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就目前所知，這是第一篇應用人工類神經網路在股票風格投資方面的研究。類神經網路在樣本內與樣本外的分類正確率皆優於區別分析，而且類神經網路在樣本內的訓練範例中達成了百分之百的分類正確率。此外，我們也解決了傳統方法無法展示股票風格動態的問題。 檢視各種風格投資策略在台灣股票市場的績效表現之後，我們以神經網路為基礎，提出一個簡單而容易實行的投資策略。由這個策略的表現可以說明，即使在考慮了風險因素之後，積極的風格投資策略的確可以增加投資組合的績效表現。 / This is the first study of applying artificial neural networks (ANN) to classify and identify the equity styles. Regarding the accuracy, ANN outperforms discriminant analysis (DA) in all pure samples from 1987 to 1997. The ANN also commits the 100% classification accuracy for the in-sample training samples. In addition, the problem that traditional approach couldn't show equity style dynamics was solved with ANN and DA. The performances of style investing strategies were examined in Taiwan stock market. The proposed strategy is easily implemented by constructing portfolios based on the return, which neural networks forecasted. There is good evidence to show this simple strategy could enhance profit on the return and risk adjusted basis. This gives one evidence to illustrate that active style investing would add value.

第一章 導論本章主要說明研究動機、目的、範圍、假設、限制、架構等等。 第二章 設備更新之分析本章旨在介紹資產的效能種類；設備更新的意義、理由、延 遲更新的原因以及適時更新之利益。 第三章 設備更新理論本章主要分析早期的更新理論；經濟的更新政策；Terborgh的 更新理論；最佳更新政策與動態規劃；更新政策、生產係數與單位最小成本；更新政 策、產出政策與利潤最大化。 第四章 技術進步率之探討本章主要探討技術進步、新生產方法與科學進步之關係， 從產品的設計與生產面分析技術進步；決定技術進步率之因素；生產力與技術進步率 指標以及其評估等等。 第五章 資金限額分配與投資理論本章旨在分析資金限額分配；資金的需求與資金負 債表；長期資金限額分配與廠商理論；資金限額分配與最大利潤。 第六章 綜合理論之介紹。 第七章 實證研究。 第八章 結論。