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本帖最后由 warwick_jtang 于 2018-7-4 02:29 编辑
** July 3rd 更新 in Magenta
5月底考试就考完了,考的还行吧。OP选修:
- Monetary Economics (第一部分:开头SVAR,然后讲了SVAR和DSGE相互mapping的问题,最后主要说了news shocks and identification etc etc. 第二部分:gali book chapter 2-3 还有bond pricing +yield+ credit market friction +determinacy etc etc. 没了。。没了。。没了。。OP dissertation 还做heterogeneous DSGE...近期简直自学炸了)。第一个project是让replicate IRFs from a paper. 第二个是细节推导gali chapter 3以及解释intuition. 考试扣细节还是扣.
- The economics of financial markets
这门课还是比较好玩的,纯理论课。用Cochrane。 听助教说前3节课吓走一半人,也许是这老师说话速度有点快,op听起来很费力。这门课也是Op时间花的最多的一门,挺有意思的课。
总结下内容:
➢ Empirical Regularities of Asset Returns.
➢ The stochastic discount factor.
➢ Corrections for time and risk.
➢ The beta formula.
➢ The price of idiosyncratic risk.
➢ The mean variance frontier.
➢ The Hansen-Jagannathan bound.
➢ The efficient Market Hypothesis: the martingale property.
➢ The martingale equivalent measure
➢ Complete and Incomplete Markets
➢ The Law of One Price
➢ No Arbitrage and positive stochastic discount factors
➢ Mimicking Portfolios
➢ SDF's and Returns on the Mean-Variance Frontier
➢ Roll's Theorem
➢ Mean-Variance Frontier
➢ The Security Market Line
➢ Capital Budgeting
➢ Empirical Performance
➢ Consumption smoothing, Risk sharing, Precautionary Motives
➢ CCAPM, Lucas tree model
➢ Pareto Optimality
➢ Existence of a Representative Agent
➢ Two-Fund Separation Theorem
➢ The Risk Premium
➢ The equity premium puzzle
➢ The low risk-free rate puzzle
➢ Predictability of excess returns
➢ Volume of trade
➢ Habit formation
➢ Relative consumption
➢ Recursive Preferences
➢ Missing markets
➢ Borrowing Constraints
➢ Behavioural Models
➢ Factor Structure
➢ Near Arbitrage Pricing
➢ The Fama-French three-factor model
➢ Rational Expectations Equilibrium
➢ Liquidity and Bid-Ask spreads
➢ No-Trade theorems
➢ Herding and cascades
➢ Bank Runs
➢ Bubbles
- Application of data science。
考试考完以后自我感觉最好的一门课 但是也是分数最低的一门课, 莫名其妙的。这门课基本介绍machine learning。不需要R知识,考试也不会需要R的知识,是否学习理解R是你自己的选择。
Part 1: (Numeric) Prediction: Linear regression, Model selection, Shrinkage, Regression Trees
Part 2: Classification: Logistic regression, Naive Bayes, Nearest Neighbours, SVM, Trees
Part 3: Dimensionality Reduction: Principal Component, k-means clustering, hierarchical clustering, k-medoids
** Jan 5th 更新 in blue
**Nov 3th 2017 更新:
MSc的Pre-sessional maths and stats在一个月前就结束了。感觉挺基础的(拿了90+),最后考试题目不难就是计算量挺大的,LZ又有所有题目不同算法做2遍的坏习惯结果导致了7分没答。难度的话..UK大一economics里面的数学水平吧。Linear algebra, Multivariable calculus and optimization, Analysis, differential and difference equations, Probability and distribution theory.
Micro, Macro, 上完了,Metrics B 上了半个term...只有一个感觉(given the info available),学费有点浪费了,至少难度没达到期望值 (话不多说,但绝对没有达到3高应该有的水平,macro part 1本校大二水平可能都没到, part 2有点意思,micro难度不如大二选修课..Metrics B目前感觉没啥难度)。
Note: Micro, Macro一周4小时的课,所以正常2个term课时的课一学期上完。
Micro 用Jehle&Reny.
Macro 用老师自己的讲义(...嗯.. part 1:curve shifting stuffs)
part 2:
Solow 1956(discrete time version),
Growth Accounting, OLG (Diamond 1965),
AK model (Rebelo JPE 1991),
Endogenous Technical Change (Frankel AER 1962, Romer JPE 1986, Lucas JME 1988),
Quality Ladder Model(Romer 1990, Grossman Helpman 1991, Aghion Howitt 1992),
Inequality, Poverty and Growth (Galor and Zeira 1993, Moav 2002, Banerjee and Newman 1993),
The political Economy Approach (Alesina-Rokrik 1994, Persson-Tabellini 1994, Benabou 2000),
Geography, Transparency and Institutions (Mayshar-Moav-Neeman APSR 2017).
Metric B 竟然用的是Verbeek, Cameron&Trivedi 用来做reference(就不知道多少东西是CT的) ..........
第二学期看似学了一些topic 但是都没学透;就是学了就哦了,基本不会用,尤其讲到simultaneous equation and SVAR这里。
考试比较简单的。。就是。。背讲义吧. 今年考试难度和以往差不多所以真的不要相信有些人说B难,真的不难,真的不难,真的不难
**原文:
刚读完第一年 均分79 (Top 3 in Diploma, <4%/400). 背景无关直接跳过.
华威的考试分数是curve的 80%+一般就是top 1%。老师说过:因为我们没办法给你们减分,但是我们可以给你们加分,所以。考试会难,大不了大家一起加分。 我很无语。 对了。。华威pass exam paper基本没用。。规定的 题都不重复的,至少我觉得没用。
先上课程。
core
中宏:用一本很奇葩的书 Gottfries, Nils (2013) Macroeconomics (Palgrave Macmillan)。“2017/18年用的是
Carlin and Soskice,估计是因为Gottfries太烂了哈哈" 我不觉得很好用,不评论。建议看的仔细点,有的时候他的assumptions在chapter的一开始提到一遍,以后不会在重复。有的时候不注意看会忘记,那么interpretations容易不知所云。Consumer theory用的是David Romer. Labor教的是bellman equations 以及search and matching model用的是 An alternative is "Equilibrium Unemployment Theory" by Chris Pissarides 以及"Search-Theoretic Models of the Labor Market: A Survey" by Richard Rogerson, Robert Shimer and Randy Wright. RBC用的那几篇paper可看可不看,会推倒和理解model在做什么以及underlying assumptions and limitations 以及如何solve RBC就够了,讲义够了。其他content看书就行。
考试贼难。完全靠理解。死记硬背绝对,绝对,绝对挂。
中微:
看书就行,无paper.
• Hal R. Varian (2014) Intermediate Microeconomics with Calculus, Norton.
• Walter Nicholson and Christopher Snyder (2012,2017) Microeconomic Theory: Basic principles and Extensions, Twelfth Edition, Cenage.
• Steven Tadelis (2013) Game Theory: An Introduction, Princeton.
term1的东西 会一些数学就行 (concave..quasi-concave, optimisation. KPT),要求我觉得不高,term 1 的分好拿, 但是monopoly 那张要好好看(1st 2nd 3th price discrimination以及 something like monopoly is competing against itself bla bla bla) ,逻辑搞清楚比较难的. Term 2 game theory 以及GE。 Game theory不需要Fixed-point theorem。 一些推倒逻辑性比较强,比如the model of sales的推倒。会学Game of incomplete information (Bayesian Games).
考试贼简单。这个东西啊,有些推倒。。可以死记硬背。。。。
计量1:
标准1年计量课。Jeremy老大教的。反响甚好。给你另外一种理解,无推倒。完全intuition以及理解 理解 理解。 你会从另一个角度来理解计量经济学,还是比较难的。2个项目还行。我们组均分80+。
考试根本不管你什么推倒,完全靠理解,会有奇葩题目,能用大三计量的知识。。。我记得GMM, 2SLS, Tobit models的知识在某种程度上都会用帮助。低分难拿,高分也难。
optional:整个program里面,就我一个同时选择两计量。听大三的朋友说,今年LSE在给offer的时候单独con了这两门课的average.
微观计量 俗称338:
听说他们undergraduate的top students才选微观计量(我当初也是因为是愣头青不服气才选了),出了名的难。班级里绝对不少的人拿到LSE Oxford Cam UCL Columbia 的offer, 都有交流过,挺牛逼的,想法挺多的。这次3个去美国参加论文比赛的,全是338的 (https://www2.warwick.ac.uk/fac/s ... ious_carroll_round/).
这课也不是很理论,主要是replicating papers. 项目也是replicating papers 以及一些理论知识。能学到非常多的东西。 对于STATA要求有点高的。
不过上了计量1 stata 基本没问题。Random Control Trails, ATE, ATT,..., Panel data, ABond, IV, RDD, Diff-in-Diff, discrete choices, Tobit models, Hickman selection model etc etc. Reading list很感人(references 4页A4纸)。我是建议看。我看了一半。今年有道考试题就考里面的一偏paper..
这考试。。。今年难爆了。一出考试门,集体wtf...前几年没那么难的啊。。要不是这门。。均分轻松80+。。。。不建议刷分的人选。
time series
我是觉得不难。但是考试结果貌似挺感人的。我还行。 VAR, SVAR, State-Space, GARCH, ARCH. 项目以stata 为主。用的是verbeek和讲义.
考试中规中矩。
哦对了。。。研究生有个econometrics A...我复习338 和time series的时看了下他们的东西。感觉还不如我们难呢。所以an advice for Msc...never take metric A - A wast of your time.
其他选修不知道,想轻松点,选大二的课。大三一般都挺虐的。
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