いつもは5月に期末試験が行われるが、今年はコロナ禍のため、7月に延期となっている。
2019-2020 sessionの期末試験はまだこれからなのだ。
7月は1科目、Macroeconomics（必修）のみ受験する。
同時に履修していたMachine learning （選択）は次期以降に持ち越す。
Macroeconomicsは過去問3年分をやり終えた。
この科目が厄介なのは、出題範囲が広いことよりも、何を"assume"して論述するかを意識しないと思考が迷宮入りするところにある。
例えばFisher model: 消費理論ではconsumption はnormal goods で、この前提がないと income effect とsubstitution effect からの帰依について論述が進まなくなる。この前提の上で、saver とborrower の場合のincome effect をそれぞれ考慮して論述することになる。また、内容が現在から未来にかかる消費一般のような問題だから、前提を見失なっていると、いつのまにか「俺ならこうする」が、主観が、回答にまぎれ込んだりするのだ。
過去問は難しく、未だに自信が無いのだが、全く手に負えない状態からは脱している。
あと1ヶ月は週二で復習を進める。
Machine learningはベイズ推定の章を半年かけてやっと終えた。ベイズの定理がハイパーパラメータで拡張されて、今はもう頭が消化不良の状態だ。
次章は高次元の回帰分析。
来期でも間に合わないかもしれないが、間に合わす必要があるわけではない。ゆっくり消化して栄養を取ろう。
7月の試験までは週一、その後は引き続き週二で進める。
MacroeconomicsとMachine learning を同時に勉強するのは本当に辛かった。一度赤点を取った線形代数と微積の時よりもだ。
明日からは来期に新しく履修する予定の計量経済学を週四で進める。7月の試験後は週五。
まずは1年目に学習した基礎レベルの統計学の復習から始める。
ちょうど良い骨休めになるだろう。
2年振りに起床を5時台に設定し、早朝勉強を再開した。やはり早朝は頭の働きが良い。
季節に関係なく早朝勉強を何年も毎日欠かさず持続できるような鉄人であったなら、今頃Macroeconomics も Machine learning も片付いてたかも。冬の朝は人生の厳しさを凝縮したように起きるのがつらい。
