近來有許多國家，因為政府對於匯率不當的干預或是採行不恰當的匯率制度，而引發出一連串貨幣危機。對於貨幣危機的處理，經濟學家提出了三種解決方案，一是實行資本管制，限制資本自由流動；二是建立互相援助的機制，透過全球性的國際放款機構(例如IMF)，在外資外逃、貨幣貶值時，及時對受災國伸出援手；而第三就是實行美元化的貨幣政策。 而美元化是否為最佳的解決方案，為眾多經濟學者爭論不休的議題，鑑此，本文延續Lamdany and Dorlhiac(1987)的模型，探討ㄧ個發生高通貨膨脹的小國，實施美元化政策對經濟體之福利影響。本文中顯示，若考量一國長遠的福利，則政府實行美元化政策，未必是最佳的方案。

神韻是詩歌藝術的本體或生命，它直指詩歌的純粹性，是詩「美」之所在。神韻講求「聲外餘響、意在言外」，這份餘響與言外之意，不在有形處求取，而在無形處心領神會。司空圖、蘇東坡為明清以前相關於神韻論述之詩論家，前者提出「味外味」；後者提出「枯淡」說。司空圖拈出柳詩的「深遠」；而東坡對柳詩「枯淡」的闡釋，或成為明清詩論家闡釋柳詩的起點。明代格調兼主神韻的詩論家有謝榛、王世貞、胡應麟、陸時雍等人；清代主神韻的詩論家則有王士禎與宋犖二人。謝榛以為柳詩意傷直切；王世貞以為柳詩刻峭，不若蘇州平淡；胡應麟以為柳詩偏於清峭；陸時雍則以為柳詩多直寡委。凡此，顯示明代格調兼主神韻的詩論家，多點出柳詩在「神韻無跡」的藝術成就上之不足，他們大大地翻轉了東坡「韋不如柳」的評價，以為就神韻的藝術標準來說，柳詩是不及韋詩的。清代集歷代神韻詩論大成的王士禎，原則上仍舊沿續了明代「柳不如韋」說，明白點出「柳州哪得並蘇州」的論評，並闡明神韻不僅是論詩的最高境界，也是詩人處世的最高原則，而宋犖論柳詩著重其「古淡」，基本上仍不出東坡論柳詩的範圍。 格調著重的是詩歌的「體格聲調」、「風標品格」；講求詩歌的聲韻平仄等遣詞造句之外在形式，以及美善的詩品與人品等內在涵意。比起「神韻」詩來說，它多了一份教化，審美追求在於「善」。張戒、嚴羽為明清以前相關於格調論述之詩論家。張戒論柳詩，著重在其「字字如珠玉」的語言風格；嚴羽則是明確以「騷」字許「柳詩」的第一人。明代主格調的詩論家有李東陽、謝榛、王世貞、胡應麟等人。李東陽拈出柳詩「精刻」的語言風格；謝榛則突顯柳詩「字澀韻險」的藝術風貌；王世貞關注柳詩「風雅騷賦」的面向；胡應麟則關注柳詩的「骨與格」。凡此，顯示了格調詩論家在評注柳詩時，多從「體格聲調」的角度切入，值得注意的是，此等詩論家在關注「體格聲調」的同時，都不忘再以「知人論世」的觀點深入論述子厚的貶謫生涯，並歸結出詩人貶謫生涯的文學主調－－騷怨精神。而柳詩之所以「騷」，正在於詩人對理想人格的執守與堅持。換言之，詩人那高潔的懷抱，正是此等格調詩論家正視柳詩的理由－－他們注意到了柳詩以及詩人那份「風標品格」之善之美。清代主格調的詩論家有沈德潛、施補華、李重華、黃子雲、紀昀等人。沈德潛論柳詩的潔與騷；施補華論柳詩的騷；李重華論柳詩的本色；黃子雲論柳詩的儒者風貌；紀昀論詩人的心境。比起明代格調詩論家來說，清代詩論家論柳詩時，在「知人論世」方面，論述的更為精細與深入；評價的角度、論斷的口氣更顯得圓融與折衷。 性靈強調詩人個性、才情的真實表露。相對於神韻與格調二派而言，性靈派給予作家充分的創作自由，以為只要情真具可成詩。「真」即是性靈詩派極度重視的審美追求。楊萬里為明清以前相關於性靈論述之詩論家，其評賞柳詩，直指其「淡」，反而偏於神韻派的審美取向。明清二代主性靈的詩論家有袁宏道、吳喬、袁枚、趙翼、洪亮吉等人。神韻與格調派詩論家在評賞柳詩時，大致符合了各自的審美追求與原則，相形之下，性靈詩論家在求真的審美原則下，反而都未從「情真」的角度去評賞柳詩。蓋「詩為心聲」，不能真實傳達心聲的，大概也成不了歷史上的詩人，是故「情真」似乎不是此等詩派據以與其他二派崢嶸的藝術鑑賞法則。此等詩派的詩論家在評賞柳詩時，顯示了評賞角度的駁雜性－－袁宏道指出柳詩的儒者風貌；吳喬評述柳詩「鍛鍊」的語言風格及「構思精嚴」的創作心理；洪亮吉評述柳的人品與胸襟。凡此，皆顯示此等詩論家在評述柳詩時不自覺地陷入了格調派的思維裡。大概只有袁枚、趙翼二人，純粹從性靈層面之「才份」角度去評賞柳詩。肌理詩派論詩講究「義理」與「文理」的統一，簡言之，此派以為，完美的詩歌是「內容」與「形式」的兼具，比起其他詩派，肌理詩派是比較接近格調詩派－－呈現了重學與爬梳史料的鑑賞特質。肌理詩派崛起於清代乾嘉時期，主肌理的詩論家有翁方綱，翁氏弟子梁章鉅以及肌理餘緒陳衍。翁方綱闡發了元好問關注的柳詩面向，深入挖掘柳詩承繼大謝「醞釀神秀」的語言風格，而陳衍則更細緻地深論了柳詩「縈青繚白」的語言風格與詩境。而梁章鉅則是從「才份」角度去評賞柳詩。 大致而言，詩論家評賞柳詩時大約不出流派本身審美追求的範疇。一旦出現相離情況，或受個人境遇轉折的影響，或受時代文風的影響，或受詩學本身後出轉精的趨勢所左右。直言之，接受與鑑賞，本屬極端個人與複雜的行為，雖有法則可循，卻又不全然依樣畫葫蘆，在在顯示了它的靈動性與豐富性。

偏好採用既已流傳的舊故事加以改編，為中國古典戲曲取材上的特色，這使得戲曲文學與大量先行作品間存在著「本事因繼」的關係；而，戲曲「舊故事」的題材來源，絕大多數都來自於敘事性較顯著的史傳、小說，甚少從相對而言抒情意味濃厚的詩歌中挖掘，但唐代詩人白居易，卻可說是難得一見的例外──同時有三篇詩作獲得後世劇作家青睞而受到改編，遂引發筆者強烈興趣而展開研究。本文主要關注議題有二： 其一，詩歌與戲曲同為韻文，在「以韻文敘述故事」的大方向下，觀察相似的故事題材，如何與「詩歌」、「戲曲」這兩種不同的文學體製相適應？「詩歌」與「戲曲」各自的文體結構，又將如何造就其敘事表現、產生不同的藝術效果？ 其二，舊故事往往負載著深厚的文化傳統與許多人類共同的情感或想望，當它進入了後代接受者的視域中，一方面將與個人的境遇、理想產生共鳴，另一方面，也會與新的時代精神產生碰撞。因此，改編劇作與詩歌原作在故事題材上固然具有從出關係，但若細究其情節安排，以及由此顯豁之主題意識，將發現它們實際上是相互鏡映而又各具脈絡的。 本論文的研究便是基於以上兩條軸線上而展開，首先分析文學體製結構對敘事表現的影響，說明相同故事題材經過不同藝術形式處理所具有的創新價值；其次則從透過情節內容的仔細對讀，抽繹出白居易敘事詩與改編雜劇之間情節安排上的差異，由此探入主題意蘊的精神內裡，說明不同時空情境下不同作者因「期待視野」差異而對故事作出不盡相同的詮釋。結合以上各層面，探討元雜劇對白居易敘事詩的改編情形。

本文建構兩種評價模型：蒙地卡羅模型及樹狀圖模型描述在隨機利率及信用風險下評估可轉換公司債的價值並比較市場狀況以及各種因子的敏感性

本研究旨在探討藝術心理課程對幼兒多元智能之成效探究。本研究以立意取樣選擇臺北市立雨農國小附設幼兒園進行研究，研究對象為56名年齡層滿五足歲至六歲之幼兒，研究設計採準實驗設計，將受試者隨機取樣至實驗組與控制組，實驗組接受為期五週的「藝術心理課程」。本研究所使用的資料處理與分析方法是以質量並行的方式進行，測驗工具採用葉玉珠（2005）所編製「幼兒多元智慧量表」，以量化資料分析為主，輔以質性資料包含教學觀察紀錄省思表、教師回饋表、家長回饋表、藝術心理課程之活動紀錄，作為質性分析之依據。 本研究結果如下：一、藝術心理課程能提升幼兒多元智能；二、幼兒在多元智能呈現大多為組合智能結構；三、幼兒的多元智能表現會隨著關係的熟悉度與團體氛圍增加；四、藝術心理課程之活動設計會引發幼兒多元智能的發展，引起興趣與學習；五、課程突發事件會成為幼兒人際與內省智能的專屬教材；六、幼兒經過教師提醒後能比過去短暫的時間內轉向正向行為。 本研究最後根據研究發現與結果，對教育各領域提出相關具體建議，本研究最終期盼，心理輔導與幼兒教育跨領域的發展課程，能對當今提出另一種教育面貌。

長度為n的三元數列(0, 1, 2)，探討(一)0為偶數個1為偶數個，或(二)0為偶數個1為奇數個，或(三)0為奇數個1為偶數個，或(四)0為奇數個1為奇數個的方法數時，就離散的傳統上來說是用遞迴關係去求解。本文將建構一對一函數，利用一對一函數的特性去求此問題的解，與以前的方法比較起來僅需要了解一對一函數的特性即可求解，易懂且不需要用到比較複雜的遞迴觀念。 / The problem of the number of ternary sequences of length n with : (a) 0 is even, 1 is even, (b) 0 is even, 1 is odd, (c) 0 is odd, 1 is even, (d) 0 is odd, 1 is odd, has been solved by recurrence relations before. We solve the problem by constructingone-to-one functions, and use the characteristics of one-to-one functions to solve this problem. Our method is simpler than those methods which have been done before.

本文是利用1996及2003年國民健康局所提供之「台灣地區中老年身心社會生活狀況長期追蹤調查」第三次及第五次調查資料庫之50-56歲中老年人口樣本，並且利用多元羅吉特模型 (Multinomial Logit Model)，試圖去探討影響中老年人口提早退休之因素。 研究結果發現當性別為男性、教育程度越高之中老年人口、有退休金可領、職業類別為第二級產業等因素，在提早退休的決策上選擇提早退休的相對機率較高。年齡越高、婚姻狀態為有配偶等變數，在選擇提早退休的決策上，則是選擇繼續工作下去的相對機率較高。

《元韻譜》的作者是喬中和。喬中和，字還一，河北省內丘人。他的生卒年代未詳，用他著作中的資料來推測，他大約生存在明代萬曆、崇禎年間。喬氏的著作有《說易》、《說疇》、《圖書衍》、《葩經旁意》、《古大學注》、《陰符經注》、《元韻譜》、《大九數》等。 《元韻譜》韻圖有如下的特徵： (1)每圖一韻，韻名列於圖首，如一□佸、二□佸、三奔佸、四般佸等。 (2)橫列字母，分四小圖，第一小圖：「幫滂門端退農雷鑽存損中揣誰戎翁懷光孔外」，第二小圖：「幫非微冬彤紉倫遵從雪追穿順閏喻訓倦群元」，第三小圖：「幫滂門德透能來臧倉三臻產沙仍恩寒庚慨咢」，第四小圖：「並皮明定剔泥林精清心知徹審日影曉見奇疑」字母凡有十九，故每圖分十九行。 (3)每圖分為四個小圖，其界限以四呼分，不以四等分。至於四呼之次序，柔律合之開呼則是合口，柔呂合之合呼則是撮口，剛律開之開呼則是開口，剛呂開之合呼則是齊齒，合、撮口呼同在一圖，開、齊口呼同在一圖。 (4)聲調分為上平、下平、上、去、入等五聲，五聲共居一格。 (5)共分54韻，上平、下平、上聲、去聲各12韻，入聲6韻，54韻用12佸統攝，陽聲韻6佸，陰聲韻6佸，陰聲韻6佸直接用博、北、百、八、孛、卜6個中古入聲字作為標目。 (6)前六圖本無入聲，其入聲排概以●(黑圈)表之。後六圖本有入聲，則有字者陽梓。 (7)有音無字則○(白圈)示之。 《元韻譜》韻書部分是把韻圖的每個字當成小韻作的同音字典。《元韻譜》的韻書只有釋義，沒有反切，而且，釋義大部分是抄《廣韻》、《集韻》等著名韻書。 《元韻譜》超越傳統韻書的規範，以時音為依據，定十九聲母及十二佸，再以陰平、陽平、上、去、入聲來表示當時河北西南部的語音系統。

由於現在網路發展的非常快速，資料的產生速度以及使用方式已經超過人們的分析能力與解讀能力，因此近來大資料計算是一個很重要的研究課題，許多科學家與研究單位都積極地投入大量的研究資源，目的就是要研究這些龐大的資料要如何去分析，或是解讀。特別是大型網站上的資料，使用者的數量和可點選的項目是隨著時間不斷增加，如何分析這類的資料是一個重要的課題。 我們將介紹如何利用Python程式的特性對大型網站進行使用者偏好分析，透過亂數投影和分解-合成多元尺度法的合作，做到使用者偏好網路的建制，協助大型網站對使用者進行即時性的閱讀項目推薦。我們提出Data is cache for dimension reduction 的概念，說明大資料計算必須配合資料庫才能達到真正的快速計算結果。

工具變數為處理非隨機試驗所面臨問題的方法之一，近來廣泛應用於計量經濟及流行病學領域；其主要目的在於控制不可觀測的干擾因素，使資料經過調整後「近似」於隨機試驗所得的資料，進而求出處理效果的一致估計值。由於先前研究大多探討連續型變數的情形，本篇論文將透過模擬與實證分析，針對二元之工具變數、反應變數及處理變數，比較一階段廣義線性估計量，two-stage predictor substitution (2SPS)，two-stage residual inclusion (2SRI)，及two-stage residual inclusion-Taylor expansion (2SRI-T) 這四種估計方法。 模擬結果顯示，當偏誤為主要考量時，2SPS與2SRI有較好的表現；然而，同時考慮偏誤及變異的情況下，2SRI-T則為較適合的估計方法。值得注意的是，模擬試驗所得出的結果與Terza等(2008)不同，2SRI並未優於2SPS。另外，將此四種方法套用至探討有小孩與否對生活的滿意度的影響之實際資料，其表現結果與模擬試驗結果一致。 / Instrumental variable (IV) analysis, one of the techniques to solve problems generated from non-random experiments, has been increasingly applied in many fields such as econometrics and epidemiology. Its utility stems from the belief that IV, if correctly selected, can potentially mimic randomization by adjusting for unmeasured confounders. However, because of less concern about IV analysis on categorical data, we center our discussion on binary outcome, treatment, and IV in this study. Four methods are compared: the one-stage generalized linear model (GLM), two-stage predictor substitution (2SPS), two-stage residual inclusion (2SRI), and two-stage residual inclusion considering Taylor expansion (2SRI-T). We conduct both the simulation and the empirical study to evaluate the performances of these four estimators. The simulation results indicate that, while 2SPS and 2SRI have better performances than the other two estimators with respect to the bias, they suffer from larger variability. On the other hand, 2SRI-T generally has smaller standard error than 2SPS and 2SRI, and hence might be preferred if MSE is the main concern. Noticeably, it also suggests that 2SRI does not outperform 2SPS which was inversely shown in Terza et al. (2008). The same conclusion is also found when implementing these methods on a real dataset to investigate whether having children has significant effect on one’s life satisfaction.