] 第7週 第07回 10/25 Panel data analysis 第8週 第08回 11/01 Panel data construction 第9週 第09回 11/08 Advanced data mining technique (roop) 第10週 第10回 11/15 變異數不齊一與自我相關[Heteroscedasticity and auto correlation] 第11週 第11回 11/22 工具變數 [Instrumental variable] 第12週 第12回 11/29 Probit, logit and Tobit 第13週 第13回 12/06 Dynamic panel data 第14週 第14回 12/13 Policy evaluation model (Difference-in-differences, DID) 第15週 第15回 12/20 Policy evaluation model (Propensity score matching, PSM) 第16週 第16回 12/27 期末上台報告[Final presentaion] 第17回 01/03 期末上台報告[Final presentaion] 第18回 01/10 [自主學習][Self learinig and submisson of final term](繳交期末書面報告) 自主學習 內容
學習評量方式
(一)出席成績：30%。[Attendence] (二)作業平均：30%。[Homework average] 1. 翻轉前 [Before class][Please see mp4 file](5% for preparation) 2. 翻轉中 [During Class](5% for participation) 3. 翻轉後 [After class] 6 times homework(20%) (三)Final term：40% (Presentaion 15%、final term 15%、Rubric peer assessment 10%)。 (四)Participation and bonus：1~5 points 期末書面報告評分表[Final term evaluation terms] 　 評分項目 1 研究議題的重要性 ( 1-5分)[Issue] 　 　 2 文獻回顧的適當性 ( 1-5分)[Literature review] 　 　 3 資料處理的嚴謹性 ( 1-5分)[Data mining] 　 　 4 分析結果的正確性 ( 1-5分)[Empirical analysis] 　 　 5 實務的價值與應用性 ( 1-5分)[Contribution and application]
教科書＆參考書目(書名、作者、書局、代理商、說明)
【Main text】 松補壽幸, StataによるData分析入門(2版), 2015, 東京図書(In Japanese) 劉彩卿與陳欽賢, STATA基礎操作與統計模型應用,雙葉書廊 (Tel: 02-23684198#15 鄧先生) 【參考書目】 1.郭志綱等, 應用STATA作統計分析, 2011, 重慶大學. 2.Lawrence, C. Hamilton, Statistics with STATA, 2009, Cengage Learning Asia Pte. Ltd. 3.黃台心著, 計量經濟學, 2008 雙葉書廊 (Tel: 02-23684198#15 鄧先生) 4.Cameron, A. Collin and Trivedi Pravin, K., Microeconometics: Methods and Applications, Cambridge University Press, 2015 5.Wooldridge, Jeffrey M. , Introductory Econometric, 2015, 6E, South-Western Pub. 6.Kitamura,Yukinobu., Panel Data Analysis, 2005, Iwanami Syoten. (In Japanese) 7.Kitamura, Yukinobu, Microeconometric, 2014, Nihon Hyouronsya. (In Japanese)
課程教材（教師個人網址請列在本校內之網址）
I-Learning 3.0
課程輔導時間
每週五 2：00 pm ~ 3：00 pm
聯合國全球永續發展目標(連結網址)
04.教育品質 提供體驗課程：N

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更新日期 西元年/月/日：無	列印日期 西元年/月/日：2025 / 7 / 05
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