近十年來，因投機需求、游資充斥等原因使台灣房價成長之上升趨勢明顯高於許多國家，房屋交易方面則呈現明顯起伏不定之走勢，台灣政府單位為達成物價穩定、金融穩定與經濟成長等目標並且避免金融危機再度發生，透過制定及執行貸款管制政策，期能有效抑制假性需求與房價上漲趨勢。 然而，貸款管制是否能有效抑制房價，過去未有文獻針對購屋貸款管制工具與房價及住宅交易量觀察長期趨勢關係並缺乏整體性探討，故本研究欲藉由探究貸款成數與購屋貸款餘額占國內生產毛額比率與住宅市場間是否存在長期、短期影響或其間因果關係，以得知是否政策的投入能夠確切影響標的、達成目標。 本文嘗試以 2000 年第一季至2016 年第二季之貸款管制工具變數及總體經變數資料，運用 ARDL Bounds Test、ARDL-ECM 模型及Toda and Yamamoto 因果檢定探究購屋貸款管制變數對於台灣住宅市場間之長期與短期動態關係及因果關係。研究結果顯示，購屋貸款管制變數對於房價及交易量有顯著之影響，尤其對於住宅交易量方面具有較為明顯之效果，因此，期望透過本研究對於台灣未來金融、房市政策規劃提出建議。 / Over the past decade, an abundance of money and speculative demand from the Quantitative Easing (QE) monetary policy drove the housing price in Taiwan to rise sharply, and the volume of housing market is unstable. To stabilize the financial markets, the government have formulated policies on housing markets and mortgage control to curb rising housing prices. In order to understand the effect of mortgage control on curbing housing price, this study examines the long-run and short-run relationship and causality effect among loan-to-value ratio and mortgage-to-GDP ratio and housing markets. This study used ARDL model, bounds test and Toda and Yamamoto causality to analyze quarterly data over the period 2000-Q1 to 2016-Q2. Empirical results show that mortgage control has significant effects on the housing market. Results further shown that the influence on the volume is more obvious than on the price. Results of this study provide precious policy implications for future housing financial sectors.

在許多實際情形下，傳統的統計檢定方法是不足以應付的。故本論文提出模糊檢定方法，我們定義出模糊樣本期望值與模糊樣本變異數的計算方法，再針對不同的模糊資料，分別提出不同的檢定方法，去解決最實際需要解決的問題，其中包括推廣古典的統計檢定方法與自創的檢定方法。 關鍵字：隸屬度函數，模糊樣本取樣，模糊樣本期望值，模糊樣本變異數，人性思考，t檢定，F檢定，模糊常態分配。 / In many expositions of fuzzy methods, fuzzy techniques are described as an alternative to a more traditional statistical approach. In this paper, we present a class of fuzzy statistical decision process in which testing hypothesis can be naturally reformulated in terms of interval-valued statistics. We provide the definitions of fuzzy mean, fuzzy distance as well as investigation of their related properties. We also give some empirical examples to illustrate the techniques and to analyze fuzzy data. Empirical studies show that fuzzy hypothesis testing with soft computing for interval data are more realistic and reasonable in the social science research. Finally certain comments are suggested for the further studies. We hope that this reformation will make the corresponding fuzzy techniques more acceptable to researchers whose only experience is in using traditional statistical methods. Key words: Membership function, fuzzy sampling survey, fuzzy mean, human thought, t-test, F-test, normally distributed.

有別於國內現有相關研究文獻，本研究首度將台灣50股價指數報酬率及區分多頭市場、空頭市場後之每日台灣加權股價指數報酬率、台灣50股價指數報酬率分別與相對應之每日外資買賣超金額納入研究，並以2002年1月至2008年12月底止之這一段時間為研究期間，從其間所經歷之數個多頭、空頭起伏波段，以瞭解外資之累積性淨買超或淨賣超行為對台灣股價指數報酬率所產生之影響，藉由實證數據探知外資於我國股市是否有洞燭先機，居證券市場領先者之能力，抑或僅是市場之追隨者。 經以因果關係檢定發現，就研究期間內所有樣本資料而言，在台灣加權股價指數方面，台灣加權股價指數報酬率與外資買賣超金額間呈具反饋互為因果之關係，但在落後期數加長後，加權股價指數報酬率對於外資買賣超金額仍維持相當顯著之影響關係，而外資買賣超金額對於加權股價指數報酬率影響之顯著性則有減弱現象。在台灣50股價指數部分，檢定結果則與台灣加權股價指數報酬率之情形有別，台灣50股價指數報酬率對外資買賣超金額存在著明顯之單向影響關係，即外資買賣超金額係隨著台灣50股價指數報酬率漲跌幅之高低而變動。 若將研究樣本資料分為多頭及空頭兩部分，經因果關係檢定發現，台灣加權股價指數與台灣50股價指數無論是在多頭市場或空頭市場，所呈現之結果均相同，即當市場處於大多頭時，外資買賣超金額單向的隨著加權股價指數報酬率及台灣50股價指數報酬率之變動而變動，但在市場處於小多頭或空頭時，外資買賣超金額與加權股價指數報酬率及台灣50股價指數報酬率間之因果關係並不顯著。

本文使用共積檢定以及因果關係檢定方法，針對美國第三波購併風潮前後時期，檢定購併家數、股價及工業生產指數三個變數間的可預測性。不同以往的是，本文除了將購併風潮分段進行研究外，並以晚近由Hoornik 及Hendry（1997）以Johansen（1988）為基礎所發展的一套共積檢定法來檢定變數間的長期均衡關係，再以Toda and Phillips（1994）的因果關係檢定流程與SSW的因果關係檢定分別檢定出變數間的可預測性。 經由本文實證結果發現： （1）購併、股價及工業生產指數三個變數，在ADF單根檢定結果三變數皆呈I（1）非恆定時間數列。並進一步以共積檢定檢測出不論參變數或購併和股價兩變數模型，1967年第四季以前變數間皆有一共積關係存在，1968年以後則無任何共積關係。 （2）從因果關係檢定結果發現，三變數體系中，股價與工業生產指數兩變數間可能存在極高的線性重合現象，且子期間礙於無法取夠長的遞延期數，使得工業生產指數對其他變數的影響力無法明確地反應出來，故三變數模型無法正確的檢定購併風潮前後變數間的因果關係。 （3）在購併與股價變數間的因果關係檢定研究中發現，1948~1967年間，股價對購併存在可預測性；然而1968~1979年間，股價與購併完全不存在任何可預測性。故可知購併風潮前後，股價對購併的可預測性發生了變化，從1967年前股價可合理地預測購併活動，到1967年後股價卻完全無法預測購併的情況。 （4）對影響購併的諸多因素做進一步的考量，發現威廉法案的出現對當時購併案件有相當程度的衝擊。 從實證結果可知，以共積與因果關係檢定方法一再地證明出，購併風潮前後股價對購併活動的可預性確實發生了結構性的變化。 第一章 緒論 第一節 研究背景與動機………………………………………….1 第二節 研究目的………………………………………………….3 第三節 購併之定義及相關基本概念…………………………….4 第四節 研究架構與流程………………………………………….8 第二章 文獻回顧 第一節 理論文獻回顧……………………………………………10 第二節 實證研究文獻回顧………………………………………13 第三節 文獻回顧總結……………………………………………23 第三章 實證研究方法 第一節 單根檢定………………………………………………..24 第二節 共積檢定…………………………………………………28 第三節 因果關係檢定……………………………………………34 第四節 實證檢定流程……………………………………………40 第四章 實證結果 第一節 實證資料來源……………………………………………43 第二節 Augmented Dickey-Fuller單根檢定………………….44 第三節 共積檢定……………………………………………....49 第四節 因果關係檢定……………………………………………55 第五節 因果關係檢定結果………………………………………78 第五章 法律因素的考量 第一節 時代背景….……………………………………….……79 第二節 檢視法條之影響力……………………………………..81 第三節 從案例角度分析………………………………………..84 第四節 威廉法案的威力………………………………………..87 第六章 結論…………………………………………………………88 附錄圖表（一）：各變數資料圖….………………………………90 附錄圖表（二）：共積殘差項圖………………………………….93 參考文獻…………………………………………………………….96

分析具有巢狀誤差結構的迴歸模式時，惹忽略隨機誤差項之間的相關性，而採用最小平方(OLS)估計量所導出的標準 F 統計量（以 F^S表之）進行檢定，會導致過大的型 I 錯誤機率；若將隨機誤差項之間的相關性納入考量，而採用廣義最小平方(GLS)估計量所導出的 F 統計量 （以 F^GLS表之），則計算上會較為繁雜。因此我們藉由轉換方式，將模式轉換成隨機誤差項之間彼此獨立的新模式後，再以 F^S 進行檢定，其結果與直接以 F^GLS 檢定相同，且可使計算較為方便。由於模式轉換所需的轉換矩陣為母體變異數的函數，因此當母體變異數未知時，我們以 Henderson 的常數配適 （fitting-of-constants）方法來估計之。藉由模擬結果得知，若各段的觀察個數相等，則不論巢狀誤差結構為二段式(two-stage)或三段式(three-stage)，廣義最小平方估計量(GLS)均較最小平方估計量(OLS)表現穩定，且 F^GLS 在檢定力及實際顯著水準方面的表現也都比 F^S 好。 / When analyzing the regression model with nested-error structure, if the correlations between errors are ignored, and conduting the model adequacy test by the standard F statistic (F^S) led from the ordinary leastsquares estimator (OLSE) , then the type I error rate will be inflated. However, if the corrlated structure is considered and the model is tested by F^GLS led from the general least-squares estimator (GLSE) , the calculation will be more complicate. The model can be transformed to a new model with independent random errors and then, tested by F^S . The result is the same as the one by F^GLS , also it is more convenient for calculation. Since the transformation matrix is a function of variance components, we estimate variance components by Henderson's fitting-of-constants when they are unknown. Through simulation, it is concluded that if the observations in each stage of nested-error structure are the same, the GLSE is more stable than the OLSE in both two-stage and tree-stage structures. Also, the power and the sizes of F^GLS will perform better than those of F^S .

在傳統的迴歸模型架構下，統計推論的進行需要假設誤差項之間相互獨立，且來自於常態分配。當理論模型假設條件無法達成的時候，排列檢定（permutation tests）這種無母數的統計方法通常會是可行的替代方法。 在以往的文獻中，應用於複迴歸模型（multiple regression）之係數排列檢定方法主要以樞紐統計量（pivotal quantity）作為檢定統計量，進而探討不同排列檢定方式的差異。本文除了採用t統計量這一個樞紐統計量作為檢定統計量的排列檢定方式外，亦納入以非樞紐統計量的迴歸係數估計量b22所建構而成的排列檢定方式，藉由蒙地卡羅模擬方法，比較以此兩類檢定方式之型一誤差（type I error）機率以及檢定力（power），並觀察其可行性以及適用時機。模擬結果顯示，在解釋變數間不相關且誤差分配較不偏斜的情形下，Freedman and Lane (1983)、Levin and Robbins (1983)、Kennedy (1995)之排列方法在樣本數大時適用b2統計量，且其檢定力較使用t2統計量高，但差異程度不大；若解釋變數間呈現高度相關，則不論誤差的偏斜狀態，Freedman and Lane (1983)、Kennedy (1995) 之排列方法於樣本數大時適用b2統計量，其檢定力結果也較使用t2統計量高，而且兩者的差異程度比起解釋變數間不相關時更加明顯。整體而言，使用t2統計量適用的場合較廣；相反的，使用b2的模擬結果則常需視樣本數大小以及解釋變數間相關性而定。 / In traditional linear models, error term are usually assumed to be independently, identically, normally distributed with mean zero and a constant variance. When the assumptions cannot meet, permutation tests can be an alternative method. Several permutation tests have been proposed to test the significance of a partial regression coefficient in a multiple regression model. t=b⁄(se(b)), an asymptotically pivotal quantity, is usually preferred and suggested as the test statistic. In this study, we take not only t statistics, but also the estimates of the partial regression coefficient as our test statistics. Their performance are compared in terms of the probability of committing a type I error and the power through the use of Monte Carlo simulation method. Situations where estimates of the partial regression coefficients may outperform t statistics are discussed.

大多數國家的中央銀行均以「穩定物價，控制通貨膨脹」視為貨幣政策的主要目標，因此本研究以 Stock and Watson (1999) 為基本架構，運用2000年1月至2015年12月台灣失業率與其他經濟指標之 Phillips 曲線模型，以遞迴迴歸 (recursive regression) 的方式進行模擬樣本外預測1個月與12個月核心消費者物價指數通貨膨脹率及消費者物價指數通貨膨脹率，及檢驗模型結構穩定性，並利用組合預測方式，進行模型預測績效比較。 其實證結果顯示：核心消費者物價指數年增率模型的預測績效優於消費者物價指數模型的預測績效，而比較失業率及其他經濟指標之 Phillips 曲線各個單一模型，在模擬樣本外預測1個月核心消費者物價指數年增率之預測績效，為營造工程物價指數 (cci) 表現最好，再者發現預測12個月核心消費者物價指數之 Rel. RMSFE 比預測1個月核心消費者物價指數之 Rel. RMSFE 來的小，另外Diebold-Mariano 檢定對於核心消費者物價指數 (cpix) 和消費者物價指數 (cpix) 做為通貨膨脹率之組合預測模型樣本外預測1個月通貨膨脹率之預測績效皆沒有改善效果，反而是部分組合預測模型在樣本外預測12個月通貨膨脹率之預測績效具有改善效果，皆顯示長期預測12個月比短期預測1個月之各個經濟變數的組合預測模型預測績效有明顯的改善，可能係在檢定預測12個月核心消費者物價指數 (cpix) 之 Phillips 曲線模型具有結構性改變影響所致。

2015年下半年開始，許多有關市場黑天鵝的新聞佈滿各大媒體版面，其中不乏「某恐慌指標創歷史新高」此類令投資人恐懼的標題。然事實上卻未見到各國股價指數有大幅修正的現象，以MSCI全球指數而言，下半年總計僅修正6.49%。為了探討這些不同於傳統VIX指數的恐慌指標是否會顯著影響股價指數的表現。本論文透過VAR、VECM以及ARDL模型，探討金價油價比、CBOE偏態指數、瑞士信貸CSFB指數以及泰德價差這四種恐慌指標對於當前全球前四大經濟體股價指數的關聯性。 美國是全世界經濟的領頭羊，其經濟情勢與全球每一個國家的榮景息息相關，美國股價指數的表現亦是相當受到全球投資人所關注的。故本論文首先透過探討這四種恐慌指標對於S&P 500指數的影響，再利用S&P 500指數領先各國股價指數的特性進一步得出結論。實證結果發現，S&P 500指數對於其他三個股價指數確實具有短期同向的影響，長期而言亦具有穩定的線性關係。另外，金價油價比無論在短期及長期下皆無法有效代理市場的恐慌程度而影響S&P 500指數；CBOE偏態指數與瑞士信貸CSFB指數在長期下得以領先S&P 500指數的變化，當該二指數走高，代表 S&P 500指數在近期的波段高點可能即將來臨，亦即隱含該二指數對於S&P 500指數具有領先同向變化的現象；泰德價差為市場用以衡量信用風險的指標之一，當泰德價差擴大，隱含市場風險貼水增加，不利股市發展，其與S&P 500指數則具有長期穩定的負向關係。本論文最後也針對這四種恐慌指標的預測能力進行探討，發現瑞士信貸CSFB指數在預測S&P 500指數的能力上，相對其他三種恐慌指標優異。 / There were so many hearsays about the potential black swan events dominating the news in the second half of 2015. Headlines were about some fear indicators hit historic high but, in realistic, world stock market did not be significantly influenced under this panic atmosphere. Take MSCI World Index for instance, the index dropped only 6.49% in the second half of 2015, which was relatively unreasonable under this condition. In order to find out whether or not the fluctuations of these fear indicators can significantly affect stock indexes, VAR, VAEM and ARDL model to discuss the relationships between 4 fear indicators and 4 stock indexes─gold to oil ratio, CBOE Skew Index, Credit Suisse Fear Barometer Index, TED spread, S&P 500 Index, MSCI Europe Index, SSE A Share Index and Nikkei 225 Index are adopted in this study. Global investors pay close attention to the performance of the U.S. Stock indexes as U.S. economy condition can affect the economies of the rest of the world. Consequently, we investigated the effects of 4 fear indicators to the S&P 500 Index then employed relationships between S&P 500 Index and other 3 stock indexes to do further discussion. The results show S&P 500 positively affects the performances of other 3 stock indexes in short term and has a steady relationship with each of them respectively in the long term. The changes of gold to oil ratio could not significantly influence the performance of S&P 500 Index no matter in the short term or the long term. CBOE Skew Index and CSFB Index have significant positive influences on S&P 500 and are leading indicators to S&P 500 Index. Lastly, TED spread has a steady negative relationship with S&P 500 in long term, and CSFB Index has the highest predictive power among the 4 fear indicators.

本論文主要目的在檢定近二十年來生產因素秉賦與台灣製造業的貿易形態及其結構性 的變化。過去文獻中，有關台灣對外貿易形態的實證研究，大都應用生產因素的「投 入產出分析法」與「迥歸分析法」二種，而且皆是單一年的橫斷面資料之分析，然而 卻缺乏長期性的觀察。本文研究之目的的即在於融合橫斷面與時間序列資料，對台灣 自民國55年至75年製造業對外貿易形態的轉變作一分析。 本文可分格為三大部分。首先，依據民國55.60.65.70.與75各年度「工商普查報告」 ，配合「進出口貿易統計月報」，分別以製造業細分類與中分類之資料作「迥歸分析 」。其次，再以上述資料應用「機率模型」之 Probit(或Logit)分析則是由「質」的 觀點來衡量。 第三，根據「勞工統計月報」、「工業生產統計月報」與行政院主計處估計之逐年製 造產業別固定資本存量，配合「進出口貿易統計月報」，融合了民國55年至75年製造 業橫斷面與時間序列之合併資料，應用Multivariate Cusum Test,來檢定台灣地區貿 易型態的結構性變化，並測量個別生產因素對結構轉變的影響程度。 根據橫斷面資料可瞭解生產因素秉賦和貿易比較利益型態，而由橫斷面與時間序列合 併資料分析，能瞭解長期性各產業貿易結構的轉變。

研究目的：探討微電腦廠商在不同國際市場行銷策略的差異、最適之行銷組合及其對 績效的影響。 文獻探討：１．學者們對國際行銷策略應採行標準化（Levitt １９８３）或因地制 宜（Sorenson and Weichmann１９７５，Buzzell １９８０）迭有爭議。 ２．陳正男（１９８５）曾利用集群分析將行銷策略分成擴張策略、中庸策略及防禦 策略，發現採行擴張策略的廠商其成長率皆高於採行防禦策略的廠商。 研究方法：１．資料收集：初級資料以郵寄問卷獲得，次級資料則蒐集期刊、資策會 研究報告及相關報章雜誌而得。 ２．抽樣方法：以我國微電腦外銷前三十名廠商及參加１９８７年台北國際電腦展之 微電腦公司為樣本。 ３．資料分析：以集群分析獲得行銷策略型態之分類，再利用ＡＮＯＶＡ探討行銷策 略型態與績效之關係。 研究內容：實際調查各廠商在美加、西歐、東南亞、澳紐四個地區其產品策略、通路 策略、訂價策略、及惟廣策略的做法。 研究結果：我國微電腦產業依不同地區的市場特性，有不同的行銷策略，亦獲得不同 的行銷績效。