本文為一採行浮動匯率的小型開放經濟體系，在完全預期的預期模式下，我們設立一代表性個人最適化的通貨替代模型。我們採用的模型是以Liviatan (1981)貨幣進入效用函數的模型為基礎，納入Fisher (1983)視實質貨幣為可節省如勞動、資本等其它生產要素的一種投入要素，而將實質貨幣直接引入生產函數之概念，設立一最適化模型。藉以分析當本國貨幣成長率增加時，對外國貨幣名目存量、本國貨幣實質餘額、實質匯率水準等經濟變數的長期均衡與動態調整行為所產生的影響。本文得到不同於Liviatan (1981)的結果，即長期實質匯率水準會上升，而短期實質匯率水準，則有調整不足、錯向跳動和調整過度等現象。

由於環境品質改變之成本或效益沒有一個直接的市場可以衡量，為了 克服此一問題，Rosen 於1974年提出特徵價格法完整的理論架構。其利用 差異性財貨之價值受其所具有之不同屬性數量影響，於是可用計量方法將 個別屬性之價值導引出來。本文即是利用Rosen 所提之二階段過程，分別 估計台北、台中、高雄三地區之特徵價格函數，然後利用第一階段所獲得 之價格資料進行第二階段逆需求函數的估計。本研究除了進行上述二階段 之估計，另外以高雄地區為例，計算該地區因水泥廠存在，PM10濃度增加 對當地房地產價格之影響，此一影響也就是水泥廠存在PM10濃度增加所造 成的社會外部成本。 / The measurement of the benefit of environmental improve-ments is difficult because typically there are no markets for environmental guality. However, one can observe behavior in markets that are related to environmental guality , and it is sometimes possible to measure people’s willingness to pay for the environmental goods by using data from these markets. Hedonic methods is one of several techniques for doing this. Hedonic methods are based on the realization that some goods or factors of production are not homogeneous and can differ in numerous characteristics. My study follows the theoretical model that provided by Sherwin Rosen in 1974.According to Rosen’s model, estimation requires a two-step procedure. First, estimate the hedonic price function. Second, estimate the demand function for air guality(PM10’s density). At last , I try to estimate how much the cement plant decreases houses price. In fact , the estima-tion is equal to measure the external cost caused by the ce-ment plant around Kaushang area.

在許多的研究和應用之中都需要預測的技巧。本論文中, 我們建構了一個 新的神經網路模式--動態徑向基底函數 (dynamical radial basis function) 網路 (DRBF網路) , 並且用這種模式的神經網路作為「函數近 似子」(function approximator) 去處理預測上的問題。另外我們也設計 幾種不同的學習演算法以測試DRBF網路的功能。 / The forecasting technique is important for many researches and applications. In this paper, we shall construct a new model of neural networks -- the dynamical radial basis function (DRBF) networks and use the DRBF networks as "function approximators" to solve some forecasting problems. Different learning algorithms are used to test the capability of DRBF networks.

在這篇論文裡，我們探討 $\mathcal{A}$ 類半純函數的值分佈基本理論。我們證明了每一個 $\mathcal{A}$ 類半純函數最多有兩個重值，而這個結果是最佳的情形。進而，我們證明若一個 $\mathcal{A}$ 類半純函數 $f$ 與其導數 $f^{(k)}$ 共非零的複數值，則 $f\equiv f^{(k)}$。 / In this thesis, we study the basic theory of value distribution of meromorphic function of class $\mathcal{A}$. We prove that every meromorphic function of class $\mathcal{A}$ has at most two multiple values and the result is sharp. Also, we prove that if a meromorphic function $f$ of class $\mathcal{A}$ and its derivative $f^{(k)}$ share a non-zero complex value, then $f\equiv f^{(k)}$.

Greene (2005) 在縱橫資料型態下提出真實固定效果隨機邊界模型 (true fixed effect stochastic frontier analysis, TFESFA)，該模型保留了傳統隨機邊界法之架構並考量到廠商間之異質性問題，同時設定廠商之無效率項可隨時間改變。但此模型假定不同廠商皆有特定之固定效果參數，當廠商家數多而資料觀察期間較少時，會因待估參數過多而導致模型存在擾攘參數問題，產生估計偏誤 。 本研究利用Tsay et al. (2009) 提出之方法，以錯誤函數 (error function) 之非線性近似函數以及關聯結構函數 (copula function) 推導得到TFESFA模型經一階差分轉換後組合誤差項之近似概似函數，成為本研究提出之差分隨機邊界模型(difference stochastic frontier model, DSFA) 模型，透過模擬過程生成平衡縱橫樣本及不平衡縱橫樣本，發現本研究提出之DSFA模型的確能在觀察期間較少時消除擾攘參數問題之影響。最後，本研究使用TFESFA模型及DSFA模型，配合投入面距離函數來衡量俄羅斯銀行之技術效率，而DSFA模型亦能達到更良好之估計效果。

本篇論文共六章十六節，扼要內容如下： 第一章：緒論，分五節。 第二章：文獻回顧，分兩節。 第三章：單條出口函數之模型與實證，分兩節六小段。 第四章：聯立模型及實證，分兩節六小段。 第五章：函數之真正形態，分兩節。 第六章：結論，分三節。 本文主要針對總出口函數做綜合性的整理，而以台灣為實證的例子。根據不同的假設 估計不同形態的出口函數，分別為第三章的單條，出口需求函數，出口供給函數；第 四章的聯立方程式，長期均衡模型及短期不均衡模型，同時做函數穩定性之檢定，及 第五章利用Box-Cox 轉換求出出口函數之真正形態等，以期對影響台灣經濟命脈的總 出口行為做進一步的探討。

本論文旨在研究信用合作社在提供其金融服務時，是否具備規模經濟效益，以及是否 具有綜合性產經濟的效果，以作為業者決策及政府制定政策時的參考。全文一冊，約 三萬五千字。章節安排如下： 第一章：導論 第一節研究動機與目的。第二節文獻回顧。第三節研究方法與範圍。第四節全文架構 。 第二章：規模經濟的綜合生產經濟：第一節成本函數與對偶理論。第二節偏替代彈性 。第三節規模經濟。第四節綜合生產經濟。 第三章：模型設定：第一節投入與產出。第二節實證模型。 第四章：實證結果分析：第一節規模經濟。第二節偏替代彈性。第三節綜合生產經濟 。 第五章：結論與檢討。

累進所得稅是每一重視公平的政府所不可或缺的政策工具。即使在高度社會主義的經 濟體系中，專業技術人員的價格亦較其實際蒂酬來得高。在西歐與美加等資本主義的 國家中，如何對不同的所得階層課以不同的稅率，是個常見的爭論。然而，卻鮮有相 關的經濟理論對該爭論做適切的分析。本文即欲對課稅函數的型態估初步的探討。一 來可使經濟理論與稅務行政相結合，二來可做為決策者執行稅法的判斷標準。 作者假定所有社會成員的所得均來自於供給力時所獲取的薪資。個人以其稅後所得從 事消費，且個人的效用函數決定於消費的數量與工作的時數。循此假設，依最適控制 理論，求取社會總效用的極大化。是為本文之大要。

在機率論中，由於考慮因素的增加，因此往往有條件分配函數的存在（例如：身高 、年齡、體重等關係），我們假定當X=X 時 Y=Y(X) 之條件分配函數為H(y│x) 令 M(X)=E(y│x=x)=（ ∞ y dH(y│x) ，此時我們常稱M(x)為Y 在X 上之迴歸函 ）－∞ 數。 在一般迴歸分析常假設M(x)=β□＋β□ｘ 然後利用觀測值(ｘ□，ｙ□)，(ｘ□ ，ｙ□)，………，(ｘn ，ｙn )…… ，去推定β□及β□，例如最小平方法 ( ｎ Least Square) 就是以能使 Ｚ 〔Ｎi－（ｂo ＋ｂ1 ｘi）〕□為最小值時去推定 i＝1 β□及β□，並可進而推定M(x)之值。 為了不限制M(X)為X 之淺性函數，現在我們以另一觀點去探討迴歸問題，假設α為 任意洽定之實數且M(X)=α 有唯一之解ｘ＝θ，我們希望M(X)或Y(X)在滿足某些條 件下，能夠得到一隨機變數序列｛ｘn ｝，使得不管Ｘn 滿足何種分配函數，均能 有Ｘn 逼近到θ（雖然θ之值有時我們不容易求到）。 Robbins 與Monro 首先提出Y(X)受到限制時，關係式ｘn ＋１＝ｘn ＋ａn (ａ－ ｙn ) (３ａn )為一正數序列）可使ｘn 趨近於上式之根θ而Wolfouitz 與Kiefer ，將其擴展並討論在M(X)為極大時隨機逼近序列｛ｘn ｝之逼近情形，著者在文中 將改變其條件以討論其另一種逼近情形。 最後，我們討論多變量的逼近法則，即ｋ個隨機變數｛ｙ□｝，………，｛ｙk ｝ 分別為隨機變數ｘ□，……，ｘn 之函數，則在文中我們希望能尋出一個法則，利 用向量內積的方法，可同時逼近多個條件期望值Ｍ(i)（ｘ□，……，ｘn ）＝α1 之解，文中並同時討論Ｍ(i)（ｘ□，……，ｘn ） 為極大之情形。

本文討論在抽樣調查中被視為隨機集合模型的樣本，並試著架構基於模糊統計邏輯的粗化數據(coarse data)之理論與特性。因為有些抽樣調查中的數據可以視為隨機集合模型所得出的新數據。如何應用數學分析方法，配合軟計算技術以達到有效之資料處理與統計分析就是本研究之重點。我們將隨機抽樣樣本當作隨機實驗所做出來的結果，而這個論點可以幫助我們分析粗化數據。在探索抽樣調查的隨機集合和分佈的時候，機率測度論提供了很多種非精確數據給予統計學推測結論(statistical inference)，我們推廣傳統理論，以模糊集合及隸屬度為基礎，作為集合元素運算之依據。 關鍵字：粗化數據、隨機集合、隸屬度函數 / In this paper we discuss the sample in the random set model for the sampling survey. Since the data from sampling survey can be treated as a new type of data from the random set model. How to apply the mathematical analyzing methods as well as soft computing techniques to reach an efficient propose is our main goal. We treat random sampling data as the result of random experimental design. And this concept will help us to analyze the coarse data. Finally, in investigating the random set and its distributions for the random sampling survey, traditional probability measure theory serves an important role in the statistical inference, while we use the membership function and fuzzy operations to extend traditional concept into a more general case. Keywords： Coarse data, Random set, Membership function