Global ETD Search

11	非巢形模式檢定方法之研究林茂欽, LIN, MAO-GIN Unknown Date (has links) 由於模式的設定常會有選擇適當模式的問題。而模式之間或其型式，或其變數均無互相關連者稱之為非巢形模式，對於這類型模式選擇的方法中假設檢定是常用的方法。因其檢定有別於傳統的假說檢定，故而本文在其理論依據的探討及檢定方法作一比較研究。本文分為六章，第一章緒論。第二章非巢形模式檢定之理論物性及其應用。與傳統檢定比較即可知其理論特性，又因它以不同族群模式檢定的理論為依據，所以在這章中對於檢定統計量之推導過程作一歸納性的整理。第三章包涵模式檢定法，比較兩種常用的一般模式，作推導其檢定統計量。第四章非巢形迴歸模式之檢定，此乃這類檢定方法之應用，這章將應用前兩章之結果，推導較簡易的檢定方法。第五章實例，將印證上述之理論並比較之。第六章結論。非巢形模式檢定方法檢定統計量迴歸模式傳統檢定包涵模式檢定法統計量
12	企業績效的計量模型蔡兆嘉, Cai, Zhao-Jia Unknown Date (has links) 企業是追求目標的組織；更具體的說：企業經營即在於因應環境的限制下，有效的運用各種資源，以達成所追求的目標。因此，如何建立一套完整的分析模型，提供企業決策者從事環境的偵測, 策略的擬定及資源的分配，并進行績效的衡量，實在是一項很重要的課題。本研究擬自策略管理的觀點，借助經濟計量方法，探討在塑膠產業中企業的績效，策略及環境三變數間的關係： (一)從不同領域的研究中，導引出多目標的聯立模型； (二)選擇的適當的衡量變數及設立模型； (三)解釋實證結果在管理上的含義。期望透過數量代模型的分析，能使吾人對於前述課題有更進一步的認識。企業績效計量模型分析模型經濟計量方法績效策略環境企業管理管理 BUSINESS-ADMINISTRATION MANAGEMENT
13	自變數增加對岭估計的影響分析萬世卿, Wan, Shin Chin Unknown Date (has links) 在最小平方估計中，當自變數間有共線性關係時，參數估計的變異變大，使得參數估計值不穩定。解決共線性對參數估計所造成影響的方法有很多，岭估計就是其中之一。在岭估計中，為了偵測出對岭估計有影響力的自變數，本文仿照Schall-Dunne的處理方式，推導出類似的Cook統計量及AP估計量，並且提出以Kullback-Leibler對稱散度來偵測對岭估計有影響力自變數。最後用"加拿大金融市場"與"員工對主管滿意度調查"的兩個實例，來說明本文所提出對岭估計有影響力自變數之偵測方法。岭估計共線性 Cook統計量 AP統計量 Kullback-Leibler 對稱散度變異膨脹因子廣義變異膨脹因子 Ridge regression
14	抽樣問題中非線性統計量之研究王英宗, WANG, YING-ZONG Unknown Date (has links) 本文共一冊，約一萬餘字，分五章。本文內容乃探討抽樣問題之關於非線性統計量之估計方法，主要方法有三：線性化法、摺刀法，均衡半樣本法，並比較三者之變異數估計式之大小。本文共分五章，第一章說明研究動機與目的，及本文結構。第二章說明非線性統計量應用三種方法時所得之估計式及偏誤。第三章討論該非線性統計量之變異數估計式並討論並偏誤大小。第四章為實例分析，以討論比率參數在三種方法下之絕對偏誤之大小。第五章結論。抽樣統計量估計變異數目的比率 SAMPLING STATISTIC ESTIMATOR VARIANCE PURPOSE RATIO
15	脊迴歸估計之模擬研究鄭敏祿, ZHENG, MIN-LU Unknown Date (has links) 多重線性迴歸模式ｙ＝ｘβ＋ε中，通常使用最小平方估計量β估計迴歸係數β。即 β＝（Ｘ′Ｘ）□□Ｘ′Ｙ。但當Ｘ資料很壞時，β將產生不實際的估計量。為消除此現象，新估計量的提出及ｋ值決定的方法，各研究者都不同，所得之值亦不同，又難以確定那個方法比較適當，因此以下是我們研究重點：１Hoerl 和Kennard 所提脊迴歸法，與Marguardt 所提結合主要成分法的脊估計量的比較。２ｋ值選取方法的比較，及ヾNordberg與Hoerl 和Kennard 求ｋ值的比較。ゝ修改謝氏法則的結果與謝氏的比較。本文壹冊，共五章，前四章，各有兩節，最末章不分節。脊估計量謝氏法則脊迴歸法 HOERL KENNARD NORDPERG KENNARD-NARGUARDT
16	拔靴法(艾氏簡易法)及其在穩健估計量上之應用趙蓮英, Zhao, Lian-Ying Unknown Date (has links) 第一章緒論。本篇論文之目的乃是利用拔靴法（Bootstrap）以求穩健估計量之變異數，並配合其化枋法比較評估之。此章就整篇論文的結構及內容做一般性的敘述。第二章簡介拔靴法。本章討論拔靴法的基本理論及其應用與結果等。第三章穩健估計量。本章介紹數類位置穩健估計量之性質與求法，緒如修剪平均值、Ｍ估計量、有序統計量之線性組合等。第四章計算機模擬。本章就指數、常態、歪布、伽瑪四個母體分配，利用拔靴法及其他方法配合電腦模擬，分別求出十種穩健估計量的變異數。第五章比較及結論。拔靴法穩健估計量變異數平均值母體統計 BOOTSTRAP STATISTICS
17	JSWT+估計應用於線性迴歸變數選取之研究 / Variable Selection Based on JSWT+ Estimator for Linear Regression 王政忠, Wang,Jheng-Jhong Unknown Date (has links) 變數選取方法已經成為各領域在處理多維度資料的工具。Zhou與Hwang在2005年，為了改善James-Stein positive part估計量(JS+)只能在完全模型(full model)與原始模型(origin model)兩者去做挑選，建立了具有Minimax性質同時加上門檻值的估計量，即James-Stein with Threshoding positive part估計量(JSWT+)。由於JSWT+估計量具有門檻值，使得此估計量可以在完全模型與其線性子集下做變數選取。我們想進一步了解如果將JSWT+估計量應用於線性迴歸分析時，藉由JSWT+估計具有門檻值的性質去做變數選取的效果如何？本文目的即是利用JSWT+估計量具有門檻值的性質，建立JSWT+估計量應用於線性迴歸模型變數挑選的流程。建立模擬資料分析，以可同時做係數壓縮及變數選取的LASSO方法與我們所提出JSWT+變數選取的流程去比較係數路徑及變數選取時差異比較，最後將我們提出JSWT+變數選取的流程對實際資料攝護腺癌資料(Tibshirani，1996)做變數挑選。則當考慮解釋變數個數小於樣本個數情況下，JSWT+與LASSO在變數選取的比較結果顯示，JSWT+表現的比較好，且可直接得到估計量的理想參數。 James-Stein估計量變數選取線性迴歸模型 minimax LASSO
18	探討金融發展與經濟成長之因果關係--內生聯立方程式之應用徐偉哲 Unknown Date (has links) 本文採用1980-2005年共94國的縱橫資料(Panel data)，探討金融發展與經濟成長的關係。有別於一般傳統採用單一迴歸模型的架構，本文改採聯立迴歸模型探討兩者之因果關係。本研究分別採用四個「金融發展指標」及三個「股市發展指標」，輔以與金融發展和經濟成長密切相關的外生控制變數，再分別與經濟成長指標建構聯立迴歸模型。此外，有關參數之估計與認定，以Lewbel (2007)的計量方法為立論依據，在殘差項具有異質共變異現象的限制條件下，利用一般化動差法(GMM)，同時估計聯立方程式的結構式參數。是故，本文根據不同之金融發展與股市發展變數的設定，總共建立七個聯立方程式模型，分別探討金融發展、股市發展與經濟成長之交互影響效果。實證結果彙整成以下兩點說明：一、有關金融發展指標對經濟成長之綜合影響的實證結果顯示，惟有「存款貨幣機構在本國資產總額/(存款貨幣機構在本國資產總額＋央行本國資產總額)」對經濟成長具有正向的綜合影響，其他三項金融發展指標對經濟成長皆無顯著影響；另一方面，除了以「銀行部門對其本國之總放款額/GDP」做為金融發展指標的模型4為不顯著外，模型1至模型3皆顯示經濟成長分別對「存款貨幣機構在本國資產總額/(存款貨幣機構在本國資產總額＋央行本國資產總額)」、「全體金融機構流動負債/GDP」以及「全體金融機構對私部門放款總額/GDP」等三項金融發展指標存在正向綜合影響。二、有關本研究股市發展指標對經濟成長之綜合影響效果的實證結果分歧。其中，「股市總成交金額/股市總市值 (股市週轉率)」對經濟成長有正向綜合影響；「上市公司股票總市值/GDP (股市資本率)」對經濟成長有負向綜合影響；而「股市總成交金額/GDP (股市總成交值比)」對經濟成長則無顯著之綜合影響；另一方面，考量經濟成長之當期項與落後期的綜合效果對股市發展的影響，本研究發現「經濟成長變數」的當期項與落後期對三個股市發展指標均無顯著的綜合影響。金融發展經濟成長一般化動差法(GMM) Lewbel計量模型
19	以金融科技發展資產組合管理策略鄭琮寰 Unknown Date (has links) 在2002年後，隨著金控業態整併，財富管理業務也開創了新紀元，投資境外證券的共同基金成為財富管理業務發展主要的大宗。根據中央銀行統計，我國國際投資部位明細表中，關於海外證券投資部位，從2002年USD582億大幅增加到2015年USD5386億，大幅增加了超過九倍。其中，投資海外高收益債券型基佔國人基金投資比重將近五成，金額達NT1.14兆！甚或傳出特定該類基金，台灣受益人就占了總規模的八成！足見穩定收益產品是財管市場最主要的需求。隨著金融科技風潮開展，機器人理財顧問(ROBO ADVISOR)進入財富管理市場在全球正逐步加溫。歸類國外理財機器人目前的發展，可彙總出三個核心服務：1)提出合適的投資組合 2)以大數據科技為基，進行風險控管 3)針對客戶風險屬性分析，提出適切理財方案；本研究以投資組合數據累積，進行計量風險控制，量化風險資產波動，尋找全球金融常態波動中擇時交易的機會。提供財富管理業投資後管理的範例。另針對金融科技優化生態圈服務做法，客製化服務為重要元素。如：客戶生涯規劃、節稅等財務規劃，結合金融商品配置，恐也是財富管理業務更需配套提升的一環。理財商品動態管理結合客戶需求，讓生態圈更加鞏固進而擴大，應也是財富管理業逐步轉型的業態。本研究針對財富管理中，客戶循環需求的彙總，以及透過計量模型投資管理的方式，達到財富管理業務在金融科技服務的新趨下結合運作，試圖勾勒財富管理業務可能的營運模式。計量模型財富管理大數據 Fintech 理財機器人 Fintech
20	消費者對優惠券知覺之研究--非計量多元尺度之應用何珮瑜 Unknown Date (has links) 優惠券行銷一直是業界在推行促銷的主流，在美國，消費品廠商在分配促銷預算時，即首重銷售促進（sales promotion）的推行，當中又以發行減價優惠券（coupon）所佔比例為大宗；而在台灣，早在七０年代即有業者使用優惠券的銷售促進方式，依據消保會估計，台灣一年發行禮券金額約達300億元。只是當禮券的使用漸為氾濫之後，發行業者為了節省支出或獲取較高收益，開始附加諸多使用限制，同時亦巧立各種名目如商品券、酬賓禮券等，不僅使優惠券種類細目繁多，連帶的使用規則亦略有差異；但相對地，業者卻未在廣告上詳細說明所贈送之優惠券的相關限制，因此導致消費者在決定是否前往購物或消費時，係處於資訊不對稱之情況，需憑藉其本身主觀知覺判斷該優惠券的使用規定。有鑑於此，本研究認為有必要從消費者的角度思考，瞭解消費者對於不同名稱優惠券的認知情況，並希望以此研究結果，提供業界或政府主管單位擬定相關決策之依據。本研究主要採用非計量多元尺度之分析方法，推導出消費者對於目前百貨業者常用之七種滿千送百促銷優惠券與現金的相對位置知覺圖，並輔以訪談法為知覺定位圖之兩軸下定義。研究之重要結論如下： 1. 女性比男性更易受到滿千送百促銷活動影響。 2. 消費者多為被動地接收廠商活動訊息，而非主動搜尋相關資訊。 3. 消費者採取購買行動之前，並未全然瞭解優惠券使用規則。 4. 優惠券使用時，限制愈少而愈能自由使用，帶給消費者的知覺價值愈高。 5. 現金為最理想的優惠方式，禮券與商品禮券同屬優惠方式『理想群』中。 6. 知覺定位圖之兩軸，橫軸代表『等同現金之程度』，縱軸定代表『感覺被禮遇之程度』。禮券為最等同現金之優惠券，感覺被禮遇程度最高者為商品券。 7. 優先針對禮券、商品券，及商品禮券進行管制。知覺價值優惠券禮券非計量多元尺度分析

Search results