本研究乃依據合理之外生變數預測值，應用統計方法及電腦快速、量大之特性，求得 一準確外生變數預測；俾便企業界據此作產銷協調、物料需求規劃、存貨管理之依據 。

以往建立銷售預測模式，是以銷售資料本身過去之變化情形為主，即只考慮外生變數 之綜合性影響，往往忽略了外生變數之重要性。然隨著社會結構的日趨複雜，外生變 數對銷售預測常有著牽一髮而動全身之影響力，因此在今日多元化的社會中，欲精準 地達成銷售預測目的。則需依賴外生變數之掌握，所以外生變數預測在銷售預測目外 可或缺的一環。本研究主要發展實務導向之外生變數預測，俾使企業電腦化之實際應 用。 方法上乃運用貝氏時間序列分解成長期趨勢，季節變動，循環變動及不規則變動後， 再融入專家之先驗知識，採用乘法模式進行外生變數預測，其中在估計長期趨勢時， 更運用了BOX-COX 轉換函數，移動平均法及加權最小平方法等；在融入專家之先驗知 識時，運用貝氏理論，計算樣本預測之間之關係篤差異，以求得更精準之預測。 為探討上述方法之可行性，實證方面以一個案公司之實際資料，假定各種特例情況， 逐一測定每一步驟之正確性及穩定性。 此結構乃一實務導向之外生變數預測，企業可將之電腦化，經由先驗訊息的融入，探 討廣告，促銷，相對價格籌之預測與規化；而且，本研究所獲之外生變數預測可輸入 內生變數預測系統，求得精確之銷售預測。

本研究使用含外生多變數為門檻值之TAR模型，分析並預測103年到105年的台股指數。建構多變量之門檻自迴歸模式較傳統以時變或自變數自動控制值更能反映出時間數列結構改變的過程與趨勢。這對於模式分析與預測有更優的解釋能力。且含外生多變數為門檻值之多變量門檻模式的可適用範圍很廣，尤其是當時間數列中的結構改變的現象，來自於外在多個變數衝擊，或非線性現象。此時加入多個外生變數作為考量，更能精準分析資料和做預測。我們以台股指數為例，實證結果顯示，我們所提出之模型，較傳統預測方法有更高之準確度。 / In this research, we use exogenous multi-variables as threshold values to construct a threshold autoregressive model in order to analysis and forecast TAIEX index between 103 years and 105 years. Constructing the threshold autoregressive model with multi-variables is better to reflect the process and trend of the change in time series structure than traditional model. This provides the better explanatory ability for model analysis and forecast. Also, the threshold autoregressive model with multi-variables containing exogenous multi-variables can apply more range, especially, as the structure change in time series due to the exogenous multi-variables shock. Through adding more exogenous variables, one can analyze data and forecast accurately. In this paper, the empirical results of TAIEX index shows that the threshold autoregressive model with multi-variables containing exogenous multi-variables is more precise than the traditional way.

個人的房屋需求除了受當期的一些外生變數－－當期房價、房租、所得、利率等的影 響外，還受到兩大不確定因素的影響。這兩大不確定因素分別為未來所得和未來房屋 價格。未來的個人所得一大部份取決于個人的基本背景，因此通常呈現較穩定的增加 ，而個人也較容易預期到。未來房屋價格則完全取決于未來充滿不確定的環境，可能 大漲，可能狂跌，充滿著風險，因此價格風險值得我們重視。 本文以簡單的三期模型去分析在考慮價格風險下，不同的購買時間將會有什么樣的房 屋需求函數。而當價格的分配機率或者說價格預期改變時，對于房屋需求會有怎么樣 的影響。 起初，本文是假設沒有遺贈行為的。但為了與真實的中國民情相配合，作者放松了此 假定，而考慮了在有遺贈行為下的房屋需求函數。 個人到底會在那一期買房子，是一個頗值得探討的問題。本文嘗試以模擬方式求出不 同購買時間下的預期效用，然后比較效用的大小，推論出個人會在那一期購買房屋。 當一些外生變數改變，則會影響到預期效用，因而可能影響到購買房屋的時間，本文 將加以探討。

本文應用譜相方法探討混合（ｐ，ｑ）階自身迴歸移動平均模式，即ＡＲＭＡ（ｐ， ｑ）模式，參數的漸近有效推定。進而考慮附加外生變數後的擴大模式，其分別在純 量型和向量型下的推定。第一章，緒論。第二章，純量型ＡＲＭＡ（ｐ，ｑ）模式之 參數推定，說明在漸近有效的意味下，如何經由傳立葉轉換過的觀測資料來推定移動 平均ＭＡ（Ｐ）模式，並據以推定純量型ＡＲＭＡ（ｐ，ｑ）模式。第三章，純量型 ＡＲＭＡ（ｐ，ｑ）附加外生變數模式之參數推定。討論在第二章純量型模式中，頍 外加進一組外生變數後，模式的漸近有效推定。第四章，向量型ＡＲＭＡ（ｐ，ｑ） 附加外生變數模式之參數推定。乃應用張量符號，將前一章之模式推定推廣到向量型 。第五章，模式參數之Newton-Raphson等價推定。說明以Newton-Raphson計算法，如 何獲致與前幾章相同的漸近有效推定量。第六章，應用與結論。

流浪教師問題是目前教育界中ㄧ重要問題，流浪教師數的預測精準與否，將會影響教育政策的裁定。本研究中，使用多變量門檻自迴歸模式，預測100年度到103年度的流浪教師數量。結果顯示，多變量門檻自迴歸模式較ARIMA模式更能顯現數列的趨勢，對於預測上有極大的幫助。且多變量門檻自迴歸模式的可用範圍很廣，因為一般的時間數列中或多或少都會有結構改變的現象，時間數列的資料普遍存在有非線性現象，且同時受到多個變數影響，此時加入多個外生變數作為考量，更能精準分析資料和做預測。 / The vagabond teachers in elementary schools is an important problem in education administration. An accurate forecast of the number of vagabond teachers in elementary schools may heavily affect educational policy. In this thesis, we use multivariate TAR model analysis to forecast the number of vagabond teachers in elementary schools in Taiwan Area during a period from 100 to 103. According to the result, multivariate TAR model perform well for prediction. Multivariate TAR model can be widely used in different circumstances, especially complicated situation. As far as common time series data is concerned, it has change point or change period occurs.Structural change of a non-linear time series is auniversal phenomenon. Selecting suitable data variables and using exogenous variables to be a threshold, we could obtain better predictable effect by multivariate TAR model.

自從一九七三年普遍實施浮動匯率以來，已有許多理論強調資產市場在匯率決定上所 扮演的角色，其中包括有強調資產完全替代之貨幣方法柔不完全替代之資產選擇方法 等。然而這些理論皆謂匯率係由外生變數所決定，本文之重點所在，即擬一改以往匯 率外生決定之觀念，而將之內生化。其內容大致如下： （一）對於匯率決定之各種理論稍作回顧整理，並探討其間之主要差異。 （二）鑑於匯率變異性之擴大，本文將匯率之決定內生化，利用非線性差分方程為工 具，分析匯率之變動是否有chaotic 現象。 （三）為了理論之證實，本文亦擬利用模擬試驗方式來作實證分析。