在這篇論文裡，我們將用Henkin的積分表現法寫出***u=f在C^n上的球域與殼域的解。 除此之外，我們將估計常數C以滿足***-方程的均勻估計，即||u||∞≦C||f||∞。 / In this thesis, we will write down the Henkin's solutions of ***u=f for arbitrary ***-closed (0,1)-form f on the open balls and shell domains in C^n, and then proceed to find an explicit upper bound C such that the uniform estimates hold in these domains; that is, ||u||∞≦C||f||∞.

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以往利用貝氏方法估計卜瓦松均數，為了計算的可行性，大多用伽碼分配（卜瓦松的共軛分配）當成均數的先驗分配，且先驗分配以經驗貝氏法來估計（母數經驗貝氏法），然而在卜瓦松均數背離伽碼分配的狀況下，估計效果並不佳。Laird (1978)提出無母數最大概似先驗分配估計法，提供卜瓦松均數之先驗分配另一選擇。當均數不具伽碼分配而集中在某些值時，此法有很好的估計效果;但在均數分散（變異數大）的狀況下，估計效果並不理想。由於在大多數的情況下，我們無法確定均數分配的型式，因此無從判定用何種估計方法較為妥當。本文首先嘗試用Escobar (1994)所提出的Dirichlet過程估計法來估計卜瓦松均數，並由模擬結果得知，不論均數之型態為伽碼分配或少數幾個值的離散分配，Dirichlet過程估計法的效果總是介於無母數最大概似估計法及母數經驗貝氏法之間，並趨向其中較好的估計法。 / In the past, when using the Bayesian method to estimate Poisson means, we used to choose conjugate prior distribution for computational simplicity, and we also empirically estimated the prior of the means Gamma distribution (PEB). However, if the true distribution of the means departs from Gamma distribution, PEB method is not very efficient. Laird (1978) estimated the prior distribution by nonparametric maximum likelihood (NPML), which provided another choice of the prior distribution. When the means are clustered in few values instead of having Gamma distribution, NPML method is very efficient, but when the means are very disperse, the method is not efficient. Because, most of the time, we do not know the true distribution of the means, it is hard to decide whether to use PEB or NPML method. This research first try to estimate Poisson means by Dirichlet Process (DP) method which is developed by Escobar (1994). According to our simulation study, whether the distribution of the means is Gamma distribution or discrete distribution having few values, DP method is as good as PEB method when PEB method is better than NPML method, and it is as good as NPML method when NPML method is better.

目前國際上已對於保險業的清償能力、會計原理、監理制度及風險管 理等相關領域投入許多的努力。而歐盟國家所發展的Solvency II 即是未來 保險監理制度的主要趨勢。本研究整理相關的文獻以及研究報告書，以歐 盟CEIOPS機構所提出的量化影響研究（QIS）和瑞士FOPI機構的清償能力 測試（SST）為主，簡述Solvency II 的相關內容。 且依據Solvency II 量化的方式以及公平價值的概念，而利用附最低保 證的GMDB與GMMB商品而作範例說明。分別在風險中立測度下，衡量最 適估計（Best Estimate）、風險邊際（Risk Margin）以及清償資本額要求 （SCR）。至於風險邊際，則是使用百分位數法與資金成本法而作比較。 主要研究結果如下： 一、 附保證商品在低利率的經濟環境時，會迫使保險公司計提較多 的資本要求。 二、 利率在固定假設下，所計提的資本額度高於利率為隨機的假 設。主要原因在於本文所選定的利率模型為CIR Model，造成 利率具有回歸到歷史平均水準的特性，也因此讓保單持有人所 擁有的「賣權」成為價外（Out of the Money）選擇權。 三、 資金成本法計提較多負債項目的風險邊際，而減少股東權益項 目的清償資本額的要求。原因在於較能保護保單持有人，讓原 保險公司能夠順利被接管（Take Over）而保障業務的持續性 （Ongoing Basis）

本文分別以蒙地卡羅模擬分析與國內金融資料實證，秤估變異數估計對複製性賣權投資組合保險策略績效的影響。利用模擬分析之主要目的為：評估資金管理者執行投資組合保險策略時，變異數估計正確與否對保險策略績效的影響。而利用國內金融資料實證之主要目的為：比較三種估計變異數的方法，即移動平均法、極值法及異質條件變異數法，應用於投資組合保險策略上績效的差異。 　　研究結果顯示，在蒙地卡羅模擬分析結果中資金管理者若高估了變異數，在鎖定下方風險的能力上，並不差於變異數正確估計的結果；然而在保有上方利益的績效上，則比變異數正確估計的結果差。當要保額度越低時，上述績效的差異越明顯；同時，當無風險利率水準越低時，上述保有上方利益績效的差異也越明顯，然而鎖定下方風險績效的差異，則較無明顯變化。而資金管理者低估變異數與高估變異數則呈現相反方向的結果。 　　在國內金融資料實證結果中，就鎖定下方風險之績效而言，以異質條件變異數估計法的績效最佳，移動平均法次之，而極值法的績效較差；就保有上方利益績效之比較，以極值法最佳，異質條件變異數估計法次之，而移動平均估計法的績效較差。

風險值(Value at Risk, VaR)為衡量金融風險最重要之工具，而由於許多文獻皆實證指出金融資產報酬率為厚尾分配，導致傳統上假設報酬率為常態分配將會低估金融資產所面對之下方風險，因此須運用極值理論結合風險值估計來捕捉厚尾，提升風險值估計之準確性。 本研究使用簡單加權移動平均法下之Normal VaR模型與VaR-x模型，及在指數加權移動平均法下之EWMA VaR-x模型來估計股票、外匯及投資組合之風險值，並進行回顧測試及失敗率檢定以評估模型準確性，實證結果指出以VaR-x表現最佳，其模型失敗率皆無顯著異於理論失敗率。然而結果亦指出EWMA VaR-x之模型失敗率過低，可能存在高估風險值的問題，但若投資標的為較厚尾之金融資產時，其失敗率卻相當接近於理論失敗率。

Arnold and Strauss (1991) 探討2x2列聯表中的3個方格 (cell) 有相同機率θ的問題，他們比較了參數θ的最大概似估計值與最大擬概似估計值，發現參數θ的最大概似估計值與最大擬概似估計值是不相同的。在本論文中，我們將2x2列聯表中的3個方格的參數值 (機率值)，從限制為相同θ，放寬為成某種比例，並證明了在一般情況下參數θ的最大概似估計值與最大擬概似估計值也不相同。我們也提出一些使參數θ的最大概似估計值及最大擬概似估計值相同的特殊條件，諸如三個方格內的觀察值跟機率值成比例或格子內的觀察值有某些特定值。本論文也透過電腦模擬的結果，發現最大概似估計式較最大擬概似估計式來得精確，而且當參數θ在參數空間之中點附近時，最大概似估計值與最大擬概似估計值的差異為最大。 / Arnold and Strauss (1991) study the cases that three of the four cells in the 2x2 contingency table have the same cell probability θ. In particular, Arnold and Strauss (1991) compare the maximum likelihood estimate (MLE) and maximum pseudolikelihood estimate (MPLE) of the parameter θ. They find that MLE and MPLE of the parameter are not the same. In this thesis, we relax the assumptions so that those three cell probabilities may not be the same and each is proportional to a parameter θ. We find that, in general, MLE’s of θ are still not the same as MPLE’s of θ. Some special cases that make MLE the same as MPLE are also given. We also find, through computer simulations, that MLE’s are accurate than MPLE’s and that the difference between MLE and MPLE is getting larger when the parameter θ is closer to the midpoint of its space.

本論文共一冊，約四萬五千餘字，分為六章。 第一章：緒論。除闡明問題的性質及其重要性外，並述明本研究的目的。 第二章：理論基礎與文獻探討。闡明β理論出現的背景及其要點。並簡要述明理論出 現後，前人對貝他（β）的研究或驗證，並扼要評估前人的研究。 第三章：研究方法。本研究的對象以在台灣證卷交易所上市的公司普通股為對象，選 取約五十餘家公司股票為樣本。並詳細述本研究所採用的研究方法、步驟及研究工具 等，並以SPSS套裝軟體為主要的資料處理工具。 第四章：研究結果。除對本研究之結果詳加述說外，並提出討論，且與前人的研究結 果相互比較。 第五章：摘要及結論。對本研究的結果摘要述明，並給後繼研究者進一步研究的建議 。最後對本研究下一總結論。

This paper focuses on if common effective spread estimators are appropriate for the proxy of Taiwan Futures Exchange. I use public available time and sales data, apply three methods, Roll’s (1984), Thompson and Waller’s (1988), and Smith and Whaley’s (1994) to assess effective spread, and then, compare them with the measured transaction costs proposed by Demsetz (1968). My results indicate that the latter two estimators not only are highly correlated with true transaction costs, but also provide good estimates, while Roll’s estimator appears to be inappropriate applied.

自民國71年來，癌症一直是台灣十大死因的首位。罹癌不但造成醫療費用的增加，也降低了病患的工作意願及能力。本文透過健保資料庫分析罹患肺癌及直腸、結腸癌對就業和薪資的影響。我們首先透過重大傷病檔選取公保和勞保人口中，新罹患肺癌和直腸、結腸癌病人為實驗組，再以配對估計法（prosperity score matching）從健保歸人檔中選取所對應的對照組；為了控制實驗組和對照組間難以觀察差異，本文進一步以「差異中之差異」（difference in difference），分析全職工作者（勞保、公保）罹患癌症對其就業及所得的影響。結果顯示癌症確對就業產生負面影響，在繼續存活的病患中，肺癌罹癌後兩年的平均就業率下降10.9％，大腸癌下降7.2％；其中女性的就業減幅約高於男性1.6~2.4倍，但公保和勞保的就業影響並無差異。在薪資上，罹癌後繼續就業者，與未罹癌者其薪資水準上並無顯著差異。