本研究分五章十六節，主要在探討（１）不同年級、性別對自我統整發展的影響。（ ２）學業成敗歸因及人際親和成敗歸因是否因年級、性別之不同而不同。（３）不同 自我統整程度者在學業成敗歸因及人際親和成敗歸因之差異，及是否因性別之不同而 不同。 研究樣本以台北市高中生３９６人（男１９９，女１９７），及政大、東吳學生３４ ８人（男１５６，女１９２）。研究工具包括：（１）學業成敗歸因量表；（２）人 際親和成敗歸因量表；（３）自我統整量表。採多變項變異數分析，變異數分析，事 後考驗，T 考驗等方法分析資料。 研究結果發現：（１）就整體自我統整的發展，不同年級、性別者並無顯著的差異均 以尋求方向者最多，迷失方向者最少。（２）年級、性別在人際親和成敗歸因上有顯 著的交互作用，而學業成敗歸因僅主要效果顯著。（３）不同自我統整程度者其學業 成敗歸因及人際親和成敗歸因有顯著差異，然性別之影響並不顯著。

各章節要旨如下： 第一章：緒論，分四節。主要說明本文的研究動機、目的與研究內容，並提出研究假 設，以及操作化有關名詞。 第二章：有關文獻的探討，分三節。就有關組織中員工工作的需求、工作滿足，以及 需求與滿足間的關係，進行文獻上的整理與探討，以為本研究的理論依據。 第三章：研究方法，分四節。介紹本研究的受試者、測量工具、與使用的統計方法以 及施測程序。 第四章：工作需求的研究發現與討論。 第五章：工作滿足的研究發現與討論，各分五節。就全體樣本、教育行政人員、政府 機構人員、民營企業人員，分別討論，並做綜合討論。 第六章：目前需求與目前工作滿足的關係，分三節。就生存、社會、成長三方面分別 探討。 第七章：結論，分兩節。將研究結果與發現作一綜合敘述。並對進一步的研究，提出 參考性的建議。

本論文旨在討論正值隨幾變數動差及其有關的問題。計分六章，每章三至五節，約三 萬字。第一章為緒論。主要在說明研究動機、目的、方法、及範圍。第二章則說明動 差的構成及其特性，且了解群體動差與樣本動差彼此的關係，進而研究在抽樣調查中 的應用。第三章以討論母函數為主，並不接受母函數只有一類的說法，亦即把母函數 分成兩大類：算術型與調和型的母函數，進而闡釋後者在統計學中可能發展的趨向及 其重要性。另外，結於新母函數的可能產生也作了剖切的說明。第四章說明母函數與 動差的關係，並說明了用母函數求各種正負動差的各種可能方法。第五章則說明群體 動差的不等式關係，多變值群體動差的不等式關係及相對動差的分布問題。第六章為 結論對於整個內容作一整個連繫。

明天股票的價格是會漲還是會跌呢? 明天到底會不會下雨? 下期樂透開獎會是哪些號碼呢? 未來不知道會發生哪些事情? 大家總是希望能夠未卜先知、洞悉未來! 可是我們要如何進行預測呢? 本文比較了不同時間序列模型的預測績效, 而且測試預測的結合是否能夠改進預測的準確度? 時間序列模型的研究在近年來非常蓬勃地發展, 所以本文簡單介紹了時間序列模型(Time series models)當中的線性AR模型、非線性TAR模型、非線性STAR模型, 以及這些模型該如何來進行在樣本外的預測。 同時本文說明了預測的結合(Combined forecast)該如何進行? 預測結合的目的是希望能夠達到截長補短的效果! 除了傳統迴歸(Regression-based)方法和變動係數(Time-varying coefficients)方法外, 本文提出了兩種非迴歸類型的預測結合方法, 績效權數(Fitness weight)和支向機(Support Vector Machine)。 其中主要的焦點放在支向機, 因為迴歸方法可能會有共線性的問題, 支向機則是沒有這個問題。 本文實證的結果顯示, 在時間序列模型方面, 非線性模型的預測能力, 在大多數的情形底下, 都不如簡單的線性AR模型; 在預測結合的方面, 支向機的績效是和迴歸方法的績效是差不多的, 這兩者都比變動係數方法的績效來得穩固, 可是如果基底模型的預測值存在共線性的問題或樣本數目過少的問題, 那麼支向機的績效是優於迴歸方法的績效。 最後, 時間序列模型的預測績效會受到資料性質的影響, 而有極大的改變, 或許我們可以考慮使用比較保險的預測策略-預測結合, 因為預測結合的預測誤差範圍是小於時間序列模型的預測誤差範圍!

許多觀察到的時間序列資料，多呈現高峰厚尾（leptokurtic）的現象，本文引用時間序列資料為Paretian分配之假設，估計各個國家股價指數報酬率於不同頻率資料下之最大級數動差，以觀察其厚尾程度。實證結果發現，各個國家指數報酬率於不同頻率資料下之四級以上動差大部分存在，且不隨資料之頻率不同，而有不同的表現。由此可推論，各個國家股價指數報酬率之歷史分配，其離群值之活動並不嚴重。接著，利用樣本分割預測檢定（Sample Split Prediction Test）來檢定所觀察各個國家股價指數報酬率於同一樣本期間內，其左右尾之厚尾程度是否一致，及檢定所觀察各個國家指數報酬率於跨期間左尾或右尾之厚尾程度是否穩定。在同一樣本期間，檢定時間序列之左右尾之厚尾程度是否一致之檢定中，發現各個國家指數報酬率在所觀察樣本期間內，其左右尾之厚尾程度大致相同；而在跨期間之樣本分割預測檢定中，發現各個國家指數報酬率在像是1987年10月美國股市大崩盤、1990年至1991年間之波斯灣戰爭、1997年亞洲金融風暴等事件前後，其左（右）尾之厚尾程度有顯著差異。最後提出Cusum of Squares檢定，係用於檢定一時間序列資料在所觀察之樣本期間內，其非條件變異數是否為一常數。 Cusum of Squares檢定之檢定結果顯示，本文之各個國家指數報酬率在所觀察之樣本期間內，其非條件變異數並非為一常數。進一步觀察各個國家指數報酬率之Cusum of Squares圖，並綜合前述跨期間樣本分割預測檢定之結果，可推論在處理較長樣本期間之時間序列資料可能遇到結構性變動之情況時，跨期間之樣本分割預測檢定及Cusum of Squares檢定可提供結構性變動可能發生之時點。

本研究主要是選取在亞洲金融風暴期間，在台灣上市公司發生財務危機的30家公司，搭配30家同產業相近資產的正常公司，依發生財務危機的原因將其分類為四個樣本，分別為（1）本業不佳（2）過度投資（3）子公司護盤（4）經營層掏空資產；分析以分類樣本建立的財務危機預警模型，在正確區別力與成本的表現上是否較於未分類的財務危機預警模型來的好，實證結果顯示，以分類樣本建立的預警模型，其正確區別力較未分類預警模型來的高，而成本較未分類樣本來的低，因此，以分類樣本建構預警模型有其正面的意義，投資及融資機構可依分類樣本建構財務危機預警模型，以做為投資及融資的依據；同時，將各分類樣本分別做財務危機公司與正常公司的單變量Ｆ檢定，發現在各分類中Ｆ值皆為顯著的財務比率有四(1)現金流量允當比率、(2)業外收支率、(3)每股盈餘及(4)借款依存度。

傳統上，判定一種學名藥(generic drug)與原廠藥(innovator drug)是否具有生體相等性所常用的統計方法為：比較兩種藥物的生體可用相對值(relative bioavailability)的母體平均數是否相等，此即所謂的平均生體相等性(average bioequivalence)。然而就兩種藥物可互用的觀點而言，似乎更需要考慮的是每位受測個體在服用藥物後，不同藥物在個體內反應的差異性，因此 Anderson and Hauck (1990)提出個體生體相等性(individual bioequivalence)的觀點。 本文採 Schall (1995)所建議的判定準則來作為評估一種學名藥與原廠藥是否具有個體生體相等性的依據。內容重點為透過模擬(simulation)實驗的方式，對判定藥物為個體生體相等性的檢定力(power)作一評比，研究的項目有：(1)檢定力在不同交叉實驗設計(crossover design)下表現的異同；(2)檢定力在不同參數組合情況下表現的趨勢；(3)樣本數(sample size)對檢定力的影響。 / Conventionally, that a generic drug and an innovator drug are regarded as having the same treatment effects is based on the concept of average bioequivalence,i.e., that average responses between individuals on the two formulations are similar. Anderson and Hauck (1990) argued that it was not sufficient to expect that an individual patient would response similarly to the two formulations. The thought has received a lot of attention lately, and quite a few methods have been proposed to deal with the issue of the individual bioequivalence. According to the "unified" approach proposes by Schall (1995), a simulation study on power to declare bioequivalence and coverage probability of confidence intervals is carried out here to compare their performance under different experimental designs.

在利率自由化的過程中，貨幣市場利率變化情形較以前劇烈，因此近年來 使得一些需要運用貨幣市場來融通短期資金的廠商與個人較以往面臨更大 的利率變動的風險。本文的主要目的在探討以芝加哥期貨交易所(CBOT)之 美國長期公債期貨合約、十年期公債期貨合約及五年期公債期貨合約及芝 加哥商品期貨交易所(CME) 的美國國庫券期貨、Eurodollar期貨之組合交 叉規避國內商業本票30天期、90天期、 180天期之次級市場的利率風險， 以了解利用國外利率期貨交叉規國內商業本票現貨利率風險的績效及不同 的避險期間與不同的避險比例對避險績效的影響。本研究之採樣期間 自1989年 1月至1992年10月底，並分為兩部份進行實證，一為整體樣本測 試避險模式、另一為樣本外交叉避險模式，且修正自身相關現象。 根據 實證結果，可以得到以下的結論與發現：1.在整體樣本測試交叉避模式之 自身相關迴歸分析中，當避險期間愈長時，則避險績效愈好。2.在樣本外 測試交叉避險模式--最適避險模式之價差迴歸分析與自身相關迴歸分析中 ，可以發現三種商業本票的交叉避險績效均以避險期間較短者擁有較好的 交叉避險績效。3.在樣本外測試交叉避險模式中，所有商業本票不論何種 避險期間，自然避險模式的交叉避險績效均比最適避險模式為差。4.在樣 本外測試交叉避 險模式--最適避險模式之價差迴歸分析與自身相關迴歸 分析中，可以發現所有商業本票，在單一期貨組合的交叉避險績效大致上 皆高於其他期貨組合的交叉避險績效，因此，在從事避險操作時，基於時 間及交易成本的考量，以單一期貨組合從事避險操作較為有利。

本論文嘗試解決在文獻上估計生產函數時所產生內生性及樣本選擇的問題。在模型設定上，我允許生產函數存在未觀察到的生產力，並引入技術無效率。在隨機邊際模型架構下，我利用 Olley and Pakes (1996) 及 Levinsohn and Petrin (2003) 所提之演算法先行解決內生性的問題。之後再利用關聯結構法 (copula method) 將樣本選擇問題考慮至生產函數中。如此，既可解決生產函數時所產生內生性及樣本選擇的問題，又可在此基礎上估計技術效率值。另外，根據本文所提之估計方法基礎下，我們透過共同邊界分析法 (metafrontier analysis) 比較留下 (stayer) 與離開 (exit) 市場廠商的技術效率與技術差距比率 (technology gap ratio, TGR)。 / Plants in Taiwan’s manufacturing are characterized as small- and medium-size with frequent exit and entry and the scale of survivors varies considerably with business cycles. Plants' choices on whether to exit or to stay and continuing plants' options on input quantities count on both technical efficiency and productivity. This entails a selection and a simultaneity problems in the estimation of production frontiers. This dissertation proposes a new approach to solve both issues under the framework of the stochastic frontier approach. More specific, we extend Olley and Pakes' (1996) and Levinsohn and Petrin's (2003) approaches to a stochastic production frontier and use copula methods to deal with simultaneity and selection at the same time. Based on the proposed method, we further conduct a metafrontier analysis to compare the technical efficiency and technology gap ratio between exit and continuing firms, which are operating under different technologies and subject to simultaneity and selection. The data of Taiwan’s electronic and food products industries are arbitrarily chosen to illustrate our empirics. Some results are obtained in this dissertation: first, the proposed model solves the problems of simultaneity and selectivity in the production function that exists in ordinary least square estimation; second, there is a serious downward bias in technical efficiency when the conventional stochastic frontier approach ignores simultaneity or sample selection problem; third, the results of metafrontier analysis find that, there is little difference in technology gap ratio between exit and continuing firms. The primary determinant on whether a firm can keep operating in the industry is its managerial ability, rather than its adoption of technology.

本研究以修改傳統 模型為出發點，探討基金經理人所具備的動態行為特質。傳統模型重點主要放在經理人對於市場報酬率走勢的預期，並未考慮到其對市場未來波動性走勢的預期能力。因此本文認為有失偏頗。故研究方法即加入波動擇時能力特質進入模型，希望能強化傳統模型的擇時能力表現，以更完整地建立有關經理人擇時能力的資訊。 本研究採用三十支國內股票型共同基金為研究樣本。研究期間為2001//7/1~2005/6/30四年。利用日資料方法來補捉基金經理人每日動態特質，並且建立了隨機投資組合作為比較基準點，期望能更客觀的分析經理人是否具備優良從事交易策略的能力。 研究結果發現，研究樣本的基金經理人，以三因子或單因子模型分析，多數經理人具備波動擇時能力，但是報酬擇時能力並不顯著。這說明國內共同基金經理人在面對股市的未來報酬高度不確定性，會重視高波動所帶來的高風險。故會在未來走勢高波動時，適時的減少市場風險曝露及投資部位。 另外，研究結果也發現，當模型中異常報酬考慮到市場上波動時，基金經理人波動選股能力係數並不顯著，故無法說明其會隨著市場波動性改變，而運用選股能力強化績效，創造基金異常報酬。