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國內至今有關等候理論所發表的論文尚不多見，即使有之，亦多限於較基本之等候模 型，而少及於非卜松模型之探討，至於能將理論應用於企業決策之實務分析，而熔理 論與實務於一爐者，則更屬鳳毛麟角，為此，作者乃試圖作此一方面的嘗試。 本文分六章，由理論與個案分析二部構成。第一章為緒論，說明本研究的動機與目的 、研究架構及研究方法；第二章至第四章為理論的探討，首先於第二章中說明等候理 論的幾個重要的基本觀念，而後分別於第三章和第四章討論非卜松等候模型的Ｍ╱Ｇ ╱ｍ和Ｇ╱Ｍ╱ｍ模型，由於第五章的個案研穹中應用到Ｍ╱Ｇ╱ｍ模型，故對此章 有較詳細的敘述。實務之應用分析置於第五章，作者以ＹＭＬ公司為個案之研究對象 ，希望能因此而對理論與實務間的結合及限制有較深的認識。第六章為檢討與建議， 乃針對本文之理論與實務部份，提出囿於作者時間及精力所未能考慮，而應深入加以 研討部份，以供進一步研究之用。

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隨著人民生活水準提高，時代進步，「信用卡」已經是重要的支付工具。然而，金融機構對於審核信用卡申請人的作業不夠嚴謹，導致卡債風暴。為了因應相關問題，政府近兩年訂立緊縮發卡政策，金融機構對於信用卡審核作業也投注了更多心力。但是除了一開始的信用卡進件徵審作業需嚴格把關，金融機構對於已通過審核成為信用卡客戶仍需要風險控管，另外新巴塞爾協定已於2006年底正式實施，風險控管便是在符合相關規定下來進行。 本研究主要目的即是針對信用卡客戶，利用他們的信用卡使用行為跟基本資料，來預測判斷客戶往後的違約可能性，藉此在發生違約行為之前，先採取因應措施，也就是所謂的Behavior score。 本研究是以國內某家發卡銀行為研究對象，針對其信用卡持有人建構一套違約機率模型。建模資料是信用卡持有人在某年一整年的交易行為，且只針對持卡必須6個月以上的客戶，也就是在那年7月才開卡的客戶不在範圍內。原始資料共有71832筆，總共有66個變數。分別利用羅吉斯回歸、決策樹和類神經網路三種方法建模，最後以羅吉斯回歸表現最好，以學歷、開卡至今月份數、信用額度、最近一次逾期至今月份數、R12的平均餘額、R12的循環動用總額、R12的預借現金總額和R3的平均繳款率八個預測變數對於影響客戶違約與否較為顯著，結果本模型的整體預測率為86.90%；而對於違約客戶中可以準確預測的比率為71.14%。

This article examines the possibility of an unusual change of the security returns, which is defined as 10% changes, by applying recurrent event data technique in survival analysis. The empirical evidences obtained from S&P 500 firms show that the momentum effect has a significantly positive relation with the probability of the acute fluctuations to occur. And the book-to-market factor, which can be seen as a value/growth indicator, is always negatively related to probability of the events. However, the market factor, the size factor, and the liquidity factor provide no additional information to predict the probability. Based on the estimated hazard rate for the market, we find an interesting result that during the bull market, the stock prices rise gradually over time while collapse acutely, and the converse is true when the market is bad.

由於國際間在近年來，不斷地發生金融危機及商業銀行倒閉的事件，促使金融監理單位、銀行業者與學者不得不對現行的會計制度，進行通盤的檢討。因此，本文的前半部份即詳細說明如何採行新的會計制度－「市價重估法」，來修正現行「歷史成本法」的缺失，並也針對如何應用「市價重估法」來評價資產負債表上的各個項目，做一詳細的說明。 金融機構是一種資金借貸的中介機構，銀行獲利的主要來源是從中賺取利息的差價，由此可知，銀行利潤的高低則主要取決於利率的變動。因此，在本文的後半階段，乃針對「非預期利率變動」與「利率變異程度」對於股價報酬所產生的影響，進行理論及實證上的研究，茲將本文實證研究結果，整理歸納成以下幾點： 1.就全體金融機構而言，發現非預期利率變動的敏感性係數，除第二段期間國內股市崩盤時期，係數為正值外，普遍呈現顯著的負值。此外，就「利率變異程度」與股價報酬的關係而言，利率變異程度敏感性係數呈現顯著的負值。 2.就分組金融機構而言，非預期利率變動的敏感性係數，除票券公司外，結論與全體金融機構實證結果一致；就「利率變異程度」分析來說，係數有正亦有負，且正負值個數相近。因此，就分組金融機構而言，「利率變異程度」與股價報酬間並無一明顯的關係。 3.就個別金融機構而言，除了少數機構出現不顯著的正值外，利率非預期的變動與股價報酬間，大都呈現顯著的負向關係，研究結果與全體及分組機構一致。但就「利率變異程度」分析來說，實證結果與分組機構研究一致，利率變異程度敏感性係數出現正負值個數相近的現象，顯示「利率變異程度」與股價報酬間看不出有明顯的關係。 4.統計市場價值會計模型(SMVAM)實證結果顯示，未記載權益及市場調整因子的利率敏感性係數，均呈現不顯著的負值；因此，兩者之淨效果導致利率風險係數亦不具顯著性。可知以實際利率值充當利率因子，將造成利率風險出現不顯著的現象，與前述之實證結果不一致。

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全文一冊，共五章，前四章各二小節，後一章不分節，約二萬字。 內容大致為，不完整樣本的適應檢定中，若在ARMITAGE-COX模型下，可求出生存函數 的最概估計量，本文討論在一般的情形下的PRODUCT-LIMIT 估計量以及ARMITAGE-COX 模型下的最概估計量，它們在指數分配的CORRELATION 適合度檢定及NEW BETTER THA N USED檢定的表現，並以模擬作數值上的討論。 本文第一章入整體的簡單介紹，第二章介紹不完整樣本的模型，第三章適合度檢定， 第四章指出數值模擬的結果及分析，第五章結論。

我國基於市場國際化與金融自由化的潮流，自1983年起逐步開放海外資金投資國內股票市場，證期會自1990年12月28日起開放外國專業投資機構投資我國股市，並且自1996年3月1日起，開放境外華僑及外國人投資我國股市。 吸引外資至我國投資對我國的經濟發展是有相當的助益，而維持股市與匯市的穩定亦是相當重要的目標，外資投入我國股市的金額與比重，預計逐年攀升，其交易策略與交易行為造成我國股市何種的衝擊與影響，是否與我國景氣循環有相關，引起本研究的動機。 本研究期間為1995年8月1日至2003年4月30日之日資料，主要以VAR模型及GARCH模型分析外資、投信與自營商買賣超及其與股價指數日報酬率之關係，並且配合景氣循環指標判斷當繁榮或蕭條時，探討兩者之關聯性。本研究之結論如下： 1.外資在股票市場中扮演著領先者的角色，可能因為外資對於資訊的判斷與收集較國內法人精準且充足，所以國內法人有跟隨外資的現象。 2.前期外資買賣超對當期股票指數報酬率具有顯著的正向衝擊，可見外資進出股市的確具有資訊內涵，可作為投資時的參考指標。 3.在加入景氣循環變數進行討論時，可發現當景氣蕭條時外資買賣超對股市報酬率的衝擊比景氣繁榮時衝擊劇烈。 4.股票報酬率的波動性亦顯著受前期外資買賣超波動衝擊的影響，且為正向效果，但投信與自營商買賣超對股票報酬率波動的影響並不顯著。 5.不論景氣的好壞，外資買賣超的波動度會增加我國股市報酬率的波動，且為正向的影響，由此可推論外資的買賣超行為會對台灣股市的短期走勢有助長或助跌的效果，增加股市報酬率波動度。

由於死亡率曲線與殖利率曲線同樣可用水平(level)、斜率(slope) 、曲度(curvature)來描述，且兩者之參數皆為受到時間因素影響之動態因子，故本研究應用Nelson-Siegel(1987)系列之動態利率期間結構模型，如Diebold and Li (2006)的三因子模型，針對日本1947至2006年死亡率進行配適，再以自我相關模型檢視因子的趨勢變化進而預測；結果發現本研究所使用模型在配適死亡率曲線上效果良好，而高齡人口死亡率預測上較幼年、青少年人口精確，以日本資料而言Svensson四因子模型相較於Lee-Carter模型預測能力佳，但在年輕人口死亡率中則不然。 / The main purpose of this study is tempting to extend existing model in interest model context to mortality modeling. Since the mortality curve has resemblance of interest rate yield curve. Both of them can be describe by level, slope, and curvature terms. Also, the parameters of two curves are the function of time. We apply the Nelson and Siegel family yield rate models such like Diebold and Li (2006) model to fit and forecast the mortality term structure. By using the Japanese mortality data within 1947 to 2006, we find out that the fitting of these models are precise, especially when age dimension being truncated to age 20-103. The forecasting performances comparing with the benchmark Lee-Cater model is better in elder age but worse in younger age.