台灣股票市場從正式公開交易迄今已有十九年之久，在此期間，參與股票市場的人愈 來愈多，股票市場也歷經無數次的大風大浪，其中大部份的人在風浪中被吞噬，只有 少數的人因有遠見及膽識，不僅能避開被吞噬的惡運，反而因之勇往前進，獲得不少 財富。作者有鑒於此，故提出本研究論文，本論文之內容簡介如下： 第一章：說明研究之目的與動機，以及研究之範圍或限制等。 第二章：說明台灣股票市場之概況。 第三章：說明股票的意義及種類，以及股票價格如何被決定。 第四章：對各種預測模型作一介紹，並加以實證。 第五章：結論及建議。

目前已發展出的存貨控制制度，多植基於傳統的經濟採購量模式，其限制條件很嚴格 ，尤以三項關鍵變數ぇ需求え前置期ぉ價格，均被假設成確定不變，因而其適用性也 。受到較多的限制，因此本研究以模擬法，將三項假設放寬，探討在機率性模型下傳 統之存貨控制制度之適用性有否改變，並以定期制和定量制兩種主要的傳統性控制制 度為例，互相比較其效能。 其內容為： 第一章緒論，略述研究動機，研究目的，研究方法及經過。 第二章存貨控制之理論與制度，概述存貨控制之目的，基本因素，成本觀念，主要的 控制制度。 第三章模擬法之理論概述，簡介模擬之目的與方法，優缺點，以及如何應用於存貨研 究。 第四章實例研究，探討在具有長期趨勢的機率性模型下，如何應用模擬法求取較佳的 決策法則，並比較定期制與定量制兩種主要的傳統性控制制度。 第五章結論。

不確定的時代VS不動產開發抽資決策 1.影響不動產投資之各種因素均具有不確定性： (1) 收益因素：售價、租金等。 (2) 成本因素：土地市價、建築材料、工資、利率等。 2.傳統確定性決策模式已不適用於不確定的時代。 如果在不確定情形下正確地作不動產開發投資決策? 蒙地卡羅模擬模型正符合需要。 貳、研究目的 1.修正蒙地卡羅模擬模型，使其適用於台北市不動產開發投資。 2.在考慮風險情況之下，如何運用機率性模型之模擬結果作出投資決策? 3.考慮風險情況與不考慮風險情況所作決策之間是否不同? 亦即以蒙地卡羅作出之決 策與以確定性模型作出之決策是否有所不同? 參、研究方法 先修正蒙地卡羅模擬方法運用之理論基礎，再以修正過之方法作個案研究，最後再以 個案研究之結果，作一般化之建議。 本篇論文所用到之研究工具為蒙地卡羅模擬模型。並以專家意見調查法及效用理論作 修正。 肆、研究範圍 1.針對台北市不動產開發的投資決策作研究，亦即模擬測試之外在環境為台北市。 2.就同一塊基地之開發，評估其不同的開發策略，並作決策。 3.以開發者之立場為本篇論文研究之立場。 伍、研究假設 1.對任何不確定之變數，其變數值均可以機率分配型態表示。 2.每位專家對變數的真正機率分配並非完全知道，但亦並非完全不知道。 3.每位專家受其經驗及接觸環境限制，個別很難估計出正確的變數機率分配。結合多 數專家之意見而產生之機率分配，可縮小誤差範圍。 4.不確定變數的變數值，乃依其機率分配型態隨機產生。 陸、研究步驟 一、擬定開發策略 作成決策的第一個階段為擬定經營策略。擬定策略受經營者的企業目標和外在環境影 響。 二、選擇評估標準 在考慮時間因素，並且考慮投資報酬之絕對量和相對量之影響之下，同時採用凈現值 ( NPV)和內部報酬率 (IRR)為評估標準。 三、擬定確定性模型 以現金流量模型為理論基礎，將各種收益和費用變數，結合成會計方程式。再利用各 變數之間的關係，擬出關係方程式，將模式加以簡化。 四、專家意見調查及整理 由不動產專家估計每一變數之變數值，並對各可能之狀態變數，估計其機率分配。 故為了簡化對專家解釋機率意義的過程，在意見調查中，每個專家僅估計每個變數之 最低–最可能–最高三個估計值，並且指定三個估計值的發生機率為 10%，80%，10. % 。所諮詢的專家樣本數為 30.位。 五、區分狀態變數和控制變數 以敏感性分析加以區分。假設變數為 X，評估標準為 NPV，則 X變化 1.%，NPV 變化 大於或等於 1.%時，X 對NPV 的影響較大，即視為狀態變數。反之，X 變化 1.%，NP V 變化小於 1.%時，X 即視為控制變數。 六、結合狀態變數之機率分配 經專家對每個變數估計出三個變數值後，必須考慮如何結合多位專家的意見。結合專 家意見的方法有三種：加權法、交感法、測度法。本篇論文採用加權法作為結合各專 家意見的理論基礎。 七、蒙地卡羅模擬 首先將狀態變數的機率分配函數結合確定性模型的架構設計出可執行的電腦程式，作 為模擬工具。為求操作簡便起見，本篇論文採用具有亂數函數的LOTUS 1-2-3 套裝軟 體作為模擬工具。 八、比較分析 1.NPV 和 IRR之期望值和變異數比較。 2.NPV 和 IRR之期望值和損失機率比較。 九、投資決策 1.以期望值較高，變異數及損失機率較低為較優策略。 2.找出期望值╱變異數和期望值╱損失機率之無異曲線，以效用較高者為較優策略。 3.以無法量化之因素，如開發者之企業目標，開發者之個人喜好等，衡量難以取捨之 策略。