景象循環是指總合經濟活動盛衰升降交替的變動形式，代表了諸如產出、就業、物價 、消費投資等經濟變數的時間序列行為。實證的發掘引導了理論發展，在景氣循環分 析中，它所表現的並非問題的改變，而是我們看它的方式改變了。本文的主要目的是 嘗試由時間序列晚近提出的一些方法來了解台灣景氣循環的特性。 傳統分解非平穩（NON-STATIOHARY）之時間序列，認為循環部分係沿著確定趨勢而波 動。自BEVERIDGE 及NELSON（１９８１）發現經濟序列的長期特性可以隨機趨勢而描 述，即恆常和臨時成分均是隨機（STOCHASTIC）。所以本文首先以UC和ARIMA 做單根 檢定及以COCHRANE之無母數法估計對各序列改變其相對貢獻。 總體計量分析常假設時序變數由一線性固定係數的過程所獲得，但其描述所用的時間 常是固定的日曆時距，它模型化經濟時距雖然方便，但可能未掌握重要的非線性情況 。在景氣循環的分析□，個別的循環被視為經濟時間的區分單位，即經濟變數被視為 與由一循環階段至下一階段的規律型式有關。所以本文第二部分以時間變形法重新審 視總體變數牽涉到循環時距的可能性。 在前面單變數方法排除了潛在有用的訊息，額外的序列可能擁有共同隨機趨勢，能較 清楚地解釋趨勢和循環成分。在本文最後部分以失累積理論處理多變數過程。並在最 後一章作結論。

探究式教學法常被應用於科學學習活動中，有助於學生理解科學本質與推理過程，探究式學習歷程對於掌握影響探究式學習成效因素具有其重要意義，但是教師難以完全掌握學生的探究式學習歷程。因此，若能有目的、精確且真實的紀錄學習者在科學探究學習平台上的學習行為，將能更加全面性的掌控影響探究式學習成效的原因。 本研究以CWISE為輔助學習者進行科學探究學習之平台，並於平台中發展xAPI學習歷程記錄器模組，詳細的紀錄學生之學習歷程，以即時收集學生在科學探究學習過程之學習歷程資料，除了分析影響探究學習成效的個人因素與學習歷程行為外，並搭配序列探勘方法(sequential pattern mining)及序列分析(lag sequential analysis)，探討不同學習成效、探究能力、科學態度學習者之探究學習成效、整體學習時間與探究式模擬實驗學習時間，以及探究學習歷程是否具有顯著轉移與差異。 研究結果顯示：(1)探究能力越高者其探究學習成效越佳；(2)體驗探究模擬實驗活動時間越長，其探究能力與學習成效越佳；(3) 基於序列探勘，高低不同學習成效學習者在探究學習之整體課程瀏覽順序無顯著差異，均是依照課程設計的探究式學習流程順序進行學習；(4)基於序列分析，高學習成效與高探究能力學習者在進行浮力單元模擬實驗後，會再次調整先前設立之假說，而低學習成效與低探究能力學習者，則欠缺此一關鍵的探究學習行為；(5)探究模擬實驗活動有助於提高其探究能力與學習成效。最後，本研究依據研究結果針對探究式課程的課程設計提出建議，並提出未來研究方向。

本文的目的在探討政府部門的支出行為對經濟社會長期成長的影響效果，並且輔以實證分析。 本文的特色乃著重於政府部門支出行為與經濟社會長期成長之間的關係，並且以宏觀的角度出發，介絕相關文獻對此一問題的看法。因此在本文的第二章中，將依年代順序列舉具布代表性的文獻逐一地加以討論，在第三章中，探討政府部門各種類型的支出行為，對長期經濟成長的影響。 本文的另一特色，乃理論與實證並重，以理論的探討為基礎，利用適當的計量方法進行實證分析。 本文的結論證明了理論基礎的成立，以亞洲四個高成長國家：臺灣、日本、南韓、新加坡，進行實證分析的結果發現，各國的時間序列資料頗能符合理論模型中所導求的結果。政府部門效用類型的支出(utility-type government expenditure) 增加，將對經濟成長造成不利的影響；而政府部門生產類型的支出(productive-type gover nment expenditure)對經濟成長的影響效果，端視政府規模是否達到最市水準而定。

綜觀國內大多數的選舉情形，不論是縣市長或是立法委員之選舉，我們常可以看到黨內高層人員為了提高選舉勝選機會，而勸退參選人的相關新聞報導。之前王智賢（2007）一文也探討過相關議題，其探討重點主要置於單純的黨內選舉，然而為使模型與現況更趨於一致，另外將政黨利益加入模型中做更進一步的分析。本文以賽局模型中的序列均衡（sequential equilibrium）之概念，解釋政黨勸退現象，且提出當黨內初選的職位愈高、競爭者與外在競爭之勝選機率愈高或是他黨參選的實力愈低時，就愈不易產生出現勸退參選者之均衡狀況。 / After observing most elections in Taiwan, including the elections of the mayor, the head of the county and the legislators, it is very often for us to find those reports about that the authorities of the party dissuade the beginning candidates from running for the elections in order to raise the winning chance in elections. Jue-Shyan（2007）once discussed this correlative issue, and the focus of his paper is those elections that are only inside the party. However, to make the model in accord with the current conditions, we put another variable, the gain from the winning candidate of the same party, into the model to do further analyses. This paper establishes a model of game theory by using the concept of sequential equilibrium to explain the phenomenon in which authorities of the party dissuade the beginning candidates from running for the elections. Besides, it also points out that it is more difficult for the authorities to dissuade candidates from running for elections under the following conditions: the position in the party to be campaigned is higher, the winning probability of competing with other party is higher, and the opponent of the other party is not tough.

台灣在世界上已是資訊電子工業產品的主要生產國家，且民國89年資訊電子工業產值占我國全體製造業產值的百分之三十四，資訊電子工業的榮枯對台灣經濟的影響相當大，故對資訊電子產品市場需求狀況的掌握，對任一相關機構均是非常重要的。本研究之目的在運用時間序列分析中的單變量時間序列模式及轉移函數模式、類神經網路中的倒傳遞類神經網路，及整合預測模式建立台灣地區主要資訊電子產品銷售量之預測模式，並加以分析比較，決定最適之模式，並據以預測未來需求；提供未來政府相關單位之參考。 由於倒傳遞類神經網路有應用最普遍、成功案例最多、學習速度快、回想速度快、理論較簡單與適合解決預測問題等優點，所以本研究採用類神經網路中的倒傳遞類神經網路模式。實證結果顯示，時間序列分析法與倒傳遞類神經網路，兩者的預測能力不相上下，對於擁有非常短的生命週期以及快速變動之資訊電子產品皆有不錯的預測能力。此外將各模式進行整合的整合預測模式，其預測能力是所有方法中表現最平穩的，因整合預測模式除具有整合資訊的能力。

自1991年Stern Stewart &Co提出以EVA作為衡量公司創造股東財富與管理者努力的指標，EVA一時間成為顯學。 由於目前國內大部分投資機構或分析師在從事公司評價或是證券分析時，所依賴的分析工具不是缺乏預測能力並且忽略基本面的技術分析，便是使用由財務報表所衍生出的各項比率分析或財務指標，但是仍然忽略股東或投資人所在意的：即使稅後盈餘增加，若不能滿足資金成本，便不滿足創造股東財富的目標；此外，傳統的會計報表中許多科目並不滿足經濟價值的定義，因此採用EVA作為證券分析的指標不僅可以解決忽略股東權益資金成本的盲點，避免會計科目的扭曲，更重要的是以EVA評價法透過證券市場的監督機制，促使台灣公司管理者正視股東的權益。 由本研究的實證結果可發現，台灣的上市公司，EVA對MVA的解釋能力並不如預期的高；而使用相對指標來看的話，EVA/Cap對MVA/Cap卻有相當高的解釋能力。此外從時間序列的角度來看，EVA與MVA之間並不存在相互領先或落後的關係。而進行選股績效的分析時，投資人確實可以透過EVA選股指標，獲取擊敗大盤的超額報酬，且持有期間較長的投資策略下，超額報酬越高。

時間序列在過去二十年當中，受到熱列地討論，而絕大多數的文獻都是研 究線性時間序列模式。但在現實生活中，很多時間序列並不符合線性的假 設，因此近十年來很多學者致力研究非線性時間序列模式。其中有一種雙 線性模式，因其性質與線性模式類似，故引起了廣泛注意。在本篇文章中 我們是採用Subba Rao 和Gabr(1984)提出的迭代等式以及高斯－賽德迭代 法估計參數，再配合 Subba Rao(1981)提出的巢狀搜尋程序，來選取雙線 性模式的階數。將其選模結果與AIC、BIC以及修正後的 PKK 選模法比較 。

我國偵查中之羈押處分還需由法官審查決定，由於法官須於短時間內審查決定是否羈押被告，因此備感壓力及困難，若處置有所失當便易引起輿論。本文以賽局中序列均衡的方法，藉由檢察官與法官對嫌疑犯罪刑輕重了解程度不同的資訊不對稱模型，探討若檢察官可以聲請羈押，並考慮法官駁回羈押聲請及社會大眾對檢察官之評量下之羈押賽局均衡結果。我們發現無論法官是否可以駁回檢察官羈押之聲請，嫌疑重大之嫌疑犯皆將會被羈押且判罪，而無辜的嫌疑犯則能獲得澄清；又若考慮社會大眾對檢方之評量，便會增加許多均衡策略的可能情況，但可以確定的是，檢察官聲請羈押的權利能帶給法官裁決的依據，並且當檢察官聲請羈押時法官便會判此嫌疑犯有罪。 / In Taiwan, the judge has to examine the detention of investigation in the short time. If he makes improper decisions, the criticism will arise. Therefore the judge often endures the enormous pressure when he makes decisions. We explore a model of detention with asymmetric information in which the understanding to the defendant is different between the prosecutor and the judge. The sequential equilibrium (SE) method of the game theory is used to analyze the situation that the prosecutor can request the detention, the judge can reject the request, and the public can criticize the prosecutor’s behavior. We find that whether the judge can reject the request or not, the guilty will be detained and convicted while the innocent will be clarified. Moreover, considering the criticism at the same time, there will be many possible SE. The conclusion is that the conviction decision made by the judge will depend on the prosecutor’s detention right. It means that when the prosecutor requests the detention and the defendant will be convicted.

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。

臺灣的政黨候選人在選舉競選過程中時常發生政治禮讓參選的狀況，相關新聞報導政黨整合同黨內或是政治理念較接近的不同政黨，可凝聚較多力量來提升選舉的勝選機率。本文引進參選人可以在他方參選人參選時，選擇是否採取禮讓決策的賽局模型來分析禮讓參選決策的合理性，而在參選人一方不知道他方參選人實力的強弱情況下，我們發現強者型態的他方參選人比例較大、他方參選人給予較多的禮讓好處時，使參選人較容易啟動禮讓機制。 / In Taiwan, there is a common phenomenon that the candidates of the party give in to other candidates in the election campaigns. The relevant news reports a political party can integrate with the same party or different political parties with closer political ideas. By integrating, a political party can gather more political power to enhance the winning probability of election. This paper establishes a model of game theory which candidates can choose whether to make a concession decision of election when other party candidates are running for the election. This model is used to analyze the rationality of making a concession decision of election. In the case of candidates who do not know the capability of other party candidate, the candidates are easier to start the concession mechanism when the proportion of strong type of other candidates is larger and the other party candidates give more concessional benefits.