近年來，中國的經濟表現受眾人稱羨之餘，實質固定匯率政策卻為人所詬病。然而，中國人民銀行於 2005 年 7 月 21 日公告一套以市場供需為基準的管理浮動匯率制度後，人民幣遂開始逐步升值並連帶地牽動亞洲其他國家幣值變化。為瞭解人民幣變動對亞洲四小龍國家幣值的外溢效果，本文利用動態條件相關係數模型，透過人民幣和亞洲四小龍貨幣的無本金交割遠期外匯分析相關係數。最後發現，人民幣和四小龍貨幣間存在不同程度的正相關，且此動態相關性自 2008 年起日與俱增。

近幾年來，髮型設計工作室、髮型沙龍的經營型態越趨流行，使得許多髮型設計師的工作型態產生變化，有越來越多的髮型設計師以不同型態之勞動方式提供勞動，有以靠行方式、或以個人工作室、或受僱於店家．．等方式提供本身技術與服務。 由於美髮業是個勞力密集的行業，因該行業的行業特性，導致此行業之從業人員的勞動條件普遍較差，如工作時數長、薪資低、福利欠佳等，而美髮業應該如何改善這些問題亦成為重要課題之一。 如何使美髮業從業人員在辛苦付出勞務的同時，能夠獲得對等的報酬或回饋，使該行業從業人員除了從工作中獲得成就感外，亦能從勞動條件或工作環境中獲得滿足感，也成了應被重視的課題之一。因此，本研究將從工作型態、工作特性進一步瞭解位於臺北市之美髮業從業人員的工作條件、勞動福利、勞資關係等相關問題。 / Recently years, Hair Designing Studio or Hair Salon becomes more and more popular, that it made a lot of changes in Hair Stylist this industry. There are more and more Hair Stylists supply their personal skills in different ways as work force, just like freelancers, operate a studio, or employed. Due to Hairdressing is a labor intensive industry, the working condition of Hair Stylists are lower than generally because the property of Hairdressing. For example, longer working times, lower salary, poor benefit, and so on. So, how to improve these problems becomes one of the important issue in hairdressing industry. It should be a very important issue that besides the achievement, Hair Stylists also can get satisfy in their job at the same time, after hardly working, the compensation and feedback can reciprocally. In this reason, the research will take the point of view from the working conditions and property to further understanding the related problems about working conditions, labor welfare, employment relationships of Taipei’s Hair Stylists.

本研究設計了一些實驗來檢測學習完混沌資料的神經網路系統是否為混沌系統，驗證的方法是檢驗是否具有混沌資料的四個特性，這四個特性包括：有限性、非週期性、確定性、及對初始條件的敏感依賴。同時，更進一步地利用上述學習完的網路系統來預測所學習的混沌模型，這麼做的目的是想要了解：學習後的網路系統是一個混沌系統時，與學習後網路系統不是一個混沌系統時，其預測能力的比較。 此外，我們亦從理論上證明：學習完混沌資料後的神經網路系統無法重建其所學習的混沌模型。然而，有時網路系統卻能夠模擬成一個混沌系統；如果使用模擬成混沌系統的神經網路來預測具有混沌現象的資料，換句話說，也就可能是使用一個混沌系統去預測另一個混沌系統，根據混沌的特性 -- 對初始條件的敏感依賴，這樣的預測應該會造成相當大的誤差；不過，從本研究的實驗中發現，無論學習後的神經網路系統是否為一個混沌系統，對其預測能力並無顯著的影響。 本論文希望能給「用神經網路系統來預測具有混沌現象的金融市場或其他領域」一些貢獻與幫助。 / This paper uses some experimental designs to detect if the Neural Networks system after learning the chaotic data is a chaotic system. That is verified via testing four characteristics in chaotic data, inclusive of boundedness, determinism, aperiodicity and sensitive dependence on initial conditions. Further, this paper uses the result above to predict the learned chaotic model. The purpose is to probe into if the Neural Networks system after learning the chaotic data is a chaotic system and is used to predict, how good the short-term and the long-term predictions will be? And, compare with if the Neural Networks system after learning the chaotic data is not a chaotic system and is used to predict, how large the error will be? We present the Neural Network systems after learning the chaotic data never can rebuild the learned chaotic model. But, sometimes the Neural Network system would mimic as a chaotic system. So, if we take Neural Network system to predict something with chaotic phenomena, it is possible to use one chaotic system to predict another chaotic system. According to the property of sensitive dependence on initial conditions, it should make large errors. However, from the experiments we design, we find whether the Neural Network system after learning is a chaotic system or not, it has no influence on its predicting effect. This hint is applied to use ANN to predict in financial markets or other areas with chaotic phenomenon.

本研究藉由探討工作保障機制的內涵，包括：「1.社會福利民營化之相關政策與法令的規範；2.社福機構之勞動條件的制定；3.社工員之社會工作專業的形成；4.社福機構的經營管理」等四項機制；以身心障礙公設民營福利機構為研究範圍。經由文獻整理法、訪談法、參與觀察法、個案研究等方法，來達成本研究之研究目的：1.探究社會工作員工作保障機制之內涵。2.檢視社會工作員工作保障機制之實績。本研究訪談社工專家、社政單位相關人員、社福機構之主管及社工員，並且選擇北市五個社福機構，作為個案研究對象。 在「社會福利民營化之相關政策與法令」方面：公設民營機構在契約時間內，由於政府補助，使機構得以穩定發展並擴大其經營規模，如此有助於社工員之工作安定性，並可能提昇其勞動條件。其次，社會福利相關法及契約內容規定機構須運用社工員來從事福利服務，將可能有助於提昇機構任用社工員的意願。另外，社會福利民營化政策是否繼續推展，將視政府福利政策走向及其財源多寡，因此政策走向將影響契約的存廢，及契約具有期限的限制，續約與否將影響服務對象之權益及機構員工之工作穩定性。 在「社福機構之勞動條件的制定」方面：由於社福機構具有非營利之特質，財務較穩定者，以大型機構居多，其將提供較佳之勞動條件；此外，某些機構的主事者認為在機構工作應持服務、奉獻之心態，不能要求機構應給付較好之勞動條件；所以機構給付較好之勞動條件，須視機構的能力及意願。 在「社工員之社會工作專業的形成」方面：社工師法賦於社工師的合法性以及透過社會福利相關法令強制規定任用社工員，可確保社工員之專業性及增加社工員之就業機會，但實際上社福機構尚未完全認同社工員之專業性，因此機構雖任用社工員，但社工員還可能需要兼任行政人員，若行政業務過多將影響專業服務。 在「社福機構的經營管理」方面：社福機構之人力運用，以專業人員來服務案主，並以志工來補充人力之不足。適用勞基法時將造成勞動成本增加，機構可能減少僱用專職員工。然而，機構藉公設民營取得政府補助，來改善機構之勞動條件及增加專業人員之聘用，以健全機構之經營管理並提昇機構之專業性，並有助於保障員工之工作權益。 本研究以工作權之意義來形成工作保障之意涵；透過四項工作保障機制之運作來看台灣社福機構社工員之工作保障實績，在此四項機制中，社福相關政策與法令以及勞基法，的確有可能提升社工員之勞動條件和福利；但社工專業之形成尚未成熟及機構管理之中介變數複雜，尚有待未來之觀察，才有定論。所以，社工員確實能獲得較佳之勞動條件和福利制度以及增加就業機會等工作保障；但工作穩定性則受政策走向與契約延續之影響。 本研究提出幾點建議，包括：社工員之專業性方面、社福機構方面、政府方面以及對未來研究的建議等。

臺灣西南沿海地區由於超抽地下水，地層下陷情形日益嚴重，究其原因乃地下水資源在國內仍處於「自由財」的狀態，用水兔費，使用自然缺乏效率，因而建立使用者付費制度，以確實維護地下水財產權，為當務之急。惟地下水資源具公共財的無排他性，在國內又無交易市場，其價值估算困難。是故，本文之主要目的，係應用非市場估價法中之「條件評價法」，以願付價格的形式估計地下水價值，並探求其影響因素，以做為制定政策之參考。 本文係以「準逐步競價法」為詢價結構設計，可同時獲得「單邊界樣本」、「雙邊界樣本」與「最終出價樣本」三種評價歷程，實證模型則分別以「Probit、Logit模型」、「存活模型」與「OLS模型」進行分析。 本文根據問卷調查的原始資料求出「每公頃土地」之地下水願付價格，最後則以台西地區為例，配合地下水的使用效益，計算出地下水供不同使用時之「使用價值」與「非使用價值」，而本研究對假設性問題的設計，使估計出來的地下水價值，亦可用以表示維護地下水資源對於防止地層下陷之效益。 實證結果顯示，「對水權費的認知與態度」以及「對地層下陷原因的認知」是影響支付意願的重要因素，故政府應加強宣導「使用者付費」理念，並教育用水者「超抽地下水是造成地層下陷的重要因素」，以利水權費制度的實施。

本篇以政府採行租稅混合為為核心，在產市勞市交互運作影響下，作地下經濟與地上經濟的兩部門一般均衡分析。我們不僅從租稅收入面探討租稅逃漏，更將觸角延伸至至政府支出面。最後，以這樣架構下分析公共財的Samuelson條件。 　　本文大致上可分為兩部分，第一部分以數學比較靜態及數值分析，討論政府的租稅工具－直接稅和間接稅，公共財，懲罰工具－逃漏直接稅和間接稅的懲罰稅率，等政策工具對經濟變數尤其是逃漏的影響。第二部分，我們承襲Usher(1986)，討論有租稅逃漏時對政府採行租稅混合稅制下公共財的提供成本，亦即Samuelson條件。 　　第一部分，我們發現：所得稅率和消費稅率提高均使地下勞工比例上升。透過租稅混合效果下，對地下對黑市勞工比例影響不確定。可是隨著消費稅期望懲罰率逐漸提高，所得稅率比消費稅率對地下勞工比例的影響來得大，故租稅混合在此情況下抑制逃漏的效果也將更佳。此外，當原本地下經濟很小及消費稅稅率較高時，則租稅混合抑制逃漏的效果也將不太大。 　　消費稅和所得稅期望懲罰率對經濟體系的影響恰與與消費稅和所得稅的影響相反，而且前者相較於後者更能抑制消費稅逃漏，政府提高這兩種懲罰率均能抑制地下勞工比例，然而卻是以降低地上勞工工資為代價。 　　公共財對經濟體系的變數影響不確定，但是可發現若公共財對地上經濟生產越具生產力越能抑制地下勞工比例。 　　第二部分，我們發現：當查核成本是固定時，在有逃漏情況下，除了得考慮租稅混合稅制下的扭曲成本，亦即租稅混合對稅基的影響，尚得考慮租稅混合稅制下對逃漏的影響。另一方面，公共財對地下勞動比例和消費稅稅基的影響也關係著公共財的提供成本。當查核成本是內生期望懲罰率的函數時，此時查查核成本是非固定的，公共財的提供成本除了受前項的考量因素影響外，尚得考慮租稅混合稅制及公共財對淨查核成本的影響。

大部的類神經網路均為解決特定問題而設計，並非真正去模擬人腦的功能 ，在本論文中介紹一個模擬人類學習方式的類神經網路，稱為推理類神經 網路（The Reasoning Neural Network），其主要兩個組成為強記（ cram -ming）及推理（reasoning）部份，透過彈性的組合這兩個部份可 使類神經網路具有類似人類的學習程序。在本論文中介紹其中一個學習程 序並用四個實驗來評估推理類神經網路的績效，從實結果得知，推理類神 經網路能以合理的隱藏節點數（hidden nodes）達到學習的目標，並建立 一個網路內部表示方式（internal representation），及具有好的推理 能力（g eneralization ability）。 / Most of artification Neural Networks are designed to resolve spe -cific problems, rather than to model the brain. The Reasoning N -eural Network (RNN) that imitates the way of human learning is presented here. Two key components of RNN are the cramming and t -he reasoning. These components coulds be arranged flexibly to a -chieve the human-like learning procedure. One edition of the RNN used in experiments is introduces, and four different proble -ms are used to evaluate the RNN's performance. From simulation results, the RNN accomplishes the goal of learning with a reason -able number of hidden nodes, and evolves a good internal repres -entation and a generalization ability.

本文以企業策略家Micnael Porter 1990年著作國家競爭優勢中的國家競 爭力之鑽石四條件互動為基礎，探討我國成品布產業現階段的作業品質及 下一階段之競爭策略。其中並以Werner International之分析方式，將全 球成品布業者分為四群，就鑽石四條件間互動方式的差異，確認我國與貼 身對手國的位階及與先進國的差異。本文實地訪談的地理範圍包括日本、 香港、大陸深圳、馬來西亞，實際訪談的國內外企業組織包括德國、日本 、香港、台灣約共60家，業務範圍包括化纖業、紡紗織布業、染整業、成 衣業、進口布料業、成品布外銷業者及協力廠商，希望能以「全球產業」 、「國際分工」的理性宏觀觀點來觀察。研究發現，我國化纖類成品布因 人纖技術的突破而具優勢，此優勢形成原因在於1960年代具競爭力的生產 要素中的高等因子；1990年代以後我國成品布業者，若仍繼續著非相關事 業多角化，在人材培育上無具體有力與全面的投資，我國的成品布將無法 在研發團隊的建立、織物設計能力與網路形成之三大工作上突破。本研究 中亦發現，我國成品布全體工作者的觀念與技術能力均有待全面的提升， 除非與先進國家各相應的組織進行密切的策略聯盟，僅靠自身的努力將不 足以提高四條件本身與互動的品質，亦即將無法超越國際分工的命定角色 ，而我國成品布業將只能成為香港與東南亞成衣業之供應源而已。自民 國78年迄今，我國成品布業者，尚只有零星而局部的在公司策略與組織的 調整上努力；至於人材培育與相關產業方面，看不出來有進步的趨向，就 短期而言，我國仍只能在生產基地移轉、彈性生產及短交期、短碼數接單 上獲利，至於新市場(通路)開拓與新產品開發(布料設計與行銷資訊之結 合)方面，仍有待我方長期的努力。

指數型基金透過追蹤指數來提供投資人被動管理的投資策略，因而成為保守投資人的熱門投資工具。本論文的目的在於建立一個追蹤指數的同時也能有效控管損失的指數型基金。在此目標下，該基金面臨到的不單是追蹤指數的績效，還有降低資產配置風險的問題。有鑑於此，本論文融合兩種下方風險的概念：指數追蹤的下方偏差(downside absolute deviation)以及條件風險值(conditional value-at-risk, CVaR)。針對兩者間的規避程度分別分配其權重，並以該基金之平均報酬大於指數的平均報酬作為限制條件，經由改寫下方偏差與離散化CVaR後得到一個新的線性規劃模型。本論文以台灣50指數與恆生指數的歷史資料做為實證探討的對象，驗證使用本線性規劃模型所建立之指數型基金的效能。 / Index fund has become popular in these days among the conservative investors since it provides a passive investment strategy. The main purpose of this paper is to create an index fund which can replicate the performance of a broad-based index of stocks and has the ability to control the loss efficiently at the same time. For this purpose, the index fund we build confronts with not only the performance of index tracking, but also lowering the level of the risk of assets allocation. In order to accomplish the goal, we combine two concepts of downside risk: downside absolute deviation and conditional value-at-risk (CVaR). Under the constraint of average portfolio return being greater than average index return, and assign weights according to the degree of evasion to each of the risks, a linear programming model is formulated by rewriting downside absolute deviation and discretizing CVaR. The results obtained from the computational experience on Taiwan 50 index and Hang Seng index are provided for testing the efficiency of this model.

給定兩個有限離散型條件分配，我們可以去探討有關相容性及唯一性的問題。Tian et al.(2009)提出一個統合的方法，將相容性的問題轉換成具限制條件的線性方程系統(以邊際機率為未知數)，並藉由 l_2-距離測量解之誤差，進而求出最佳解來。他們也提出了電腦數值計算法在檢驗相容性及唯一性時的準則。 由於 Tian et al.(2009)的方法是把邊際機率和為 1 的條件放置在線性方程系統中，從理論的觀點來看，我們認為該條件在此種做法下未必會滿足。因此，本文中將邊際機率和為 1 的條件從線性方程系統中抽離出來，放入限制條件中，再對修正後的問題求最佳解。 我們提出了兩個解決問題的方法：(一) LRG 法；(二) 干擾參數法。LRG 法是先不管機率值在 0 與 1 之間的限制，在邊際機率和為 1 的條件下，利用 Lagrange 乘數法導出解的公式，之後再利用 Rao-Ghangurde 法進行修正，使解滿足機率值在 0 與 1 之間的要求。干擾參數法是在 Lagrange 乘數法公式解中有關廣義逆矩陣的計算部份引進了微量干擾值，使近似的逆矩陣及解可快速求得。理論證明，引進干擾參數所增加的誤差不超過所選定的干擾值，易言之，由干擾參數法所求出的解幾近最佳解。故干擾參數法在處理相容性問題上，是非常實用、有效的方法。從進一步分析Lagrange 乘數法公式解的過程中，我們也發現了檢驗條件分配"理論"相容的充分條件。 最後，為了驗證 LRG 法與干擾參數法的可行性，我們利用 MATLAB 設計了程式來處理求解過程中的運算，並以 Tian et al.(2009)文中四個可涵蓋各種情況的範例來解釋說明處理的流程，同時將所獲得的結果和 Tian et al. 的結果做比較。 / Given two finite discrete conditional distributions, we could study the compatibility and uniqueness issues. Tian et al.(2009) proposed a unified method by converting the compatibility problem into a system of linear equations with constraints, in which marginal probability values are assumed unknown. It locates the optimum solution by means of the error of l_2 - discrepancy. They also provided criteria for determining the compatibility and uniqueness. Because the condition of sum of the marginal probability values being equal to one is in Tian et al.s’linear system, it might not be fulfilled by the optimum solution. By separating this condition from the linear system and adding into constraints, we would look for the optimum solution after modification. We propose two new methods: (1) LRG method and (2) Perturbation method. LRG method ignores the requirement of the probability values being between zero and one initially, it then uses the Lagrange multipliers method to derive the solution for a quadratic optimization problem subject to the sum of the marginal probability values being equal to 1. Afterward we use the Rao-Ghangurde method to modify the computed value to meet the requirement. The perturbation method introduces tiny perturbation parameter in finding the generalized inverse for the optimum solution obtained by the Lagrange multipliers method. It can be shown that the increased error is less than the perturbation value introduced. Thus it is a practical and effective method in dealing with compatibility issues. We also find some sufficient conditions for checking the compatibility of conditional distributions from further analysis on the solution given by Lagrange multipliers method. To show the feasibilities of LRG method and Perturbation method, we use MATLAB to device a program to conduct them. Several numerical examples raised by Tian et al.(2009) in their article are applied to illustrate our methods. Some comparisons with their method are also presented.