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1	抽樣調查中未回覆或回覆未全問卷之探討潘冠男 Unknown Date (has links) 在社會科學領域或是自然科學領域中，如果想分析、探索或推論某一自然或社會的問題或現象，抽樣調查是最常使用的方法。根據以往的經驗，最影響抽樣效果且不易掌握的是非抽樣誤差，其中又以回覆率低為誤差的主要來源；依據對未回覆樣本是否再抽樣，處理方式可分為兩類，一是對未回覆樣本加以再抽樣，以獲的未回覆者的資訊，另一則是只對已回覆樣本加以調整，並不對未回覆樣本再抽樣。二者間最大差異在於對已回覆樣本做調整時，吾人假設未回覆樣本是隨機發生的，則應用加權法或是設算法較有效率，同時對母數的估計的效果也有不錯的表現；針對未回覆樣本加以再訪問，因為現有樣本中只包含回覆樣本的資訊，則應用再抽樣得到原先未回覆樣本的部分替代資訊，又綜合回覆樣本與對未回覆樣本再抽樣的的資訊做母數的估計。本文擬對如何處理整份問卷未回覆與問卷中某些項目未回覆做一系統性的探討。未回覆問卷設算雙重抽樣法
2	歐洲國家兩稅合一之演進 / Evolution of European Income Tax Integration 陳嫈璉, Chen, Ying Lien Unknown Date (has links) 歐洲國家為解決股息在公司及個人階段的經濟性重複課稅問題，採行兩稅合一之方法，以設算扣抵法居多，但設算扣抵制僅適用於本國股東（居住者），而不適用於外國股東（非居住者），因而存在對外國股東的歧視問題，不利於本國企業境外籌資，防礙國際資金之自由流動性，而驅使改革的風潮。隨著世界公司所得稅的稅制改革風潮及國際資本流動的特點，各國將公司所得稅及個人所得稅的稅率向下調整，已使各國稅率趨同，消除投資障礙，以吸引更多國際資金，歐洲各國原為解決股息在公司及個人階段的經濟性重複課稅問題已有所變革，部份國家由原採用的傳統法朝向修正傳統法發展趨勢，主要對於股利所得在股東階段可享有相對於資本所得中（如利息所得）較為優惠的稅率，以祈減緩在公司與個人股東階段的重複課稅情形，另有國家為減緩股利所得的重複課稅，由原採行設算扣抵法朝採部分股利所得免稅法或改採其他混合法。紛紛將原採行的設算扣抵制度回歸獨立課稅，乃避免對公司股利政策及融資政策之干擾，以維持租稅政策之中立性原則。本研究藉歐洲國家兩稅合一之採行及變革演進之過程觀察，大部分國家對股息之課稅已改採部分股利所得免稅法、股利單獨課稅並給予優惠之扣繳率之傳統法或修正傳統法(如股利所得部分免稅)，將公司所得稅及個人所得稅做整合，且收到確實之成效，在直接對外投資或外來投資時逐年增加，稅收也大都提高，希望藉本研究之分析及整理，提供給租稅決策當局參考。兩稅合一設算扣抵制股利歧視稅率下降
3	台北市與台灣全區房屋設算租金之研究 / A Study of Housing Imputed Rent in Taipei City and Taiwan 邱筑華 Unknown Date (has links) 房價是台灣重要的公共議題之一，有關房屋價格合理性及其與總體經濟之關聯為本研究所欲探討之主題。國內文獻過去多由房租或所得兩方面分析房價問題，本研究則利用設算租金模型，由購屋者持有成本角度衡量台北市與台灣全區自1993年至2010年之房價狀況。根據本研究計算之結果，台北市在2009年存在房價過高現象，台灣全區則未見此情況。此外，由設算租金指數分解可知，影響購屋者持有成本最重要之兩項因素為利率與購屋者對未來預期，台灣利率自1993年之後皆維持在偏低水準，影響了購屋者購屋意願與房屋價格之成長。為了解不同類型購屋者持有成本與總體經濟市場之關聯，本研究進一步將住宅市場購屋者區分為投資者與自有住宅持有者，根據租金比與總體變數實證結果顯示，投資者關注未來房價預期，而自有住宅持有者則受到利率與貨幣供給額之顯著影響，共同影響兩類購屋者之變數為家戶可支配所得、消費者物價指數與匯率。就本研究之結論，投資者與自有住宅持有者具有差異性，政府提出之不同房價政策可能影響投資者或自有住宅持有者之持有成本及其投資或購屋意願。設算租金房屋價格住宅市場總體經濟變數 OLS
4	複雜抽樣下反應變數遺漏時之迴歸分析 / Regression Analysis with Missing Value of Responses under Complex Survey 許正宏, Hsu, Cheng-Hung Unknown Date (has links) Gelman, King, 及Liu(1998)針對一連串且互相獨立的橫斷面調查提出多重設算程序，且對不同調查的參數以階層模式(hierarchical model)連結。本文為介紹複雜抽樣(分層或群集抽樣)之下，若Q個連續變數有遺漏現象時，如何結合對象之個別特性，各層或各群集的參數，以及連結各層或各群集參數的階層模式，以設算遺漏值及估計模式中之參數。對遺漏值的處理採用單調資料擴展演算法，只需對破壞單調資料型態的遺漏值進行設算。由於考慮到不同的群集或層往往呈現不同的特性，因而以階層模式連絡各群集或各層的參數，並將Gelman, King, Liu(1998)的推導結果擴展到將個別對象之特性納入考量之上。對各群集而言，他們的共變異數矩陣Ψ及Σ為影響群內其他參數的收斂情形，由模擬獲得的結果，沒有證據顯示應懷疑收斂的問題。 / Gelman, king, and Liu (1998) use multiple imputation for a series of cross section survey, and link the parameter of different survey by hierarchical model. This text introduces a method to impute missing value and estimate the parameters affected by hierarchical model if Q continuous variables has missing value under complex survey. For each cluster, the parameters are influenced by their variance-covariance matrix Ψ and Σ. The result obtained from the simulation have no clear evidence to doubt the convergence of parameters. 分層抽樣群集抽樣遺漏值多重設算單調資料型態階層模式 stratified sampling cluster sampling missing value multiple imputation monotone data pattern hierarchical model

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