人口推估(Population Projection)涉及國家的政策及規劃，精確的結果可協助國家適時制訂政策，提高國民福祉。臺灣現在使用的方法為人口變動要素合成法(The Cohort Component Method)，可算是情境推估(Scenario Forecast)的一種，其起源可追溯至1920年代(Whelpton, 1928)，參酌專家意見之後，使用高、中、低三種推計來描述其變動範圍。除了情境推估外，近年在人口變動要素合成方法上發展出的新方法大致可以分成三種：一為隨機推估(Stochastic Forecast Method)、一為模擬情境(Random Scenario Method)、一為推估誤差(ex post Method)，美國及聯合國已經不單單依賴專家提供的傳統高、中、低推計，轉而使用這些新的推估方法。 由於近年來生育率快速降低、平均餘命延長以及外籍新娘增多等因素，大為提高人口推估的難度，因此本文將機率的概念併入人口推估中，以預測區間（Prediction Interval）來捕捉人口各項特性的可能變動範圍。除了回顧幾種在人口變動要素合成法中發展出的隨機推估方法及合併專家意見的方針外，也使用區塊拔靴法(Block Bootstrap)電腦模擬，進行臺灣、美國、日本、法國四個國家的人口推估。另外，本文也採用以Stoto(1983)提出的預測誤差估計，評估區塊拔靴法和人力規劃處推估結果之異同，以提供使用專家意見與隨機方法的參考。最後則是比較臺灣以北中南東小區域推估和臺灣整體的推估結果，並合併專家意見進行臺灣地區人口推估。

隨著全球金融市場的整體化，配適財務資料的模型是依個相當有價值的研究。因此當關連結構方法應用在財務資料上，對金融市場風險的衡量，可說是一大改革。Dobric & Schmid (2005) Communications in Statistics: Simulation and Computation, 34,pp.1053-1068，提出利用卡方檢定來檢驗二維資料間關聯結構，本文延伸其方法探討卡方檢定應用於三維關聯結構之表現。 首先本文在模擬研究部份，考慮邊際分配未知的情況下，用卡方適合度檢定來檢驗以蒙地卡羅模擬方法模擬Normal關聯結構、t關聯結構、Clayton關聯結構、Frank關聯結構以及Gumbel關聯結構等五種關聯結構。得知隨著切割數的增加，參數估計越來越不精確；而樣本大小的設定也影響著切割數，隨著樣本數的減少會使得參數估計和檢定力較不能掌握。 實證方面採用台灣股票集中市場中五大類股：電機(機械)類、電器(電纜)類、鋼鐵類、汽車類、電子類，對其日內時間四種頻率：1/9天、1/6天、1/3天、的股價報酬率，配適五種不同的關聯結構，找出最能夠描述股價日內資料分佈的關聯結構，實證得知上述四種頻率的股價報酬率，皆呈現t關聯結構其自由度為4之配置為最合適。

隨著中國人民所得增加，政府實施金融改革，中國理財產品市場愈來愈蓬勃發展，產品種類繁多，投資人可選擇的產品種類相對增加，但如何從令人眼花撩亂的產品中選擇適合自己且可獲得利潤的產品是相當重要的。 本文針對中國已發行之理財產品進行評價與分析，首先採用蒙地卡羅模擬法評價招商銀行發行之“金葵花”08中國系列之行業領袖港幣理財計劃，本產品是股權連動商品。接著以LFM利率模型評價與分析中國銀行發行之0501B美元聚寶盆理財產品。分別模擬出產品的理論價格，最後針對評價的結果探討發行商之發行策略及投資人所面臨的風險。

Web 2.0時代強調由使用者貢獻內容，並藉由使用者的互動來創造群體智慧的價值。社會性書籤網站統合散佈在各處的網路資訊（尤其是由使用者所產生的部落格文章），承接內容的生產及閱讀，是網路內容價值鏈樞紐；另一方面，從媒體的角度來看，書籤網站可視為是web 2.0下的公民新聞守門人（引路人），以公民取代專業編輯，提供了一個完全不一樣的公民媒體運作方式。本研究針對社會性書籤網站中的內容評價推薦機制，探討其群體智慧運作情形：參考動物群體行為的運作原則，加上文獻的整理及實際案例的觀察，建構出社會性書籤網站推薦機制的模擬運作架構；並透過代理人模擬方法，來找出影響網站群體智慧運作的原則，及相關屬性設定對運作結果的影響。研究結果發現，社會性書籤網站的運作成效，可以分為篩選效果及文章更新效率，兩者之間具有魚與熊掌不可兼得的特性，並可藉由不同的閱讀策略安排來調整。基於web 2.0的特性，使用者同時扮演服務的生產者與消費者。因此，使用者閱讀文章時的閱讀策略安排，可視為是群體智慧運作中的工作分配策略。而群體智慧的運作原則中，正回饋效應可以提升篩選效果，判斷獨立性可以提升文章的更新效率，抑制與負回饋則可以使系統較為穩定。本研究除了為web 2.0網站的群體智慧經營提供具體的參考方針，多重代理人模擬的方法也可做為往後web 2.0相關研究及網站經營時的工具。 / The core spirit for web 2.0 is the contribution of users, and the creation of value through the interaction between users. Social book marking sites integrate all kind of contents on the Internet (especially those generated by users), and play the role of pivot between content production and consumption. From the aspect of media, social bookmarking site can be regarded as news gatekeeper (or gateway) in the web 2.0 era. This study focuses on the rating and recommendation mechanism of social bookmarking sites, trying to find out the effects of collective wisdom with regard to different operations. The principle of collective animal behavior and the existing operations of some social bookmarking sites are first surveyed. Then, an operational model of social bookmarking sites and its recommendation mechanism is built and used for subsequent simulation. / The research findings show that the performance of social bookmarking sites has a tradeoff between sifting effect and efficiency, and that the performance can be controlled through a job allocation strategy. The operation of 「positive feedback」in collective wisdom can lead to sifting effect, 「integrity and variability」 leads to efficiency, and 「negative feedback」, 「inhibition」 lead to system stability. This research is believed to provide some managerial guidelines for web 2.0 sites operation.

本文整理市場上已發行結構債的現金流量型式，且利用風險中立評價法推導多資產Quanto模型，並以蒙地卡羅模擬法模擬外幣計價的結構型商品的理論價格，除了計算使用Quanto模型所求得的理論價格外，本文也比較使用Quanto模型與沒有使用Quanto模型評價商品時理論價格的差異，此外也進行商品的利率敏感度分析和相關係數敏感度分析；其後找到有效的控制變數，利用變異數縮減技術克服蒙地卡羅模擬法收斂不易的缺點，增進模擬的效率與精準程度，最後並做變異數縮減的Rubust分析，討論在何種參數的設定下變異數縮減的效果會最好，及如何透過參數的選取，如參與率與保本率，設計商品與成本分析。

本文分為兩部分，首先針對中國結構型商品作分析，接著對交換率之波動度作研究。中國結構型商品方面，選定中國大陸招商銀行所發行金葵花寶礦掘金理財產品作介紹，並針對其產品條款進行評價，最後作敏感度分析。由於此產品連結五檔標的股票，且產品條款中含有多重新奇選擇權特性，包含多因子選擇權、履約價平均式選擇權、界限選擇權、數據選擇權，因此沒有封閉解，所以在假設所連結標的股票價格為對數常態分配下，選擇蒙地卡羅模擬法(Monte Carlo Simulation)進行評價。交換率(Swap Rate)之波動度方面，利用Fabio Mercurio與Andrea Pallavicini所發表文章中提出的一套波動度校正方法，根據Hagan等人在2002年文章提出的SABR模型(SABR Model)，從利率交換選擇權的波動度之市場報價與固定期利率交換的價差之市場報價，校正出市場與非市場報價的利率交換選擇權的交換率之波動度，接著估計出固定期交換率之凸性調整項(Convexity Adjustment, CA)，進而求算出固定期利率交換之價差的模型價格，並與利用Black模型(Black Model)所進行的波動度校正方法作比較。

結構型商品的出現讓投資人多了許多投資的選擇，但要如何在眾多的商品中尋找到適合本身的投資商品，對投資人而言相當重要。本論文提出CMS連動債券與保本型股權連結商品兩個個案分析，做細部的商品評價與分析。其中，評價CMS連動債券所使用的模型是LIBOR 市場模型。利用目前市場上的交換利率(Swap Rate)與LIBOR利率，並經由蒙地卡羅法模擬出各個時點的遠期利率，進而求得各個時點的指標利率，用以計算各付息日的配息率，再將各時點的現金流量折現後，便可得到期初的債券合理價格。爾後利用最小平方蒙地卡羅模擬法進一步分析贖回條款對本商品價值的影響。在分析保本型股權連結商品方面，則是先將商品做拆解，再做進一步的評價與分析。之後做相關避險參數的分析，探討各因子對於商品價格的影響程度。此外，針對這兩種商品的風險，本文均提出相關之建議。

程序式動畫是一種根據使用者所提供的高階運動參數，自動產生動畫的方法。藉著高階的運動參數，程序式動畫比運動擷取資料有著更高的彈性。使用者可透過調整參數，輕易地讓動畫滿足情境上所需的限制。但如何調整適當的運動參數以產生擬真的動畫仍屬不易，因此程序式動畫常有在視覺上觀感不自然的問題。本研究的目標是，將運動擷取資料擬真的要素，帶到程序式動畫之中，以改進程序式動畫的品質。我們將問題定義成一個最佳化問題：給定一段運動擷取資料，系統該如何調整程序式動畫之參數，使得程序式動畫與運動擷取資料的差距盡可能地縮小？我們的系統可以參考一段運動擷取資料，以最佳化演算法，自動調整程序式動畫的參數，搜尋能產生出與運動擷取資料最為相似的運動參數。為了進一步讓產生之動畫符合環境的限制需求，多組最佳化過後的運動參數可以再透過內插，重新產生出一組符合限制需求的運動參數。實驗結果顯示，我們的方法不但使程序式動畫得以保留原來彈性的優點，也改善了程序式動畫常有的視覺觀感不自然的缺點。 / Procedural animation provides a way for a user to generate animation according to the high-level motion parameters that the user supplies. With the high-level motion parameters, procedural animation has the flexibility of generating animation accommodating the requested constraints in a scenario. However, tuning parameters to generate realistic animations usually is a difficult task. Therefore, animations produced with this approach often have the drawback of unrealistic-looking. Our goal is to improve the quality of procedural animation by bringing the naturalness of motion capture data into procedural animation. We model our problem as an optimization problem: given a motion captured clip, how does the system tune the motion parameters in an animation procedure to minimize the difference between animations produced by a procedure and captured in a motion clip? Our proposed system takes a motion captured clip as a reference and tunes the motion parameters of the animation procedure with an optimization algorithm. In order to generate animation satisfying environmental constraints, multiple optimized motion parameters can be interpolated to create a new set of motion parameters which can also satisfy the constraints. Our experimental results show that our method not only retains the flexibility of procedural animation, but also enhances the quality of procedural animation.

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責任準備金的風險管理是人壽保險公司營運的重要課題之一，其牽涉到保單現金流量的數階動差及分佈之估計，為此我們必須清楚的設定隨機脫退和隨機利率模型，並將保單之重要特性—利率敏感性現金流量納入考慮，否則將誤導保險公司過度規避利率風險及高估其破產的危險性。 本文採用蒙地卡羅模擬法進行責任準備金的模擬，在模擬模型中考慮三個風險因子：死亡率風險、利率風險和解約率風險。透過死亡率的變異數估計死亡率風險對責任準備金的影響；透過隨機利率模型估計隨機利率對責任準備金的影響；於解約率模型中考慮利率與解約率的關係，估計解約率對責任準備金的影響；當中並將隨機利率模型與解約率模型的參數風險納入考慮。最後，將五個險種的現金流量加權平均，以建構保險商品組合，而具有最小的最大分散（maximum dispersion）的保險商品組合即為最佳商品組合，所謂責任準備金的最大分散即責任準備金之第95個百分位數與其平均數之差距。 由模擬結果發現，保險公司應密切注意其責任準備金之利率風險管理，但這並不表示保險公司可忽視解約率風險對責任準備金的影響，而過度規避利率風險，此模擬結果幫助保險公司評估其業務之風險。 / One of the major topics in insurance companies’ operations is the risk management of the reserves. Sound risk management of reserves involves the estimation of the moments and distribution of cash flows associated with sold policies. To estimate the moments or the distribution of future cash flows, one must model stochastic decrements and stochastic discount rates explicitly. Besides, one must consider an important feature of insurance policies: future cash flows may be interest-rate-sensitive. Ignorance of such characteristic may mislead the insurer to over-hedge the interest rate risk and jeopardize the solvency of insurers. In this paper we use Monte Carlo simulation to estimate reserve. We identify three risk factors embedded in life insurers’ reserves in our simulation model: mortality risk, interest rate risk, and lapse rate risk. We use the mortality risk to decide the reserve from the variances of mortality rates. We choose a term structure to decide the reserve from the interest rate risk. Furthermore, we incorporate lapse rate risk into the decision of reserve by recognizing the relationship between lapse rates and interest rates. We also estimate the parameter risk associated with the parameter estimation errors in the term structure model and the lapse rate model. Finally, we construct insurance portfolios by summing weighted cash flow of five insurance policies. According to the minimum maximum dispersion, we intend to find the optimal portfolio and identify that the maximum dispersion of the distribution of terminal reserve is the difference between reserve’s 95th percentile and mean. We find that the maximum dispersion generated from mortality risk is insignificant while maximum dispersion from interest rate risk is substantial. This result is consistent with the observation that life insurers suffer more from the interest rate risk than from the mortality rate risk. The marginal contribution of lapse rate risk to the maximum dispersion, surprisingly, is negative. One possible reason is that the duration of the reserve decreases if policies lapse and lower duration means less interest rate related risk. This seemingly surprising result implies that we would overestimate the maximum dispersion if we neglect the lapse rate risk. We also find that the parameter risks of the interest rate model and the lapse rate model are significant. Our findings suggest that life insurers should pay close attention to interest rate risk management. However, be careful not to neglect the effect of lapse rate and over-manage the interest rate risk. In addition, insurers should be aware of the significance of parameter estimation risks in pricing models. The results of portfolios show that the maximum dispersion is deeply affected by the considered risk and the diversification effect. Our results can help life insurers to access the riskiness of their business.