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自營商投資策略與會計資訊關係之研究

何冠蓁 Unknown Date (has links)
在我國股市中,自營商、外資與投信都被歸類為,具備優越知識之三大專業投資法人;所謂的優越知識應是代表該投資法人蒐集、解釋與分析攸關資訊的專業知識與經驗,而其中的會計資訊就是投資人最重要的基本資訊來源之一。故本研究預期會計資訊鷹會對自營商的投資策略產生影響,也就是說,自營商在進行投資策略時,會參考會計資訊。 本研究採用T檢定與迴歸分析法,來探討從民國八十四年七月一日至八十五年六月三十日止之一年間,自營商投資策略與會計資訊的關係,共採用349家樣本公司的18148筆自營商買(賣)超週資料。本研究中所指的會計資訊是定義為上市公司季報、半年報、年報中的每股盈餘,據以算出之季盈餘成長率;至於本研究中之自營商的投資策略則為「每週自營商買進賣出較多表」中,以買進減去賣出所得到的買(賣)超,據以算出其各季之平均成長率。 經實證分析,本研究所獲致的結論茲彙述如下: 一、相對於去年同一季而言,若個股本季的季盈餘成長率為正,並未如預期一般:自營商買超的成長率為正,或賣超的成長率為負,亦即買(賣)超的成長率並未增加。這可能是因為自營商在進行其投資策略時,季盈餘成長率資訊可能是一個參考資訊,但是並不是一個具有關鍵性的參考資訊,或者是要和其他資訊一起考量才有其重要性。 二、相對於去年同一季而言,若個股本季的季盈餘成長率為負,並未如預期一般:自營商買超的成長率為負,或賣超的成長率為正,亦即買(賣)超的成長率並未減少。同上之推論,這可能是因為自營商在進行其投資策略時,季盈餘成長率資訊可能只是一個參考資訊,而不是一個具有關鍵性的參考資訊,或者是要和其他資訊一起考量才有其重要性的緣故。 三、相同地,自營商買(賣)超的成長率與季盈餘成長率的幅度並未如預期地呈現正相關,也就是說季盈餘成長率為正,且成長率愈高者,其買(賣)超成長率並不會愈高。此結果更加證明季盈餘成長率並不是自營商在進行投資策略時的關鍵參考指標,或者是要合併其他資訊一同考量才能顯示出其重要性。 四、同(三)之結論,自營商買(賣)超的成長率與季盈餘成長率的幅度並未如預期地呈現正相關,也就是說季盈餘成長率為負,且成長率愈小者,其買(賣)超成長率並不會愈低。此結果更加證明季盈餘成長率並不是自營商在進行投資策略時的關鍵參考指標,或者是要合併其他資訊一同考量才能顯示出其重要性。 五、在買(賣)超成長率為正時,若季盈餘成長率為正,相較於季盈餘成長率為負的情況下,自營商的買超成長率會較小,或賣超成長率會較大,也就是說:買(賣)超成長率會比較小。此結果和預期正好相反。這可能是因為自營商面對好消息時,會稍有遲疑,未敢為上反應並買進較多或賣出較少股票,即所謂「季節延遲」效應,因此其買(賣)超成長率反而小於面對壞消息時的反應。 六、在買(賣)超成長率為負時,若季盈餘成長率為負,相較於季盈餘成長率為正的情況下,自營商的買超成長率會較小,或賣超成長率會較大,也就是說:買(賣)超成長率會比較小。此結果和預期相符。
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流動性與總體經濟--台灣股票市場實證 / The Macroeconomic Determinants of Liquidity:Evidence from Taiwan Stock Market

冉雋, Jan Chun Unknown Date (has links)
本論文主要研究主題為股票市場流動性的共同影響因子,並檢定總體經濟變數是否能對股票市場整體流動性的變動提供解釋。 過去對於流動性相關主題的研究多半著重於個別股票流動性與其股價高低,股價變動程度以及公司個別事件如股票分割等對其股票流動性所造成的影響。而本文則是針對在台灣股票市場交易之個股為標的,探討總體經濟變數對股票市場整體流動性的影響。與過去文獻實證結果相同的是,台灣股票市場交易的不同個股之流動性的確存在共同的影響因子。而在流動性解釋因子的實證方面,結果顯示總體經濟變數中的匯率,工業生產指數,以及貨幣供給額之變動率皆對股票之流動性有正面的影響。而利率與通貨膨脹變動率則與股票流動性存在著負向的相關性。除此之外,本研究也發現以上各總體變數對股票流動性的影響力會隨景氣循環的不同階段而有所差異。 本論文之實證結果不但增進我們對股票市場整體流動性長期變化的了解,同時也更進一步建立起總體經濟與股票市場流動性之間的關聯。 / This study investigates the common factors of the stock market liquidity and examine whether the variations of liquidity can be explained by the general macroeconomic variables. In contrast with pervious research which focuses on the firm-specific determinants of liquidity, our study emphasizes the influence of a macro-perspective aspect on the market-wide liquidity. Consistent with what other studies documented in the U.S. security market, we first evidence commonality in liquidity in Taiwan stock market. We also find exchange rate, industrial production index, and money supply are positively correlated with stock liquidity while interest rate and inflation rate are negatively related to liquidity. Furthermore, we show that macroeconomic variables impose influences of different magnitudes on stock liquidity during different stages of business cycles though the empirical results are not statistically significant in our study. This research helps us learn more about the relationship between stock market liquidity and the macro economy and provides another prospect of how liquidity changes in the long run.
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期貨巿場效率性之再探討-季節性單根檢定

周曉萍 Unknown Date (has links)
本研究利用ADF單根檢定以及新觀點的季節性單根檢定做為分析工具,去檢測期貨巿場與現貨巿場是否存在一長期均衡關係。研究對象共有十種,分別為:能源期貨-輕原油、煤油,外匯期貨-日圓、瑞士法郎(對美元),短期利率期貨-一個月期倫敦銀行拆款利率、90天期美國國庫券,公債期貨-2年的美國中期公債、15至30年的美國長期公債,S&P500指數期貨,金屬期貨-高等級銅期貨。 過去檢測長期均衡關係所使用的單根檢定觀點假設其他頻率的單根並不存在,因此當拒絕虛無假設時,我們無法確知拒絕的原因是資料真的沒有單根的存在,抑或是資料具有季節性現象,因此納入季節性考量的HEGY檢定法,將是比較一般化的檢定方法,而且因為HEGY能夠同時檢定季節性及某些非季節性單根的存在與否,而不必假設所有季節性頻率的單根皆同時存在,所以ADF單根檢定法可視為HEGY季節性單根檢定法之特例,因此一般來說,HEGY檢定法之檢定力較ADF單根檢定法為高。 而本文實證結果亦證明,ADF單根檢定法的確無法檢定出季節性單根的有無,當季節性因素存在時,使用ADF單根檢定將可能導致錯誤的推論。
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明膠產業生產管理:台灣毛豬交易量之分析與預測

高鴻遠 Unknown Date (has links)
充足與質優的原料為明膠產業最重要的關鍵成功因素。但鑒於國內豬皮無法充足供應的前提下,明膠產業只有以國內豬皮原料供應為主國外進口原料為輔的生產策略因應。然而動物性產品受限於動物疫情影響、宗教信仰、保鮮要求、倉儲運輸等限制,加上價格因素等並不容易購買。故在進口採購決策上要如何買的好(品質與價格) 更要買的巧(進廠時程),實需要一套科學性的統計預測工具來協助管理與進口採購決策。 本文探討1999年1月至2006年9月間,台灣毛豬均衡交易量的影響因素,本研究具有下列特色:第一,基於豬隻均衡交易量及交易產地價格每月都在變動,為能擁有更多資訊使模型更具解釋能力及實務上時效性的考量,故本文首次使用「月資料」來驗證影響毛豬月均衡交易量的影響因素。第二,有鑒於季節性變數對台灣毛豬均衡交易量深具影響性,首次加入農曆「季節性變數」,包括農曆新年、清明節、端午節、中元節、中秋節,以及三個季節變數:二月、六月及十二月,做為影響毛豬月均衡交易量的影響因素。第三,本研究以毛豬產地價格(PH)、七公斤仔豬價格(PL)、前一個月毛豬均衡交易量(HOGKNt-1)、前五個月豬隻在養數量(HOGPKt-5)及前三個月每頭毛豬交易的平均重量來配置毛豬均衡交易量模型,所得模型之配置程度高達96.50%。最適配置模型如下: HOGKN =β0 + ( PH *β2) + ( PL *β3 ) + ( HOGKNt-1 *β4 ) + ( HOKGP *β5) + (HOGAW*β6 ) + ( D_NY *β7) + ( D_2 *β8 ) + ( D_6 *β9 ) + ( D_12 *β10 ) +ε 經由實證結果發現一月及十二月的季節變數對毛豬均衡交易量有正向顯著影響;二月及六月的季節性變數具負向顯著影響;而中元節及中秋節的影響並不顯著。 本研究同時發現台灣的毛豬產業已在1999年底結束口蹄疫的影響,已完全由此一疫情影響中回復。但是毛豬產業的產銷結構已因口蹄疫的影響及政府養豬政策的改變所引導,由過去大量外銷日本的產業政策改為目前以供應內銷市場為主的內需型產業。 至於因應自由貿易之需求,加入WTO後自2005年1月1日起全面開放豬肉及其相關製品市場以來,可能由於國人嗜食溫體豬肉之習慣及飲食習慣的改變,至今進口豬肉及內臟的數量在本研究並不具顯著影響。 本研究亦發現國內毛豬之交易價格經研究具有季節性影響與長期走高的趨勢,每年的三、四月份為豬隻交易價格最低的月份,七、八月則為交易行情最高的季節,這可能與台灣三、四月份氣候宜人豬隻成長快速,七、八月份氣候炎熱,豬隻成長減緩存活率下降有關。 此外毛豬交易的平均每頭豬的重量亦具有明顯的季節性影響且有長期走高的趨勢。這一有趣的現象可能係受到養豬政策與科技進步之影響,豬農戶數不斷減少,但單位養殖戶的養殖數不斷升高,豬農們對養豬投入更高的成本與研究,飼料換肉率不斷的提升所致。然而此一現象對養豬相關產業而言,應可進一步探究其源由,並從中找出與善用此一季節性影響利基之所在。
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我國上市公司季盈餘時間數列特性之研究

鄭素鄉, ZHENG, SOU-XIANG Unknown Date (has links)
無論是投資人和債權人之投資與授信決策或企業內部之規劃與控制,在其決策模式中 ,會計盈餘常是一項重要因素。因此,檢查盈餘的時間數列特性不僅可瞭解盈餘產生 過程的統計特性,並且可據以預測未來的盈餘,本論文之目的即在研究我國上市公司 季盈餘時間數列特性,建立其時間數列模式。資料來源是利用台灣證券六易所上市公 司財務資料簡報,搜集整理民國六十五年第三季至民國七十七年第三季計41家上市 公司之49期季盈餘資料作為研究分析對象。利用BOX和JENKINS二人之時間數列分析 ,即所謂自我迴歸整合移動平均模式,替我國上市公司季盈餘建立時間數列模式。由 於資料搜集之限制,無法進一步作預測比較分析。有關BOX-JENKINS 分析之計算,則 利用教育部電子計算機中心所提供之套裝軟體SCA-UTS。 研究結果發現:所認定41個個別B-J 模式中,以自我迴歸模式及混合自我迴歸移動 平均模式較多;此外,模式中包含季節性因素,顯示季報表之發佈也有其重要性。
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台灣地區生育事件之季節模式與變遷分析 / Patterns and Changes of Birth-Seasonality in Taiwan, 1906-2003

裘雁鈴, Chiu,Yen-Ling Unknown Date (has links)
生育事件究竟是一種生物事件(biological events)或是社會事件(social events),一直以來,引發學者不同面向之探討,然至今尚無定論。對於生育行為是否存在季節性之變化,過去的研究結果呈現不同之見解。本研究企圖釐清生育事件是否存在特定季節或其他之變化模式,特別利用台灣地區歷年(1906~2003)生育資料,經由統計運算與圖形之呈現,證實台灣地區生育事件之變遷模式,確實存在季節模式之變化。整體而言,生育事件的季節週期模式,呈現U型,以四月到七月為出生淡季、十月到隔年一月為出生高峰。但此一模式在「結婚事件的季節週期模式」維持穩定不變的前提下,一九七0年代開始慢慢逐漸式微,甚至到了九0年代二十一世紀初,生育事件的月份波動情形已轉為年終高峰之左傾模式。 綜合言之,促使台灣地區生育事件典型季節模式的解釋機制主要可以歸納為「農業週期」與「節慶」兩點。另外,對於導致整個二十世紀台灣地區生育事件季節性模式變遷的原因討論中,在「結婚事件的季節模式」穩定持續存在前提之下,意味著「結婚」與「生育」兩者間的傳統直接關係受到了其他變項的介入,亦或者在「結婚事件」與「生育事件」之上,存在著前置變項(antecedent variables)的影響。 隨著七0年代之後,台灣正式進入工業化開發中國家之列,經濟產業結構的轉變,亦可能是導致七0年代開始,台灣地區生育事件的季節週期逐漸脫離傳統U型模式的因素之一。 最後,對於改變近期台灣地區生育事件季節模式最重要也最關鍵的原因乃是,自一九六0年代開始迄今,在政府成功地推行多次家庭計畫下,子宮內避孕器裝置、口服避孕藥、保險套與男女性結紮等有效的人工避孕方法之誕生與普及化,徹底改變了國人傳統的生育態度與行為。同時,對於生育知識的瞭解,以及對於生育控制能力的增加,亦大幅度地降低了外在自然環境對於人們生育行為的干涉程度。因此,「家庭計畫」對於七0年代之後台灣地區生育事件季節模式的淡化與式微,占有擧足輕重之地位。
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長期観測データに基づいたブドウ‘デラウェア’の発育への温暖化の影響評価と発育予測モデルの開発に関する研究

上森, 真広 23 January 2023 (has links)
京都大学 / 新制・論文博士 / 博士(農学) / 乙第13528号 / 論農博第2909号 / 新制||農||1096(附属図書館) / 学位論文||R5||N5424(農学部図書室) / 京都大学大学院農学研究科森林科学専攻 / (主査)教授 田尾 龍太郎, 教授 土井 元章, 准教授 中野 龍平 / 学位規則第4条第2項該当 / Doctor of Agricultural Science / Kyoto University / DFAM
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環境DNAを用いたクロダイの分布特性の解明

笹野, 祥愛 23 March 2022 (has links)
京都大学 / 新制・課程博士 / 博士(農学) / 甲第23959号 / 農博第2508号 / 新制||農||1092(附属図書館) / 学位論文||R4||N5394(農学部図書室) / 京都大学大学院農学研究科応用生物科学専攻 / (主査)教授 益田 玲爾, 教授 三田村 啓理, 准教授 甲斐 嘉晃 / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Agricultural Science / Kyoto University / DGAM
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期中財務報表預測盈餘功能之研究

王富中, WANG, FU-ZHONG Unknown Date (has links)
1.主題說明 財務報導的目在協助使用者擬定明智的決策。隨著社會、經濟環境的變遷,使用者對 資訊的需冬日切,鑑於資的時效性,期中財務報導的地位愈形重要。本論文的研究目 的,即針對期中財務報表的預測功能及其相關問題,作一探詩。 2.研究方法 本研究於實證方面,採郵寄問卷的方式,受試者有證券投資分析人員、財務經理,及 銀行經理等。由受試者分析問卷所列的公司財務報表資料後,預測其稅前純益。實證 目的在驗證:(1)提供期中財務報表(分別為一季、二季、三季)與僅提供年報, 在預測當年度稅前純益的準確度上,有無顯著差異;(2)提供期中財務報表與僅提 供年報,在預測次年度同季稅前純益的準確度上,有無顯著差異。 3.結果 實證分析結果顯示:不論在預測當年度稅前純益或次年度同季稅前純益時提供期中財 務報表與提供年報,在預測的準確度上,皆有顯著差異。
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台灣失業率的預測-季節性ARIMA與介入模式的比較 / Forecasting Taiwan’s Unemployment Rate –A Comparison Between Seasonal ARIMA and the Intervention Model

胡文傑 Unknown Date (has links)
本論文採用了由Box and Jenkins(1976)所提出的ARIMA模型,以及由BOX and Tiao(1975)所提出的Intervention Model,去配適台灣的失業率型態,以及比較其預測的結果。 結果顯示出台灣的失業率具有季節性的型態,亦即台灣的失業率並非僅僅受到月分之間的相關,年分之間也有所關連。是故,當本論文在預測失業率的水準時,也考慮到此一因素,加入季節性的ARIMA模型對台灣的失業率加以預測。另外,時間序列的資料常常受到外生因素的干擾。對於失業率來說,政策上的改變將會影響失業率本身的結構,因此利用介入模式預測失業率,可以得到一組較精確的預測值。介入模式的事件有以下五個,分別是解嚴、六年國建、台灣引進外勞、中共飛彈試射、新十大建設。前四個事件的確影響了失業率的結構,不過第五項,也就是新十大建設並沒有顯著影響失業率的結構。理由可能是新十大建設的內容並不能合宜的解決經濟上與社會上的問題,以及這些建設尚未完工,以致無法達到期預期的效果。 比較兩模型的預測結果時,採用了MPE、MSE、MAE、MAPE作為模型評估的準則,結果指出介入模式的預測結果比起季節性ARIMA的預測結果來的有效率。 / This article adopts the ARIMA model, which was first introduced by Box and Jenkins (1976), and the intervention model, which was developed by Box and Tiao (1975), to fit the time series data for the unemployment rate in Taiwan, and thus to compare the results of the forecasts. The results reveal that there is a seasonal effect in the data on the unemployment rate. This indicates that the unemployment rate figures are not only related from month to month but are also related from year to year. When forecasting the level of unemployment, we should examine not only the neighboring months but also the corresponding months in the previous year. Time series are frequently affected by certain external events. In the discussion on the unemployment rate, the policies implemented by the government as well as military threats indeed influence the structure of the series. By making a forecast using the intervention model, we can evaluate the effect of the external events which would give rise to more accurate forecasts. In this study, there were five interventions included in relation to the unemployment rate series, which were as follows. First, the lifting of Martial Law in February 1987. Second, the Six-year National Development Plan launched in June 1991. Third, the hiring of foreign labor in Taiwan, which took effect in October 1991. Fourth, the threats of missile tests from the PRC in Feb 1996. Fifth, the ten new construction programs launched in November 2003. The first four events were indeed found to give rise to a structural change in the unemployment rate series at the moment when they occurred. This result might also have implied that not all of the actual effect of expansionary policies could have exactly decreased the unemployment rate, and therefore have solved the economic and social problems simultaneously. When we refer to the comparison of the above two models, the ultimate choice of a model may depend on its goodness of fit, such as the residual mean square, AIC, or BIC. As the main purpose of this study is to forecast future values, the alternative criteria for model selection can be based on forecast errors. The comparison is based on statistics such as MPE, MSE, MAE and MAPE. The results indicate that the intervention model outperforms the seasonal ARIMA model.

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