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1	資產群組之動態違約模型──以信用擔保債權為例 / On the Dynamic Characterization of Correlated Defaults in the Pricing of Collateral Debts Obligations 陳美君, Chen, Mei-Chun Unknown Date (has links) 本文以建構存活率(survival probability) 之動態過程, 提出簡易的動態信用模型, 可應用於資產群組之信用風險衡量, 及評價廣泛的信用衍生性商品。本研究將模型應用於信用擔保債權(collateralized debt obligation, CDO) 之評價, 再延伸至遠期信用擔保債權之評價。模型假設存活率生成函數(survival probability generating function) 之動態過程乃一含有漂浮項(drift term)的跳躍過程(jump process), 以形容信用事件發生對違約可能性提高之現象。為改善卜瓦松過程中每期信用事件獨立之缺點, 本文假設信用事件之發生頻率為三參數之伽瑪分配(Gamma distribution), 使違約事件之傳染效果(contagious effect) 及叢聚現象更為明顯。模型中所有參數均可以信用擔保債權之市價予以校準, 並且理論價格與市價十分相近。本文提供以信評資料估計信用事件發生頻率之方法, 估計所得之損失分配與市價所隱含之損失分配接近; 故本模型可以充份運用信用評等之資訊, 並可以更合理地評價信用資產群組之價值。違約叢聚信用傳染
2	數學規劃在叢聚分析上的應用研究江振東, JIANG, ZHEN-DONG Unknown Date (has links) 通常，在我們所取得的任意一組資料裡，由於內在特性的關係，往往會使資料自然形成若干叢聚（Clusters）。叢聚分析（Cluster Analysis）的目的，就是如何藉由數量的方法，找出這些自然形成的叢聚，俾便於往後資料的整理和分析。儘管界定叢聚的角度，將因人、因事而有所不同。然而根本上，這就是一個尋找最佳解的方法，來找出資料中的最理想分組，便成為一種自然而可行的嘗試。本文係就動態規劃、整數規劃（整數規劃模式改以Subgradient Method求解）、暨分支定限法（Brandhand-bo und Method）如何處理叢聚分析問題，分別予以討論比較。數學規劃規劃叢聚分析叢聚動態規劃整數規劃暨分交定限法 CLUSTER-ANALYSIS CLUSTERS BRANDH-AND-BOUND-METHOD
3	應用判別及叢聚分析探討職業滿意度影響因素之研究 / Analyzing the factors of job satisfaction by using discriminant analysis and cluster analysis 陳淑君, Chen, Shu Jin Unknown Date (has links) 高級人力的培育和充分利用, 是政府施政的基本目標,當我們論及高級人力的運用時,具有大專(含)以上學歷的工作者對目前職業的滿意程度是不能忽略的一項因素。「職業滿意度」是指就業者在工作情境中所得到的心理反應狀態而言。滿意程度的高低, 會影響到工作的效率,以至於整個工作單位的績效。因此, 工作者滿意程度與否,亦為探討人力運用問題時重要的一環。本文以實際問卷調查資料,就影響職業滿意度的因素對就業者的職業滿意度作判別分析。傳統上的判別分析方法,都是用來處理連續性資料, 而本文所要分析的資料都是離散資料 , 即屬質化(qualitative)的變數。文中介紹一種離散資料的判別分析方法, 及應用在實際資料的分析結果;另外,本文進而嘗試以一般用於處理連續性資料的常態假設及無母數統計法來分析離散資料, 所得的判別結果與離散資料判別法相比較。最後本文以叢聚分析法, 來討論職業別對職業滿意度的叢聚狀況。判別分析叢聚分析順序尺度 Discriminant Analysis Cluster Analysis Ordinal Scale

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