本研究有鑒於目前市場上仿冒品充斥，全球產業每年因偽造行為所產生的損失已高達美金4000億元左右，嚴重影響產業生存。為打擊仿冒現象，防偽產業因應而生，隨著消費者越來越重視消費權益及企業為了維護其品牌權益而蓬勃發展，嚴然已成為各種新產品不可或缺的附屬產品，防偽產業的未來發展及其競爭激烈是可以預期的。本論文提及的防偽標籤是專指『將單一或多種以上的防偽技術運用在可以黏貼或印製在目標產品的包裝或目標產品本身的標籤產品』。由於防偽標籤是附屬於目標產品，並非消費者所購買的標的。但透過對消費者購買行為的研究可以分析產品防偽的需求程度，進而提供產品製造商或供應商了解該產品是否需要防偽標籤？ 　本文首先蒐集消費者行為之文獻資料，找出消費者特性、消費者價值觀、消費者生活型態及消費者涉入程度等與防偽涉入程度相關的變數，整理各變數間的交互關係導出消費者對於防偽涉入程度會影響產品防偽的需求程度；其次透過焦點訪談及專家訪問內容得知，產品特性也是影響產品防偽的需求程度的重要因素；最後再由產品防偽的需求程度分析防偽標籤的市場需求。另一方面，不同的購買情境也會影響防偽標籤的市場需求，其中包括了購買通路以及標籤功效、法令規範、消費者對防偽標籤辨識能力等外在環境。 本研究經由消費者問卷調查，將所獲得的資料經由多變量變異數分析、相關分析及頻次分析等統計方法所得之結果來驗證假設。其結論均能滿足本研究所希望達到的五項目的。 　一、影響防偽標籤市場需求的因素 　二、影響消費者防偽涉入程度的因素 　三、哪些特性的產品需要防偽標籤 　四、哪些通路的產品需要防偽標籤 　五、現階段防偽標籤的推廣成效 最後將本研究之發現作整理，提供防偽標籤業者作實務上的建議，希望這些參考意見在防偽產業擬定防偽標籤行銷策略時，能給予適切的助益。

本研究對曾經以直效行銷方式購買保險的台灣地區消費者，根據各縣市人口比例進行隨機分層抽樣，共發出問卷5066份回收有效問卷913份，並以PZB衡量服務品質模型中的感受的服務 (Perceived Service) 變數做為區隔市場的基礎。經多變量統計分析，將DM、TM、Agent三個行銷管道中各自區隔出三種消費族群；銀行保險管道區隔出四個消費集群。每一個集群配合卡方檢定，對購買壽險的「利益因素」與構成知覺風險高低因素中的「價格/意願」、「商品知識/偏好」「態度/涉入」、「訊息來源/管道偏好」與「人口統計變數」共六個行為變數來解釋集群的行為特徵。研究發現： 1. DM管道消費者(831人)的行為特徵在「利益因素」為便宜、保險是理財套餐一部份、透過其他商品而購買；在「商品知識/偏好」為終身險、儲蓄險、重大疾病險、團體險、意外險；在「態度/涉入」重視的為是否有專人服務與諮詢、與接觸訊息時點有關；在「訊息來源/管道偏好」為業務員、郵局；在「人口統計變數」為年齡集中於23~37歲(71%)、教育程度集中於高中~大學(89%)、居住地區北部(39%)、南部(30%)、中部(26%)。 2. TM管道消費者(57人)的行為特徵在「利益因素」為保險是理財套餐一部份、透過介紹後喜歡並購買；在「商品知識/偏好」為終身險、儲蓄險；在「態度/涉入」重視的為是否有專人服務與諮詢；在「訊息來源/管道偏好」為業務員、TM；在「人口統計變數」為男性居多(68%)。 3. Agent管道消費者(839人)的行為特徵在「利益因素」為購買程序方便、信賴金融機構知名度；在「商品知識/偏好」為重大疾病險、團體險；在「態度/涉入」重視的為是否有專人服務與諮詢、與接觸時點有關、保障內容保費高低、接觸與了解的過程、售後服務、購後滿意程度；在「訊息來源/管道偏好」為業務員、金融機構櫃檯；在「人口統計變數」為年齡集中於23~44歲(83%)、教育程度集中於高中~大學(88%)、職業以民營職員、自由業、自營商人、公教人員。 4. 銀行保險管道消費者(101人)的行為特徵在「利益因素」為信賴金融機構知名度；在「商品知識/偏好」為儲蓄險；在「態度/涉入」重視的為購後滿意程度；在「人口統計變數」為家庭收入9萬以下(80%)、婚姻狀況已婚佔55%。 / This paper investigates the Taiwan's consumers who ever bought insurance by way of direct marketing channel. According to both of random stratified sampling and the proportion of each state's populations, we mail out 5066 articles of questionnaire and gain the 913 effective responses totally. The variable of segment is "perceived service" which is from the PZB model of 1994's version. With the multivariate analysis, we get 3 clusters on each marketing channel of DM, TM, Agent, and 4 clusters on Bancassurance. To each cluster, we apply χ2 Test to test whether it is significant to those behavior factors which are "Interest for buying insurance", "Price/Intention", "Product knowledge/Preference", "Attitude/Involvement", "Information/Channel", and "Population profile". ┌────┬─────┬─────┬─────┬─────┬─────┬─────┐ │ │Interest │Price/ │Product │Attitude/ │Informati-│Population│ │ │buying │Intention │knowledge/│Involveme-│on/Channel│profile │ │ │insurance │ │Preference│nt │ │ │ ├────┼─────┼─────┼─────┼─────┼─────┼─────┤ │DM │Cheaper, │ │Whole life│Consultant│Agent,post│Age │ │ │One stop │ │, Endowme-│exist or │office │between 23│ │ │shopping, │ │nt Dread │not, The │ │and 37, │ │ │Cross │ │disease, │dealing │ │education │ │ │buying │ │group │moment, │ │between │ │ │ │ │insurance,│ │ │high │ │ │ │ │accident, │ │ │school and│ │ │ │ │ │ │ │university│ │ │ │ │ │ │ │resident │ │ │ │ │ │ │ │area on │ │ │ │ │ │ │ │north, │ │ │ │ │ │ │ │middle of │ │ │ │ │ │ │ │Taiwan │ ├────┼─────┼─────┼─────┼─────┼─────┼─────┤ │TM │One stop │ │Whole │ │Agent │Male(68％)│ │ │shopping, │ │life, │ │ │ │ │ │Acceptance│ │Endowment,│ │ │ │ │ │after │ │ │ │ │ │ │ │explanati-│ │ │ │ │ │ │ │on │ │ │ │ │ │ ├────┼─────┼─────┼─────┼─────┼─────┼─────┤ │Agent │Convention│ │Group life│Consultant│Agnet, │Age betwe-│ │ │, Trust │ │, Dread │exist or │Bancassur-│en 23 and │ │ │ │ │disease, │not, The │ance, │44, Educa-│ │ │ │ │ │dealing │ │tion │ │ │ │ │ │moment, │ │between │ │ │ │ │ │Contents │ │high scho-│ │ │ │ │ │and price,│ │ol and │ │ │ │ │ │The deali-│ │university│ │ │ │ │ │ng process│ │, │ ├────┼─────┼─────┼─────┼─────┼─────┼─────┤ │Bancass-│Trust, │ │Endowment │Emphasis │ │Family │ │urance │ │ │ │the satis-│ │income │ │ │ │ │ │faction │ │below │ │ │ │ │ │ │ │NT90000, │ │ │ │ │ │ │ │married │ │ │ │ │ │ │ │(55％), │ └────┴─────┴─────┴─────┴─────┴─────┴─────┘

近年來，隨著科技的進步與工商業的發展，預測技術的創新與改進愈來愈受到重視，同樣地，對於預測準確度的要求也愈來愈高。尤其在經濟建設、人口政策、經營規畫、管理控制等問題上，預測更是決策過程中不可或缺的重要資訊。有鑑於此，本論文嘗試應用模糊關係方程式，提出多變量模糊時間數列建構過程及轉折區間檢測模式理論架構。另一方面，多變量模糊時間數列模式建構過程，研究者曾提出很多轉折點之偵測與檢定方法，然而在實際的例子中，時間數列之結構改變所呈現出來的是一種緩慢的改變過程，即轉折點本身就是模糊不確定。這個概念在建構不同模式分析各國經濟活動數據時更顯重要。本論文針對轉折區間之檢測提出一個完整的認定程序。多變量時間數列系統中的隸屬度函數等於在計算成果指標群時的群集中心。應用本論文提出的方法，我們以德國、法國及希臘之總體經濟指標GDP為例，考慮通貨膨脹率、GDP成長率及投資率來進行轉折區間的檢測。 / In recent years, along with the technological advancement and commercial development, the creation and improvement of forecasting techniques have more and more attention. Especially at the economic developments, population policy, management planning and control, forecasting gives necessary and important information in the decision-making process. Regarding stock market as the example, these numerals of closing price are uncertain and indistinct. Again, the factors of influence on quantity are numerous, such as turnover, exchange rate etc. Therefore, if we consider merely the closing price of front day to build and forecast, we will not only misestimate the future trend, but also will cause unnecessary damage. Owing to this reason, we propose the procedure of multivariate fuzzy time series model constructed and theory structure by fuzzy relation equation. Combining closing price with turnover, we apply our methods to build up multivariate fuzzy time series model on Taiwan Weighted Index and predict future trend while examine the predictive results with average forecasting accuracy. A fuzzy time series is defined on averages of cumulative fuzzy entropies of the tree time series. Finally, an empirical study about change periods identification for Germany, France and Greece major macroeconomic indicators are demonstrated.