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本文研究分為兩個部分。第一部分以全球發行追蹤標的為各國加權指數之兩倍槓桿型ETF為研究樣本，探討各槓桿型ETF發行日起至2016年3月間ETF的追蹤誤差。再者，分析槓桿型ETF之個別績效，以槓桿型ETF報酬率與追蹤標的指數報酬率差異之絕對值作為追蹤誤差之衡量，各槓桿型ETF平均之追蹤誤差在0.01到2.96個基本點，在45檔槓桿型ETF中，有24檔槓桿型ETF在10%顯著水準下異於零。第二部分進一步分析在10%顯著水準下顯著異於0之槓桿型ETF，造成其追蹤誤差的原因， 研究結果顯示，總費用率、匯率變動率、資產規模變動率、成交量變動率、標的指數成分股數、追蹤標的之地區等原因皆與追蹤誤差皆顯著影響槓桿型ETF追蹤誤差的大小。

自民國69年政府開放國人出國觀光之後，由於國民所得的提高、台幣的升 值及其它種種社經有利因素的影響，使得每年出國觀光人數穩定的成長， 而在民國76年開放國人赴大陸探親之後，出國觀光人數更呈直線上升，這 對於提高國家知名度以及展示國家整體經濟實力有極為明顯的助益。出國 觀光旅客人數的多寡直接或間接影響本地觀光業者及政府相關單位對觀光 業軟、硬體設施的投資以及整體策略的規劃，舉凡國際航線的開拓、航空 公司航線的增減、導遊人員的培訓以及政府駐外單位的配合措施，在在都 有賴於對未來需求的精確預測，過於粗略或不當的預測，不僅將造成大量 觀光資源的閒置與浪費，也將使得政府與觀光業者在這場日趨激烈的觀光 事業競爭中處於極不利的地位。本研究搜集並參考近十年來國內外學者在 觀光旅遊預測模式方面的研究，針對出國觀光旅客整體及各主要市場需求 ，尋找並建立適當之長短期預測模式。我們考慮下列六種模式：簡算法、 單變量時間序列模式、轉移函數模式、時間趨勢模式、指數平滑法以及計 量經濟模式，同時利用各類模式選取準則如AIC、SBC等來選取最佳模式， 或以平均絕對百分誤差(MA PE)、根均方百分誤差(RMSPE)、方向變化誤 差(Direction of Change Erro r)以及趨勢變化誤差(Trend Change Error)來評估各模式預測能力，從中選出最佳模式並進行預測整合分析。

在DNA微陣列基因的實驗中資料包括數千個cDNA 序列，為了要篩選出有差異表現基因，同時針對大量基因個數作假設檢定。若無適當地調整個別檢定問題中的誤差率，則將會膨脹整體的誤差率。在多重假設檢定中為了讓整體誤差率(familywise error rate, FWE)控制在設定水準下，必須調整個別假設檢定之個別型一誤差率CWE的檢定準則，此為多重比較方法(multiple comparison procedures：MCP)。然而當多重比較的個數增加時，控制整體誤差率FWE之傳統的多重比較方法會是過於嚴格的標準，不容易推翻虛無假設，使得檢定的結果太過保守。為了解決此現象，Benjamini and Hochberg(1995) 建議另一種錯誤率：錯誤發現率(false discovery rate：FDR)。錯誤發現率定義為在被拒絕之虛無假設中錯誤拒絕的比例之期望值。而Benjamini and Hochberg(1995)也在文中提出一個得以控制錯誤發現率的多重比較方法，稱為BH方法。本篇論文將詳盡地介紹CWE、FWE和FDR三種誤差率，並提出－修正BH的方法，稱為BH( )。我們將透過電腦模擬驗證出新的修正BH方法之表現比原BH方法有較高的檢定力，且從實例的結果中發現BH( )比原BH方法能檢測出更多的顯著個數。 關鍵字：個別型一誤差率(CWE)；整體誤差率(FWE)；多重比較方法(MCP)； 錯誤發現率(FDR)。 / cDNA microarray technology provides tools to study thousands of genes simultaneously. Since a large number of genes are compared, using a conventional significant test leads to the increase of the type I error rate. To avoid the inflation, the adjustment for multiplicity should be considered and a multiple comparison procedure (MCP) that controls the familywise error rate (FWE) is recommended. However, the conservativeness of a MCP that controls FWE becomes more and more severe as the number of comparisons (genes) increases. Instead of FWE, Benjamini and Hochberg (1995) recommended to control the expected proportion of falsely rejecting hypotheses—the false discovery rate (FDR)—and developed a MCP, which has its FDR under control. In this paper, the error rates CWE, FWE and FDR are fully introduced. A new MCP with FDR controlled is developed and its performance is investigated through intensive simulations. KEY WORDS：Comparison-wise error rate (CWE)；Familywise error rate (FWE)；Multiple comparison procedure (MCP)；False discovery rate (FDR).

学位授与大学：京都大学 ; 取得学位: 博士(工学) ; 学位授与年月日: 2007-09-25 ; 学位の種類: 新制・課程博士 ; 学位記番号: 工博第2861号 ; 請求記号: 新制/工/1420 ; 整理番号: 25546 / Introduction Precision manufacture of components has become a necessity in the present day manufacturing sectors. The ever-increasing demands of humankind have forced researchers to come up with more improved innovations in technology; achieving higher levels of integration in microprocessors, and creating more versatile and precision multitasking systems being just a few of the major drivers in this area. All these, however, have one rudimentary requirement, namely, the need to use very high precision components. Hence, it can be very safely concluded that the success of each of these industries hinges on the ability to produce such components. Recently, as the tremendous demands for mechanical parts with high geometric and dimensional accuracy increase, an exigency to produce those parts with such accuracy is greatly comprehended by today’s manufacturing industries. To this end, CNC machine tools are the most important means of production for the manufacturing industries. CNC machine tools have been widely applied to a range of applications, for example, in the aerospace industries. With the recent advancement of the machine tools manufacturing technologies including high speed feed drives and high speed spindles, high speed end milling on the CNC machine tools has become constantly popular, and is being performed to manufacture the components with the required contour geometry and dimensional accuracy. However, the geometric accuracy of the machined surface is greatly affected by the numerous errors sources ranging from errors existing in the machine tool system itself to the errors due to the cutting process. Figure 1-1 shows the general error sources that influence the machining geometric accuracy [Kakino et al., 1993]. Broadly, machining geometric errors are caused by two major error sources: motion errors of the machine tool system and errors due to the machining process. The key factors among error sources in the machine tool system that cause deviation of tool tip position relative to workpiece, and hence machining geometric errors are positioning errors and volumetric errors. Here, positioning errors are defined as the linear errors of the positioning mechanism, whose directions are in parallel with the direction of axis movement required for desired positioning. On the other hand, volumetric errors are here defined as error components whose directions are perpendicular to the direction of axis movement. / Kyoto University (京都大学) / 0048 / 新制・課程博士 / 博士(工学) / 甲第13390号 / 工博第2861号 / 新制||工||1420(附属図書館) / 25546 / UT51-2007-Q791 / 京都大学大学院工学研究科精密工学専攻 / (主査)教授 松原 厚, 教授 吉村 允孝, 教授 松久 寛 / 学位規則第4条第1項該当

本文主要探討影響券商分析師所發布的研究報告目標價預測誤差的因素，以及了解券商目標價預測誤差是否會在不同的情況下有所不同，如券商國籍、分析產業。本文研究期間為2008年至2014年，目標價預測總共有效樣本有39,585筆，資料來源為CMoney，其中外資券商發布百分比共有30.16%，本土券商發布百分比有69.84%。電子業占總樣本百分比有63.21%，非電子業占總樣本百分比有36.79%。從分析師發布研究報告的趨勢來看，分析師把較多的資源以及心力在台灣電子業，因此本文亦想了解台灣分析師對於電子業的目標價預測能力使否顯著優於非電子業。此外，1998年全球大型投資銀行及專業券商因台股成交量日益龐大，大舉進入台灣市場，而外資券商所發布的研究報告，主要提供給三大法人，其買賣動向往往是市場中的焦點，因此外資券商目標價預測是否有比本土券商來的高，也是一門有趣的課題值得我們在本文探討。 本文利用Bonini et al.(2010)方法並加以修正，重新定義目標價預測誤差，差別在於本文所探討的目標價預測誤差為根據分析師所發布目標價，在一定的投資期間內與真實股價最接近的時點的誤差程度。最後從實證結果發現以下幾點結論：(一) 目標價的時效性在超過發布三個月後逐漸消失；(二) 電子業的目標價預測誤差大於非電子業；(三) 外資券商分析師目標價預測誤差大於本土券商；(四) 外資持股比重越高，會使目標價預測誤差縮小；(五) 動能表現會影響到分析師的目標價之判斷，且二者呈反向關係。

摘 要 在基因微陣列(DNA microarrays)的技術中，可同時得到數以千筆的資料，為了找出具有顯著差異的基因，一般會考慮控制整體誤差率(familywise error rate,FWE) 的多重比較方法(multiple comparison procedures,MCP)。但當基因數或假設檢定個數過多時，其檢定會產生不易拒絕虛無假設的結果，使得結論過於保守。為解決此一問題，Benjamini & Hochberg(1995)建議採用控制錯誤發現率(false discovery rate,FDR)的方法來替代整體誤差率FWE。且Tusher et al.(2001)在DNA微陣列顯著分析(significance analysis of microarrays,SAM)的文章中提出利用排列分佈(permutations)估計錯誤發現率FDR的方法。本篇論文將介紹Tusher et al.(2001)所提出的SAM估計錯誤發現率FDR的方法，且提出一修正SAM方法：SAMM。另外介紹兩種控制顯著水準的統計方法：SAME和SAMT(t檢定)。透過電腦模擬驗證四種方法其錯誤發現率FDR的表現。 / Abstract DNA microarray technology provides tools enable to simultaneously study thousands of genes. A conservative multiple comparison procedure (MCP) controlling the familywise type I error rate (FWE) is considered. However, the conservativeness of a MCP becomes more and more severe as the number of comparisons (genes) increases. Instead of FWE, another error rate, the false discovery rate (FDR), is suggested. Tusher et al.(2001) proposed a statistical procedure, the Significance Analysis of Microarrays (SAM), to analyze a microarray data set. In which, the conclusion is drawn at a specific threshold and the false discovery rate (FDR) of the conclusion is estimated by permutations. In this paper, inspired by the SAM, three other methods are proposed. The performances of these methods are investigated and compared through simulations.

經濟預測一直是學界所非常重視的問題，舉凡失業率、消費者物價指數、貨幣供給量等等，都存在著某種程度的預測力。而本篇研究所探討的預測指標為違約利差。這個指標自1983年被Bernanke所提出來後，諸多學者在此概念下對其定義做改造，像是商業本票與國庫券間的利率差、Baa評級債券與國庫券之利率差、高殖利率債券與國庫券之利率差都屬於違約利差的一種。而我們這篇使用twA評級六個月期債券與六個月期國庫券之利率差和六個月期商業本票與六個月期國庫券間利率差去預測經濟成長率，我們發現此預測力並不彰顯。探究其原因可能是twA評級六個月期債券與六個月期國庫券之利率差變數不只包含了與經濟活動有關的違約風險部分，還包含了流動性風險、預付風險、稅務貼水、營運系統性風險等等。而商業本票與國庫券間利率無預測力的原因可能是金融替代品的增加、投資者對市場感知不正確或國庫券供需量可能會因政策施行(非景氣相關之政策)而變動所造成。最後我們將所有台灣的預測變數的預測值做簡單平均，再算出平均平方誤差。我們發現預測能力相較於自我迴歸模型來得差，但這相比於其他單一變數預測式所估計出來的預測誤差來得穩定。本研究中未能像Stock and Watson般使用上百條式子再做加權，因此這可能會是加權平均在台灣市場的例子中，預測能力輸給自我迴歸模型的主因。

隨著台灣公債市場近幾年的交易量越來越大，且債市將面臨空頭的走勢，公債避險的重要性就愈重要。雖然今年開始有公債期貨上市，但交易量小且流動性不足，無法有效滿足避險者需求。因此本研究以利率走勢與台灣較接近的美國市場作為避險工具，選擇CBOT的利率期貨（包括5年期、10年期、30年期）做避險工具，台灣的公債做避險標的（5年期、10年期、20年期）。透過交叉避險探討在不同避險模型（包括單純法、最小平方法、誤差修正模型、GARCH模型）以及不同避險期間（日、週、雙週、月）下是否有顯著的效果。資料期間為2000年至2004年3月，實證結果顯示：公債現貨與美國期貨間存在共整合關係，表示現貨與期貨之間有長期均衡關係，但現貨與期貨間並無明顯異質變異情況。各模型中以誤差修正模型避險效果最佳；最小平方法與GARCH 模型避險效果次之且相似；單純法避險效果最差，且多為負效果。避險比例除了日資料外多具有顯著性，且隨著避險期間越長效果越佳。另外，避險比例在樣本期間內的穩定性相當高，顯示台美的利率結構算滿穩定的。5年期公債以5年期利率期貨規避最有效；10年期公債以10年期利率期貨規避最有效；20年期公債以30年期利率期貨規避最有效。其避險效果約在60%至70%，顯示交叉避險仍存在無法避免的風險。 / It is necessary and important for the hedge on Taiwan government bond because of the increasing trading volume and imminent bearish market. Although the 10-Year bond futures issue this year, it can’t satisfy hedgers for low trading volume and liquidity. Therefore, this study chooses the interest rate futures issued by CBOT to hedge Taiwan government bonds. Through cross hedging, to research which hedging model including Naïve hedge, OLS, ECM and GARCH model has the better hedge performance.

本文應用向量自我迴歸模型與一般化預測誤差變異數分解，並將其估計結果導入網路拓樸與引力佈局模型的概念，來探討臺灣類股與國際股票市場之間報酬率的傳導結構與外溢效果。我們使用了 2001 年 7 月至 2015 年 10 月的臺灣加權股價指數、臺灣 19 個類股股價指數與國際間 43 個國家之主要股市指數來進行分析。我們發現，除了已開發國家之股市對臺灣類股有較大的影響外，部份亞洲發展中國家亦與臺灣類股之間有相當緊密的連結。另外，雖然國際股市對臺灣類股的外溢效果在 2013 年之後有所下降，但整體而言，臺灣類股受到國際股市的影響在過去十年之間大致呈現上升的趨勢。