台灣在2008年二次政黨輪替後，提出若干優惠措施以及取消某些法規限制，積極推動台商回台上市，然而深圳證券交易所在2009年發展出創業板，其發展目的是為了讓新興企業有一個高效的籌資平台，深圳創業板的開板給了台商在中國大陸上市的契機與吸引力，因此台商回台上市的意願便可能會因深圳創業板的開板而降低。本研究將以台商的觀點來看，當台商面臨回台上市或在深圳創業板上市兩者之間做選擇時，對於兩者制度面、市場面及環境面來進行比較分析，並藉此來判斷深圳創業板的發展是否會影響台商回台上市的意願。 研究中發現，目前深圳創業板吸引台商之處在於其上市門檻較低，本益比及活絡性表現較好，再加上中國大陸的經濟環境較佳，因此可募集到較多的資金。雖然台灣證券市場現階段在各方面的成長幅度不如深圳創業板突飛猛進，但台灣證券市場是一個較為成熟的證券市場，其多年累積下來的國際性、穩定度及成熟度皆比深圳創業板優越許多。因此，台灣證券市場目前的整體表現仍優於深圳創業板，深圳創業板的開板尚不至於影響台商回台上市的意願。 最後建議未來台灣證券市場應積極爭取與兩岸三地證券市場更密切的接觸，以「區域整合」作為當前的發展方向，若能合作組成「大中華區域證券市場」─雙邊掛牌機制甚或多邊掛牌，以兩岸三地之間的優勢互補，更能達到競合、更甚是綜效的效果。 / After the second return of the governing party in Taiwan, the new government released some beneficial programs and deregulated some laws to attract Taiwanese enterprises to IPO in Taiwan. In the meanwhile, ChiNext opened in 2009 for the purpose of offering an efficient capital-raising platform for those newly-formed enterprises. ChiNext gives Taiwanese enterprises an attractive opportunity to IPO in China, and therefore Taiwanese enterprises may decrease their willing to IPO in Taiwan. This paper starts from the opinion of Taiwanese enterprises who make a decision to IPO in Taiwan or ChiNext, analyzing by the side of regulation, market and environment to determine whether ChiNext will affect the willing of Taiwanese enterprises to IPO in Taiwan or not. What attracts Taiwanese enterprises to IPO in ChiNext is its excellent PE ratio, high turnover rate and being easy to be qualified. In addition, owing to the rapid growth in Chinese economy, enterprises will raise much more capital in ChiNext. Contrary to ChiNext, Taiwan stock market is such a mature stock market that it could not expand rapidly as ChiNex. Also because of its maturity, Taiwan stock market is much steadier and much more international than ChiNext. To sum up, Taiwan stock market is still more outstanding than ChiNext, the appearance of ChiNext does not affect the willing of Taiwanese enterprises to IPO in Taiwan at present. Finally, this paper makes a suggestion of "region conformity" as a direction for Taiwan government. Taiwan government should connect with Chinese-area stock market more intensely. If the stock market of Taiwan, Hong Kong and China could form a "Chinese-area Stock Exchange" like NYSE Euronext or other else, it will create an effect of synergy in Chinese-area stock market.

企業要從競爭激烈的環境中脫穎而出，除了要有好的競爭策略與執行力外，擁有充足且低廉的資金、知名且廣受信賴的聲譽，以及優秀又肯為公司效力的經營團隊與員工，是企業領先競爭對手的必要條件。成功推動公司股票上市櫃，無疑是創造這些競爭優勢的重要關鍵。而如何為企業提供一個有效率而低成本的資本市場，同時提供投資人一個有保障又有成長率的投資平台，不但有利企業的後續發展，亦關係著該地資本市場的資金動能。 過去幾年大陸為避免經濟過熱及產生泡沫化之風險，故實施一連串的宏觀調控措施，使得台商在中國大陸籌資更形困難；另欲回台上市又遭遇政策及相關法令的限制，故部份大陸台商便計劃在大陸或香港上市，甚至為達香港上市要求之市值規模，而規劃台灣下市並以海外控股公司為掛牌主體在香港上市，這種連根拔起的舉動勢必影響台灣的資本市場及經濟發展。而自2008年5月馬政府上台執政以後，積極推動兩岸政策的鬆綁及若干的寬鬆優惠政策，重量級台商如旺旺、康師傅等紛紛回台發行TDR，且發行時投資人皆超額認購股票，供不應求下掛牌後漲幅不少。但鄰近的大陸及香港資本市場也在積極招商，鼓勵海外企業掛牌，而深圳創業板的成立，以吸引不少中小企業掛牌，加上上海國際板亦規劃在2011年成立，勢必也會衝擊鄰近的資本市場。因應大陸及香港資本市場的競爭，大陸宏觀調控政策、勞動合同法的實施、缺工及巨幅調薪現象，政府有無推出相關政策及措施來協助台商轉型並提升競爭力呢？冀望經由本研究，探討目前台商回台上市所面臨的問題與障礙，並提出相關建議以求解決之道，期盼能恢復資本市場動能及企業能擴大對台投資，使企業根留台灣，對台灣經濟永續發展。

本文從學術理論的研究觀點出發，利用大量的量化資料與質化資料對個案公司進行競爭力分析，同時提出(1)學術理論與實務觀點的差異問題，以及(2)對個案公司的針砭與建言。 量化資料使用個案公司的經營績效與公司治理等財務與非財務相關的次級資料，藉由傳統學術理論發展的指標與財務報表分析方法(同時包含時間序列的縱斷面分析與同紡織業公司間的橫斷面分析)，提出個案公司可能存在的優勢、缺失與風險並做成訪談內容，進一步採用質化研究中的個案研究方法與深度訪談法，取得本研究之訪談初級資料。最後對訪談的初級資料進行質化分析，以了解學術觀點所提出的問題對實務界是否具有管理意涵與適用性，並且對個案公司提出可能的缺失與改善的建言。預期研究的成果可給予實務界與主管機關進一步思考紡織與傳統產業可能面臨的問題，以及給予學術界了解傳統學術與實務觀點落差的問題。

Kyoto University (京都大学) / 0048 / 新制・課程博士 / 博士(工学) / 甲第18948号 / 工博第3990号 / 新制||工||1614 / 31899 / 京都大学大学院工学研究科電子工学専攻 / (主査)教授 川上 養一, 教授 野田 進, 教授 木本 恒暢 / 学位規則第4条第1項該当

名古屋大学年代測定総合研究センターシンポジウム報告

電影屬於服務的一種，具有抽象與體驗消費的特性，因此，消費者在親自觀賞之前很難評估一部電影的品質為何。為了減少購買風險，他們會盡量尋找參考資訊或與其他消費者交流來增加了解程度，以協助其進行購買決策。其中，又因口碑為消費者之間一種非商業化、非正式的溝通，多為消費者個人的經驗分享，較一般公司網站與商業廣告更為公正客觀，也更容易獲得信任，在電影行銷的過程中扮演非常重要的角色。 不同於過去的研究，本研究依據「深思熟慮可能性模式」將口碑依其內容分為中央與周邊線索口碑資訊，再加入消費者的「涉入程度」與「口碑信任度」為調節變數，分別探討它們對於消費者態度的影響。 經兩次前測後發放正式問卷，共回收233份有效問卷，主要研究發現如下： 1.中央與周邊線索口碑資訊皆會顯著且正向影響消費者的態度。 2.消費者涉入程度的調節效果相當有限，但其本身對消費者態度即具有非常大的影響力。 3.口碑來源信任度對中央線索口碑資訊與態度之間的關係具有強化的作用，但反而會減弱周邊線索口碑資訊對態度的影響力。

京都大学 / 新制・課程博士 / 博士(教育学) / 甲第24122号 / 教博第278号 / 新制||教||212(附属図書館) / 京都大学大学院教育学研究科教育学環専攻 / (主査)准教授 田口 真奈, 教授 松下 佳代, 教授 西岡 加名恵 / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Philosophy (Education) / Kyoto University / DGAM

Kyoto University (京都大学) / 0048 / 新制・課程博士 / 博士(工学) / 甲第13805号 / 工博第2909号 / 新制||工||1430(附属図書館) / 26021 / UT51-2008-C721 / 京都大学大学院工学研究科建築学専攻 / (主査)教授 鉾井 修一, 教授 髙橋 大弐, 教授 宗本 順三 / 学位規則第4条第1項該当

本篇文章使用了增強學習與捲積深度學習結合的DQCN模型製作交易系統，希望藉由此交易系統能自行判斷是否買賣ETF，由於ETF屬於穩定性高且手續費高的衍生性金融商品，所以該系統不即時性的做買賣，採用每二十個開盤日進行一次買賣，並由這20個開盤日進行買賣的預測，希望該系統能最大化我們未來的報酬。 DQN是一種增強學習的模型，並在其中使用深度學習進行動作價值的預測，利用增強學習的自我更新動作價值的機制，再用深度學習強大的學習能力成就了人工智慧，並在其取得良好的成效。 / In this paper, we used DCQN model, which is combined with reinforcement learning and CNN to train a trading system and hope the trading system could judge whether buy or sell ETFs. Since ETFs is a derivative financial good with high stability and related fee, the system does not perform real-time trading and it performs every 20 trading day. The system predicts value of action based on data in the last 20 opening days to maximize our future rewards. DQN is a reinforcement learning model, using deep learning to predict value of actions in model. Combined with the RL's mechanism, which updates value of actions, and deep learning, which has a strong ability of learning, to finish an artificial intelligence. We got a perfect effect.

本研究主旨是希望提供一個智能金融演算法交易平台，以Django CMS作為網頁框架，區分成研發環境與交易環境，完整的功能包含用戶研發、用戶測試以及使用演算法服務。用戶研發與測試上採用IPython的互動式開發介面，利用JupyterHub進行管理與配置，能夠同時提供多個用戶存取平台，使得平台足以負載大規模用戶的使用；而演算法服務經由Celery包裝成任務，以利交付給後台進行分散式運算。搭上近年來深度學習的熱潮，平台額外擴充Tensorflow套件與GPU建置，支援多核及高速演算法運算。 面對存取大量、複雜且結構化的金融資料，本研究的資料庫採用HAWQ做為解決方案，利用其極大量平行化的架構，改善過往存取大數據所造成的系統複雜性與效能瓶頸，並搭配Ambari達到創建、監視及管理Hadoop分散式集群的功用，讓開發者在部署與維運上都將事半功倍。 由於採用新的資料庫HAWQ，傳統的資料表設計將不利反傷，因此本研究會針對程式端存取資料庫裡的金融資料，量身打造適合的資料表設計，並對其做效能評測，以確保資料能有效且迅速地被程式所取用。 / The purpose of this research is to provide a smartly algorithmic trading platform with financial data. I use Django CMS as a web framework and consisting of Develop environment and Trade environment. The entire functions of the platform include “User Research and Development”,” User Testing” and “Algorithmic Services”. “User Research and Development” and “User Testing” using IPython interactive development interface, with JupyterHub management and configuration, can simultaneously provide multiple user accessing and make the platform enough to support more and more users; “Algorithmic Services” using Celery to package algorithms into tasks can facilitate the delivery to the Server for distributed computing. By means of the growth of Deep Learning in recent years, the platform adds extra Tensorflow and GPU deployment to support multi-core and high-speed algorithm computing. In face of accessing large number of complex and structured financial data, I choose HAWQ as the database in this research. Its extremely massively parallel processing can alleviate the complexity of system and the bottlenecks of efficiency caused by accessing massive number of data. Combing HAWQ with Ambari can achieve the functions of creation, monitoring and management of Hadoop distributed cluster. The developers will do much more easily in deployment and maintenance. The traditional table design may not fit in with the new database HAWQ, so this research will design appropriate table, and evaluate its performance to ensure that data can be accessed effectively and quickly from programs.