迴歸分析是一統計工具，用來表示兩個或兩個以上變數間的關係，從一群變數可以測 某一變數所需要的資料；因此，在實際問題方面，預測工作非常重要，必須找到“好 ”的模型來代表所搜集資料間隱涵的關係，使預測偏差降至最低，以減少決策的風險 。 在所搜集到的資料中常包含一些具有影響的資料，可能會對迴歸模型的配適有強烈的 影響而導致嚴重歪曲的效果，因此，須對這些具有影響的資料做謹慎地研究處理，並 決定它們是否應保留或是自資料中刪除。 在以往的文獻中，大部分皆針對計算較容易的單一影響資料的辨認，但是此研究無法 探測出具有聯合影響的資料組；因為在這個資料組中單一的資料不可能對迴歸模型的 配適影響不大，但是他們一結合起來，彼此的交互作用能產生聯合影響，進而影響迴 歸模型配適的效果。在上述的情況下，迴歸模型中影響資料組的探測是特別值得重視 的。 本文基於此種需要，期能研究“最具有”影響之資料組的選取，因此針對１９８４年 由gray與ling所提以Ｋ聚類法（Ｋ─clustering）以辨認迴歸模型具有影響之資料組 加以研究。本篇論文主要在探討以Ｋ聚類法中的一特殊情況一一單一連鎖法（SINGLE LINKAGE METHOD ）的演算及圖形來辨認迴歸模型中具有影響資料組的候選者，然後 利用兩種影響測度量ＤI 與ＲI 評估候選者的聯合影響水準；最後，再根據聚類分析 中的停止法則（STOPPINF RULE ）Je（２）╱Je（１）選取最具有影響的資料組。

本研究乃依據合理之外生變數預測值，應用統計方法及電腦快速、量大之特性，求得 一準確外生變數預測；俾便企業界據此作產銷協調、物料需求規劃、存貨管理之依據 。

有關離散資料的判別分析問題，在各種應用領域內扮演著相當重要的角色。例如醫療 診斷、消費者購買行為之研究等等。然而在研究分析的過程當中，因為少數離散變數 （含二個以上的階數（level ））的增加即能引起狀態（state ）的遽增，從而導致 模型建立的複雜性以及抽樣估計上種種難以克服的困難。因此在上述情況之下，對離 散判別模型之建立與分析的問題便特別值得我們重視。 本文基於此種需要，期能研究一些”最佳”變數組之尋求的方法並且找出各種方法的 適用狀況及優劣得失。最重要的是設計更優良迅速的電腦通式，以加強各種方法之使 用強度。 本文結構預計分五章討論： 第一章 緒論：將詳述研究動機及目的，並闡述本研究之結構與貢獻。 第二章 判別分析的基本理論：探討有關離散資料方面之判別分析法。 第三章 變數選取之理論與方法：最主要是探討Goldstein 與Rabinowitz〔１９７５ 〕提出的以判別值距離為基礎之變數選取法，及Goldstein 和Dillon〔１９７７〕發 展的Forward 變數選取法，和兩者之優劣點。並改進原始程式，以應用在套裝軟體之 上。 第四章 模擬分析：利用模擬技術探討各方法的適用狀況。 第五章 結論：在此章將提出研究之結果。

本研究論文計一冊，近八萬字，分為六章廿八節。論文首章乃為緒論，說明研究主要 動機、範圍、及目的。在第二章部份則闡述從文獻探討所獲得的理論及其研究成果， 以構造本研究的理論架構。第三章則是說明本研究所採用的研究方法，其中包括變數 的發展，研究的假設、程序，問卷設計、問卷對象選定、調查及分析等方法。並解釋 本研究的限制。從問卷所蒐集到的資料必須加以整理分析，在本論文的第四章即在作 資料初步統計分析、變數間相關分析、及對研究變數作反應因素分析。第五章則根據 資料分析結果，推論科技研究專案計畫執行期間之評估模式。並於第六章提出本研究 之建議。

本論文旨在研究，績效良好的高技術密集度公司與低技術密集度公司，其組織結構是 否有所不同，以做為欲從低技術密集度產業進入高技術密集度產業者之參考。本研究 共壹冊，預計四萬至五萬字，論文綱要如左： 第一章緒論：研究動機，研究問題與研究架構。 第二章文獻探討：學者對於技術與組織的研究探討，技術密集度的定義。 第三章研究方法與分析：變數設計，資料來源，研究架構，研究設計，資料收集與樣 本描述，研究限制。 第四章資料分析與研究發現。 第五章結論與建議。

本論文共一冊，章節內容如左： 第一章：導論（主要在說明研究的背景、動機；研究問題與研究目的、研究範圍、限 制）。 第二章：理論架構與文獻探討（先說明變數（企業、市場、競爭變數）的構面及相關 文獻，再探討企業策略分類與績效的相關文獻）。 第三章：研究方法（先說明研究變數的操作性定義，及測量，再寫出研究架構、假設 與限制。） 第四章：研究發現（先說明影響績效的主要策略及變數，再探討它們的直接與間接效 果）。 第五章：結論與建議（廠商已擁有何種優勢時，應採何種策略才可提高績效，後續者 的研究方向）。

本研究採用美國國家不動產經紀人協會（National Association of Realtors；NAR）編制的房屋購買力指數（Housing Affordability Index，簡稱HAI）來衡量近年來台灣地區房屋購買力變化的情況。 實證結果顯示，在各縣市中，92年度桃園區之民眾的HAI指數可望突破1，為各區購屋能力首先達到標準的縣市。但預期未來房地產回溫以及房貸利率在93年初觸底回升之後，各區將面臨到購屋能力惡化的情形。此外，在所得差距持續拉大的情況下，位於不同所得級距之民眾購屋能力的差距已拉大為四至六倍之間，其中又以高雄區與台南區貧富之間的購屋力指數差距最大。 在敏感性分析分析方面，房貸利率與房價的變動和HAI指數是呈反向變動的關係，而所得則與HAI呈正向變動，與過去各實證結果一致。而在三個變數之中，房價的下降與所得的增加，對HAI指數的提昇最為明顯。但近年來因為利率變動的幅度遠超過於房價與所得變動的幅度，因此近幾年HAI指數的提昇，主要是反映房貸利率的下降。 此外，本研究透過Logit模型來研究家戶特徵對於購屋能力的影響為何。實證結果方面，若以總括來看或分區討論之結果有相當大之差異，例如在本研究中，除就業人口數、經濟戶長性別、教育程度與從業身分以外，其餘變數像是層別、家庭組織型態、經濟戶長婚姻狀態以及所從事之行業，台灣區實證結果與各區有相當大的出入。 在各區呈現顯著正向關係的變數有戶內人口數（新竹區除外）、就業人口數、經濟戶長年齡（除新竹區、台中區近年與台南區89年以前之外）、教育程度、經濟戶長是否為雇主。值得注意的是，經濟戶長為雇主此一變數之係數在85年或86年有大幅下降的情況(台南區除外)，近年則因利率不斷調降而使雇主與非雇主間的購屋能力差距下降。 而大致呈現不顯著的變數有層別（鄉村相較於城鎮）、家庭組織型態、經濟戶長性別、經濟戶長已婚與否、經濟戶長行業（除台北市與高雄區無業之經濟戶長）。其中在家庭組織型態方面，各區近年來有單親家庭或單人家庭之購屋能力較普通家庭差的現象產生。 其餘變數則因地區的不同而有不同的實證結果。在都市化層別方面，新竹區、台中區、台南區居住在城市的家戶相較於居住在城鎮的家戶，其較有能力負擔該區中價位的房子，而台北縣、桃園區、高雄區則無差別；居住在城鎮或鄉村之家戶，除以台灣區來觀察有差別以外，各區皆家戶購屋能力皆無顯著之差別。 台北市、台北縣、高雄區有自用住宅之家戶較無自用住宅之家戶有能力負擔該區中價位之房子；桃園區、新竹區、台中區為不顯著之正相關；台南區歷年則呈現負的不顯著，有可能暗示台南區家戶即使擁有自用住宅，也面臨著房貸本息負擔過重之問題。

原油成本幾乎占煉油廠經營總成本的90%以上，因此降低原油採購成本是煉油廠降低成本與增加效益的重要途徑。從國際原油交易市場觀點，我國是全部原油進口國家之一，尤其石油產業競爭從1960年代起，多次石油危機更影響世界政治和經濟發展的重要資源。2004年來，隨著國際油價大漲，石油能源需求及煉油產業經營已成為全球重要的課題。因此我國依石油管理法進行開放國內外油品市場之際，已就國家原油量的供需進行國家原油儲油計劃及實施，並提升國家安全庫存需求，同時也因應原油與成品油國際價格變動，積極開拓採購原油油源。目前國際化趨勢營運之煉油產業對我國而言是挑戰開端，主導掌控原油市場脈動，強化管理，優化生產，降低成本等是重要指標。 本研究相關之線性規劃(Linear Programming，LP)應用於原油選擇之生產計劃已成為處理煉油業經營管理的主要手段之一。本研究以某煉油廠作案例，探討原油選擇最佳化採購主因，利用線性規劃模型建立制定製程單元合理的生產操作條件，充分發揮單元的潛能，是執行工廠效益最佳化的基本條件。但單元操作條件的調整牽涉到煉油廠整體原油物料流程的相關變化，包括成品油產品結構、製程單元限制、公用流體消耗等各方面。運用原油物料性質的自動傳遞、分散式遞迴方法，遞迴出原油性質或產品性質收率之間的關聯以得到原油選擇最佳化結果。 本研究之主要研究成果如下： (1) 建立煉油廠製程單元模型最佳化之原油選擇應用方式。 (2) 建立煉油廠原油選擇後生產計劃決策模式。 / In the oil refinery, the crude oil cost almost takes above 90% of the total cost, so reduce the crude oil purchasing cost is an important method for the oil refinery to reduce the cost and increase the benefit.In the market view of international crude oil trade, ROC is one of the countries that nearly all rely on importing for the crude oil demand. Since the competition of petroleum industry begins from 1960’s and the experiences go through several petroleum crisis make the petroleum to be the important resource influence the world politics and economy development. The price of international crude oil go up quite substantially since 2004, the petroleum energy demand and oil-refining industry managements have become the global important topic. So when the government depends on the petroleum management law to open the domestic and international petroleum product market, she both considers the supply and demand of national crude oil quantity to build the national plan in the crude oil storage and implement, and promote the national security stock demand. To respond the crude oil and finished product oil international prices fluctuation, she also expands actively the crude oil source to buy. The internationalization operation in the oil-refining industry is just a beginning of challenge for our country. To control the crude oil market pulsation, enhance the management, optimize the production, reduce the cost etc. is an important index sign. The Linear Programming (LP) applies in the crude oil selection for the production plans become the one of the main management means in the oil-refining industry. To instance the oil refinery and find out the main factor to optimize the purchasing cost in the crude oil selection. To utilize the linear programming model to set up the reasonable operation conditions of the process units and develop the potential of the unit well is the essential condition that implements the factory benefits optimization. But the adjustment about the operation conditions of the process units concern with the related variety of the whole crude oil and material process in the oil refinery, including the kinds of finished product oil, the process unit restriction, the consumption of utility fluid etc. To make use of the automatic communication of the crude oil properties and distributed recursion to point out the relationship between the crude oil property and the product property yield, the optimization results from crude oil selection. (1) To establish the application method of crude oil selection optimization of the oil refinery process unit model. (2) To establish the decision mode of production plan after the crude oil selection of the oil refinery.

本篇研究主要在探討，臺灣股價指數與重要總體經濟變數之間是否具有長期的穩定關係。並藉由計量模型的估計、比較與研究，希望能因而找出較為準確的估計方法，並瞭解各經濟變數之間的影響與關係。 　　選擇的變數包括：臺灣股票發行量加權指數(SIDX)、美元匯率(UER)、貨幣供給(M2)、利率(IR)、消費者物價指數(CPI)、工業生產指數(PIDX)。資料期間從1975年7月至1995年12月，頻率為月，共246筆資料。 　　第一步我們先對各變數資料作分析檢定，檢定其是否具有單根，亦即檢定其是否為穩定變數；結果有一單根（PIDX）。分析完資料特性之後再做各變數之間的相關檢定，在此以(Canonical Analysis)典型分析的方法為之；結果得出一穩定的共積關係，藉此找出誤差調整項。最後做模型的選定與解釋變數的選擇，以做股價指數（SIDX）的迴歸估計，因其中含有穩定與非穩定的解釋變數，因此我們採取FMOLS（FULLY MODIFIED OLS）作為估計的方法，其中加入誤差調整項為下一期變動方向的解釋，希望如此有助於我們對股價的分析預測，此外並做DYNAMIC-OLS的估計方法與FM-OLS估計方法比較，最後再作股價變動的估計分析。結果發現M2、IR、UER對股價指數（SIDX）較具影響力的變數，而落後一，二期的誤差調整項是最顯著的參數，且股市波動較小時，似乎總體的經濟因素可能有較顯著的影響，股市波動較大時，可能受風險報酬的影響較顯著，詳細內容參見本文。

充足與質優的原料為明膠產業最重要的關鍵成功因素。但鑒於國內豬皮無法充足供應的前提下，明膠產業只有以國內豬皮原料供應為主國外進口原料為輔的生產策略因應。然而動物性產品受限於動物疫情影響、宗教信仰、保鮮要求、倉儲運輸等限制，加上價格因素等並不容易購買。故在進口採購決策上要如何買的好(品質與價格) 更要買的巧(進廠時程)，實需要一套科學性的統計預測工具來協助管理與進口採購決策。 本文探討1999年1月至2006年9月間，台灣毛豬均衡交易量的影響因素，本研究具有下列特色：第一，基於豬隻均衡交易量及交易產地價格每月都在變動，為能擁有更多資訊使模型更具解釋能力及實務上時效性的考量，故本文首次使用「月資料」來驗證影響毛豬月均衡交易量的影響因素。第二，有鑒於季節性變數對台灣毛豬均衡交易量深具影響性，首次加入農曆「季節性變數」，包括農曆新年、清明節、端午節、中元節、中秋節，以及三個季節變數：二月、六月及十二月，做為影響毛豬月均衡交易量的影響因素。第三，本研究以毛豬產地價格(PH)、七公斤仔豬價格(PL)、前一個月毛豬均衡交易量(HOGKNt-1)、前五個月豬隻在養數量(HOGPKt-5)及前三個月每頭毛豬交易的平均重量來配置毛豬均衡交易量模型，所得模型之配置程度高達96.50%。最適配置模型如下： HOGKN =β0 + ( PH *β2) + ( PL *β3 ) + ( HOGKNt-1 *β4 ) + ( HOKGP *β5) + (HOGAW*β6 ) + ( D_NY *β7) + ( D_2 *β8 ) + ( D_6 *β9 ) + ( D_12 *β10 ) +ε 經由實證結果發現一月及十二月的季節變數對毛豬均衡交易量有正向顯著影響；二月及六月的季節性變數具負向顯著影響；而中元節及中秋節的影響並不顯著。 本研究同時發現台灣的毛豬產業已在1999年底結束口蹄疫的影響，已完全由此一疫情影響中回復。但是毛豬產業的產銷結構已因口蹄疫的影響及政府養豬政策的改變所引導，由過去大量外銷日本的產業政策改為目前以供應內銷市場為主的內需型產業。 至於因應自由貿易之需求，加入WTO後自2005年1月1日起全面開放豬肉及其相關製品市場以來，可能由於國人嗜食溫體豬肉之習慣及飲食習慣的改變，至今進口豬肉及內臟的數量在本研究並不具顯著影響。 本研究亦發現國內毛豬之交易價格經研究具有季節性影響與長期走高的趨勢，每年的三、四月份為豬隻交易價格最低的月份，七、八月則為交易行情最高的季節，這可能與台灣三、四月份氣候宜人豬隻成長快速，七、八月份氣候炎熱，豬隻成長減緩存活率下降有關。 此外毛豬交易的平均每頭豬的重量亦具有明顯的季節性影響且有長期走高的趨勢。這一有趣的現象可能係受到養豬政策與科技進步之影響，豬農戶數不斷減少，但單位養殖戶的養殖數不斷升高，豬農們對養豬投入更高的成本與研究，飼料換肉率不斷的提升所致。然而此一現象對養豬相關產業而言，應可進一步探究其源由，並從中找出與善用此一季節性影響利基之所在。