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Coursera上博弈论相关课程(公开课)汇总推荐

博弈论(Game Theory)很有意思,大家可能首先想到的就是赌博,据说博弈论最早源于赌博策略和数学,下面是来自维基百科的解释:

博弈论(英语:game theory),又译为对策论,或者赛局理论,应用数学的一个分支,1944年冯·诺伊曼与奥斯卡·摩根斯特恩合著《博弈论与经济行为》,标志着现代系统博弈理论的的初步形成,因此他被称为“博弈论之父”。博弈论被认为是20世纪经济学最伟大的成果之一。目前在生物学、经济学、国际关系、计算机科学、政治学、军事战略和其他很多学科都有广泛的应用。主要研究公式化了的激励结构(游戏或者博弈)间的相互作用。是研究具有斗争或竞争性质现象的数学理论和方法。也是运筹学的一个重要学科。

作为互联网广告研发人员,应该或多或少了解一点计算广告学,其中支撑Google, 百度等互联网巨头广告业务的竞价排名机制的核心之一就是博弈论。另外经济学中有很多博弈论的影子,电影“美丽心灵”中的主角数学家约翰纳什,由于他与另外两位数学家在非合作博弈的均衡分析理论方面做出了开创性的贡献,对博弈论和经济学产生了重大影响,而获得1994年诺贝尔经济学奖,纳什均衡则是博弈论课程中不可或缺的一节课。Coursera上有好几门博弈论(Game Theory)相关的课程,这里做个汇总整理。

1. 斯坦福大学的 博弈论(Game Theory)

这门课程早在Coursera诞生之初就有了,后经多次优化,现在有上和下两个部分,这门课程属于博弈论上,重在博弈论基础,需要学习者有一定的数学思维和数学基础,例如基础的概率理论和一些微积分基础知识:

This course is aimed at students, researchers, and practitioners who wish to understand more about strategic interactions. You must be comfortable with mathematical thinking and rigorous arguments. Relatively little specific math is required; but you should be familiar with basic probability theory (for example, you should know what a conditional probability is), and some very light calculus would be helpful.

2. 斯坦福大学的 博弈论二: 高级应用(Game Theory II: Advanced Applications)

上门博弈论课程的续集,关注博弈论的应用,包括机制设计,拍卖机制等:

Popularized by movies such as “A Beautiful Mind”, game theory is the mathematical modeling of strategic interaction among rational (and irrational) agents. Over four weeks of lectures, this advanced course considers how to design interactions between agents in order to achieve good social outcomes. Three main topics are covered: social choice theory (i.e., collective decision making and voting systems), mechanism design, and auctions. In the first week we consider the problem of aggregating different agents’ preferences, discussing voting rules and the challenges faced in collective decision making. We present some of the most important theoretical results in the area: notably, Arrow’s Theorem, which proves that there is no “perfect” voting system, and also the Gibbard-Satterthwaite and Muller-Satterthwaite Theorems. We move on to consider the problem of making collective decisions when agents are self interested and can strategically misreport their preferences. We explain “mechanism design” — a broad framework for designing interactions between self-interested agents — and give some key theoretical results. Our third week focuses on the problem of designing mechanisms to maximize aggregate happiness across agents, and presents the powerful family of Vickrey-Clarke-Groves mechanisms. The course wraps up with a fourth week that considers the problem of allocating scarce resources among self-interested agents, and that provides an introduction to auction theory.

3. 东京大学的 博弈论入门课程(Welcome to Game Theory)

入门级博弈论课程,由东京大学推出,英文授课:

This course provides a brief introduction to game theory. Our main goal is to understand the basic ideas behind the key concepts in game theory, such as equilibrium, rationality, and cooperation. The course uses very little mathematics, and it is ideal for those who are looking for a conceptual introduction to game theory. Business competition, political campaigns, the struggle for existence by animals and plants, and so on, can all be regarded as a kind of “game,” in which individuals try to do their best against others. Game theory provides a general framework to describe and analyze how individuals behave in such “strategic” situations. This course focuses on the key concepts in game theory, and attempts to outline the informal basic ideas that are often hidden behind mathematical definitions. Game theory has been applied to a number of disciplines, including economics, political science, psychology, sociology, biology, and computer science. Therefore, a warm welcome is extended to audiences from all fields who are interested in what game theory is all about.

4. 佐治亚理工学院的 组合博弈论(Games without Chance: Combinatorial Game Theory)

这门课程主要关注组合博弈论,覆盖不靠运气游戏背后的数学理论和分析:This course will cover the mathematical theory and analysis of simple games without chance moves.

本课程将讲解如何运用数学理论,分析不含运气步骤(随机步骤)的简单游戏。本课程将探索不含运气步骤(随机步骤)的两个玩家游戏中的数学理论。我们将讨论如何简化游戏,什么情况下游戏等同于数字运算,以及怎样的游戏才算公正。许多例子都是有关一此简单的游戏,有的你可能还没有听说过:Hackenbush(“无向图删边”游戏)、Nim(“拈”游戏)、Push(推箱子游戏)、Toads and Frogs(“蟾蜍和青蛙”游戏),等。虽然完成这门课程并不能让你成为国际象棋或围棋高手,但是会让你更深入了解游戏的结构。

5. 国立台湾大学的 实验经济学: 行为博弈论 (Experimental Economics I: Behavioral Game Theory)

台湾大学王道一副教授 (Associate Professor)的实验经济学课程-行为博弈论:

人是否会如同理论经济学的预测进行决策?这门课将透过每周的课程视频以及课后作业带你了解实验经济学的基本概念。每周将会有习题练习以及指定阅读的期刊论文。你将会参与一些在线的实验、报告论文并且互评其他同学的报告。❖课程介绍(About the course)这是一门进阶的经济学课程,课程目标为介绍实验经济学的基本概念,并且让学生们能开始在这个领域从事自己的相关研究。详细课程目标如下:1.实验经济学的介绍:在上完这堂课之后,学生应能列举经济学各个领域的数个知名实验,并且解释实验结果如何验证或否证经济理论及其他实地数据。2.评论近期相关领域研究:上完这堂课之后,学生应能阅读并评论实验经济学相关的期刊论文。在课堂中,学生将会阅读指定的期刊论文,并且(在视频中)亲自上台报告一篇论文。❖授课形式(Course format)1.本堂课将以视频的形式为主,搭配课后作业的形式来进行。每个同学将阅读一篇实验经济学论文,并录像成两段各10分钟的介绍视频并后上传至Coursera(或上传到Youku,再复制连接到作业上传区)。第一段期中报告视频请同学介绍该论文所描述的实验设计,第二段,也就是期末报告视频则介绍实验结果。此外每位同学至少需观看其他两位同学的呈现内容,并给予评论。2.这堂课将简单地运用以下赛局(博弈)概念:奈许均衡/纳什均衡(Nash Equilibrium)混合策略均衡(Mixed Strategy Equilibrium)子赛局完美均衡/子博弈精练纳什均衡(SPNE)共识/共同知识(Common Knowledge)信念(Belief)

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经济学/金融学公开课盘点

之前有朋友在课程图谱的QQ群里(群号:244689946)询问过是否能够对经济学/金融领域的公开课课程进行一次汇总。在进行了相关资料的收集和整理以后,课程图谱将目前MOOC平台上有关经济/金融方面的课程进行简单的整理。鉴于目前有大量的相关课程,本篇挑选了比较重要的一些进行罗列,希望能够给大家一个比较完整纲领.

经济学领域

微观经济学

1. 宾夕法尼亚大学的Principles of Microeconomics

2.UCIrvine的The Power of Microeconomics: Economic Principles in the Real World

3.伊利诺伊大学香槟分校的Microeconomics Principles

@ototsuyume:总的来说这门微观经济学是不错的课程,即使只完成quiz也能拿到证书。假如时间多又想锻炼一下英语的话也可以去做project,每个project都完成了后据说证书上有特殊的标识。不过这门课没有ppt,老师提倡的做法是反复观看你不懂的那部分的视频,看到懂为止,这就是mooc的好处,问题在于对于时间不多的人来说,这是十分花费时间的过程

以上几门都是比较传统的微观经济学课程,主要都介绍了“供给-需求”,“资源分配”,“竞争”等等比较经典的微观经济学概念,各位可以根据自己的情况选择一门进行学习。

4.斯坦福大学的Game Theory

@wzyer:我只上过这个课的第一轮,不得不说,不算是一个太好的体验。总体课程显得内容很多,进度很快。不过据说后面开课做了很大优化,我就不清楚了。

社会网络属于一门数学、计算机、经济学、社会学的交叉学科,鉴于微观经济学的重点在于讲授经济学领域的工具,所以将有关社会网络的课程暂时列入微观经济学领域:

5.宾夕法尼亚大学的Networked Life

6.密歇根大学的Social Network Analysis

@MrDeadline:拿到了证书。这门课难度不是很大,每周的homework都是选择题且可以多次尝试得到满分,编程作业只有四次,偏简单。Lada介绍了很多概念,但都仅涉及初级部分,作为入门了解课程挺不错。编程作业虽然很少,但是用到了不同的SNA工具,特别是Gephi可视化工具的大量使用,我觉得可以激发很多学生继续学习这个领域的兴趣。

7.北京大学的人群与网络 People & Networks

8. 康乃尔大学的Networks, Crowds and Markets:其中两位讲师Jon Kleinberg和Eva Tardos是经典教材Algorithm Design的合作者

宏观经济学:

1.墨尔本大学的Principles of Macroeconomics

2. UCIrvine的The Power of Macroeconomics: Economic Principles in the Real World

3.威斯康星大学的Markets with Frictions

宏观经济学从某种角度上说属于微观经济学的进阶,通过从微观经济学学到的工具来分析和解决现实社会中比较宏观层面的问题

计量经济学/数学:

1. 加州理工的Principles of Economics with Calculus:据称该门课程的内容和难度与加州理工本校的课程完全一致,将有很大一块比重在数学模型上。需要一定的数学基础

2. 华盛顿大学的Mathematical Methods for Quantitative Finance

@钛合金蛙眼 :内容包括微积分,线性代数,最优化再捎带一些金融知识,都是数据挖掘和机器学习数学基础(除了概率统计),老师也讲的很清楚,只可惜没有证书,UW开的几门课程都不错

3. 华盛顿大学的Introduction to Computational Finance and Financial Econometrics

@要有光LTBL:前几周难度略低,从第7周左右才真正开始讲有趣的,前面还是概率统计什么的为主。作业基本上属于太简单(当然这是本科课)。。。R的覆盖还是不错的,视频虽然是课上录的但是质量还可以,不过不能下载视频和没有statement of accomplishment是挺讨厌的。

对于数学基础比较薄弱的朋友,课程图谱博客整理了数学方面的公开课方便各位根据自己的需求进行选择:http://blog.coursegraph.com/数学基础公开课汇总

金融学领域

投资学与资产定价:

1.密歇根大学的Introduction to Finance:该课属于Coursera在中国最受欢迎的课程之一,覆盖了股票、债券,以及资产定价的基础知识,属于不错的入门选择

@Exolution:我之后再听沃顿商学院Franklin Allen教授的Introduction to Coporate Finance的课程时,觉得非常流畅顺利,相信除了因为沃顿的课程本身品质不错外,之前Gautam Kaul教授的这门课还是起了很大帮助的。尽管内容不够紧凑丰富,但是对于新人来说这门课还是不错的金融入门课。 (点击查看完整评论..)

@ototsuyume:这门课跟ng的机器学习貌似是coursera最热门的三门课之一,内容很基础,连期货期权这些都没涉及到。但是作业有点难度,主要是老师上课的讲的例子太少也很简单。给的资料不是很多,课后作业的题解也只给了一道题目的讲解。要是给的资料啊题解什么的多一些就好了

2. 芝加哥大学的Asset Pricing:芝加哥大学是经济学和金融领域的重镇,该门课程属于PHD级别的课程,据称有相当的难度。对于有一定基础的朋友可以尝试一下。

3. 佐治亚理工的Computational Investing, Part I:该门课程适合计算机领域背景的朋友,希望能够了解一些金融学知识和金融交易方面的技巧。

货币银行学:
1. 耶鲁大学的Financial Markets:该课的讲师Bob Shiller获得了2013年的诺贝尔经济学奖。重量级的人物请自授课,千万不要错过

2. 哥伦比亚大学的Economics of Money and Banking, Part One

3. 哥伦比亚大学的Economics of Money and Banking, Part Two

金融工程和风险管理:

1. 哥伦比亚大学的Financial Engineering and Risk Management Part I

2. 哥伦比亚大学的Financial Engineering and Risk Management Part II

该领域主要是通过介绍和分析金融衍生品例如期权、互换等工具来进行盈利和风险对冲

财务:

1. 沃顿商学院的An Introduction to Financial Accounting:

@范昊坤:1. 课程完全为网络学习设计,视频精心制作,PPT课件和案例详尽。对于有那么一点聊胜于无的底子的我来说(十几年前学过一点基础的会计,基本了解资产负债表和借贷平衡,更多的就早已经还给老师了),难度应该正好,内容深入浅出。如果是完全没有接触过会计的童鞋,在最初两周的学习过程中可能会略微吃力一点,但是应该很快就能和我的基础齐平了。不过即便如此,后几周的课程还是略有点难度的,做作业的时候经常需要翻笔记,考试时如果不能对会计有大概的融会贯通的话,想拿高分或者满分还是略有难度的,所以切不可掉以轻心。(点击查看完整评论…)

@超級現實的超現實理想主義者: 能把会计这么无聊的一门课讲到这种程度确实不容易,讲师Brian Bushee在最后告别视频里说,大意就是:之前会计师协会的人对他说MOOC虽然很火,但是这把火是烧不到会计这门课,他想用实际行动证明他们错了。
我觉得他做到了,向他致敬!(点击查看完整评论…)

2. 清华大学的财务分析与决策:该课一上线就受到了广泛的好评

3. 沃顿商学院的Corporate Finance:

@范昊坤:作为沃顿四门MBA入门课程之一的这门课可圈可点,待俺慢慢八来。
1. Dr. Allen是学界牛人,教科书Principles of Corporate Finance的合著者之一。据童鞋们指出是一口地道的牛津腔。老师说话慢条斯理,灰常柔和,声线可谓很有特色,对于我来说,听了几周以后,慢慢也就习惯了(点击查看完整评论…)

@Exolution: 课程内容安排的非常紧凑,虽然时间短但是相比Gautam Kaul教授的课程内容广度和讨论深度都胜一筹。不过,Franklin Allen教授这门课上,假设公司只通过发行股票筹集资金,所以不存在根据负债比例调整股票期望收益率的问题,WACC模型自然没出场的份了,这部分内容得去Gautam Kaul教授课上补。此外,这门课可以不看听课,但是Notes必须得研究。Notes写的很详细,而视频上就比较粗的过一遍,然后针对课上学生提问的地方稍微详细的讲解一下。所以这门课如果不研究Notes,只看视频的话,恐怕会很难理解的。而且Franklin Allen教授第一节课也明确要求了需要读Notes,不读的话听不懂课可不能抱怨课讲得不好哦(点击查看完整评论…)

行为金融学:

1. 杜克大学的A Beginner’s Guide to Irrational Behavior:该课虽然属于心理学领域,但是对于了解行为经济学(金融学)会有很大的帮助和指导意义

@点儿618: 这是我上过的最好的课程,没有之一。从这门课的制作可以看出,大名鼎鼎的《怪诞行为学》作者Dan Ariely的成功真的不是偶然。和其他课程比起来,他是经过精心准备的,每一个视频、课程结构都是经过精心设计的。并不是在办公室或者家里拿个摄像头随便一录。他尽量用图片的语言帮助你理解,即使英文不够好,借助字母和他的图片,也能明白大意。他还在每周课程一开始讲一个笑话。有完备的reading list,分为必读和选读。每周有office hour。还请了其他心理学家客串讲座。
总之,整个课程的制作都非常用心,水平很高。内容又不是任何一本教材,而是非常贴近生活的行为经济学。
可以轻松愉快地学到这些有用的东西。
上完了这个课,Dan完全替代了前任,成为了这阶段我最喜爱的心理学家。

 

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