本研究主要探討2000年8月10日至2011年12月31日期間內台灣上市公司於發放現金股利及購回庫藏股兩者之間是否存在替代性關係，以投資人對兩者價格的累積超額報酬作為主要的被解釋變數。 本研究最大的貢獻在於將本國上市公司發放現金股利及購回庫藏股做宣告時間上的先後區隔，進一步探討其替代關係的存在與否。經過篩選購回庫藏股的眾多動機後，本研究以t檢定分析及迴歸分析得到一個主要的結論，支持兩者之間的替代性效果：若當年先宣告調降現金股利後實施購回庫藏股，則購回時的累積超額報酬顯著為正，具有替代性效果。另外，若先宣告購回庫藏股後再調降現金股利，此時現金股利減少會帶來的顯著的負向效果，此時不具替代性效果。

本研究想探討新上市股票到底吸引哪些投資人，是依據財務理論為達到分散風險而多角化，還是純粹因為投資人對於某些產業類別的資訊比較熟悉，因此只偏好集中投資某些產業股票，導致產生同時交易的”互補效果”。 隨著市場發展到某個階段投資人必然要尋找替代品，即價格更低的類似股票，這種“替代效果”使市場更趨於理性。台灣股市是否有新股對舊股的替代效果，導致投資人產生明顯的“喜新厭舊”情結。由於常發生新股上市後漲幅較大，是否因此增強投資人對新上市股票的興趣，使投資人資金配置跟著往新上市股票傾斜。 本文資料期間為1990年到2004年，由於聯電上市日期較早，又聯電與台積電同屬晶圓代工最常被比較，另外選了上市日期與台積電接近的公司作為對照，分別為電子股的精英與營建股的大陸工程為樣本。 以拓展整體市場的投資人數為目的，台積電吸引比較多新股上市前已經存在市場交易過的投資人；另外在這三家新上市公司的總投資人數中，台積電的新加入市場投資人比重最大。以三家新上市股票與聯電關係之比較，對本文所定義之互補性與替代性有顯著一致皆為正向影響之變數為Size與Turnover；當納入產業作為熟悉度的代理變數時也同為顯著正向影響。若再先以是否持續交易聯電投資人是否交易三家新上市股票投資人，兩群追蹤比對發現，仍然是台積電有較高的互補性與替代性。

本文結合H-O模型與Blanchard(1985)的跨代模型來分析一小型經濟體系實 施永久性進口限額政策之後，對經濟體系中的各個變數之影響。結果發現 在無資本累積模型下，影響經常帳的效果有所得效果與財富效果。而在有 資本累積模型下，影響經常帳的效果則有資產替代效果。

臺灣的連鎖式便利商店密度居世界之冠，為數眾多的門市使得便利商店與臺灣人 民的生活息息相關，就直覺來說，便利商店門市的數量也影響了廠商設立新門市 的決策。本研究建構了一離散選擇的動態賽局，分析臺北市各個行政區便利商店 門市數量對不同廠商設立新門市的影響。實證結果顯示當競爭對手門市數量剛開 始增加時，門市數量對便利商店的利潤有正向的影響，但是當對手門市數量太多 時，此數量的增加對便利商店的利潤產生負向影響。這結果表示一開始門市之間 的互補效果大於替代效果，但是門市數量太多造成過度競爭，此時門市之間的替 代效果大於互補效果。而同品牌的門市數量對於廠商的總利潤也有類似的影響。 另外，本研究也估計便利商店歷年來在臺北市各行政區展店的機率，其中大安區 和中山區是便利商店廠商最想展店的行政區，相對而言，南港區、大同區和萬華 區則是展店機率較低的行政區。 / The density of convenience stores (CVS) in Taiwan is ranked as number one in the world. The highly concentrated market of convenience stores has dramatically changed the lifestyle of Taiwanese people. The number of existing outlets in a region is also an important factor in regard to the entry decisions of new outlets. In this study, we construct a model of the dynamic discrete game, and examine the influence of the rival outlet number on CVS entry decisions in Taipei, Taiwan. The empirical evidence we find is that the CVS profits first rise and then decline as the own or rival outlet number increases. This result implies that the complement and substitution effects vary with the number of the CVS outlets in a specific region. Furthermore, we estimate the probabilities that the CVS companies will set up additional outlets in any district of Taipei during the data period. The results show that it is most likely for the companies to enter the Da’an and Zhongshan districts, while Nangang, Datong and Wanhua are districts with low entry probabilities.