本論文包含兩個主題，分別是信用評等的不一致性與盈餘管理是否影響銀行的信用評等。首先，本文以標準普爾信評機構之長期信用評等資料，試圖了解為何相同財務比率的銀行在不同的國家卻獲得不同的信用評等，我們提出『品質增進假說』，預期高所得、高度發展及政府治理較佳的國家，其銀行財務報表的可信度較高，財務資訊更能反映銀行的內在價值，此時信評機構與銀行間存在較少資訊不對稱的問題，使信評機構更信任財務報表的品質，因而提高財務比率對信用評等的解釋能力。相反地，在較低度發展或政府治理較差的國家，由於信評機構與銀行間存在較嚴重的訊息不對稱問題，使信評機構減低財務比率對信用評等的解釋能力。 實證結果與我們的假說一致。此外，本文也發現信評機構將較低度發展國家之較高的資本適足率視為有利於評等的財務比率，且給予較大的權數，表示較低度發展國家可以經由提高資本適足率以獲得較佳的信用評等。 本文的第二主旨仍為全球銀行業信用評等的決定，但與過去文獻不同，本文將檢視信評機構是否能辨識企業的盈餘管理的行為。本文以全球85國的資料探討銀行的盈餘管理是否對信用評等造成影響。由於企業進行盈餘管理將造成內部人與外部人間的訊息不對稱的問題，我們提出一 “較佳治理效果”，認為符合較佳治理的銀行可以降低訊息不對稱的程度，而較佳治理指的是一銀行位於高所得國家、債權人保護程度較佳的國家、或當一銀行的財務報表係由全球前五大會計師簽證時，我們認為在這些情況下，信評機構相信其報表盈餘是可信的，使得盈餘管理對信用評等不會造成影響，也因此不影響銀行的債務資金成本。相反地，在一個不符合較佳治理情況的銀行，訊息不對稱的情況較為嚴重，當信評機構發現銀行進行盈餘管理，認為此舉會使銀行真實的經濟表現受到隱匿，進而調降該銀行之信用評等，也因此將增加該銀行的債務資金成本。 實證結果發現當未考慮治理變數時，我們發現兩個盈餘管理的代理變數，即盈餘平滑與盈餘操縱都對信用評等造成 “不利效果”。也就是說，當銀行進行盈餘管理時，信評機構會調降其評等，繼而使債務資本成本增加。 當考慮治理變數且以盈餘平滑當作盈餘管理的代理變數時，我們的較佳治理效果獲得強烈支持，在高所得國家，債權人保護程度較佳的國家，或財務報表是由前五大會計師簽證的銀行，均可以有效地降低訊息不對稱的問題，且發現，當一銀行位於高所得國家或一銀行的財報是由前五大會計師簽證，則盈餘平滑對信用評等的影響接近 “中立效果”，亦即不會影響銀行的債務資金成本。然而，當一銀行是來自於中所得國家、東歐及中亞及東亞及太平洋地區，因為存在較嚴重的訊息不對稱問題，均加重盈餘平滑對信用評等的不利效果，繼而使得銀行的債務資金成本提高。 最後，當考慮治理變數且以盈餘操縱當作盈餘管理的代理變數時，在高所得國家，盈餘操縱對信用評等的影響不顯著，中所得國家則顯著地減緩了盈餘操縱對信用評等的不利影響。此結果與過去研究一致，中所得及較低度發展國家的銀行會提列較高的可裁量的呆帳費用，藉以傳遞有利的內部訊息予外部投資人；但高所得國家，訊息不對稱的現象並不明顯，故不需要透過可裁量的呆帳費用來傳遞訊息，且較高的可裁量的呆帳費用反而使得盈餘被低估。在債權人保護程度較高的國家也減緩了盈餘操縱的不利效果。

本文透過 Chernozhukov and Hansen (2005,2006) 的工具變數分量迴歸模型(IVQR)探討台灣醫院權屬別對於醫院績效的影響。 相較於簡單線性迴歸模型, 透過工具變數分量迴歸方法不僅能夠完整描繪醫院績效的條件分配, 亦能修正以傳統分量迴歸方法估計造成估計結果不具一致性的問題。 本文實證結果發現醫院權屬別對於醫院績效具有不對稱影響效果, 且 1999 年入院病患與 2000 年入院病患稍有差異。 醫療費用方面, 就 1999 年入院病患而言, 在住院醫療費用上, 對於醫療費用較高的族群,公立醫院病患會低於私人醫院病患。 在一年總醫療費用上, 對於醫療費用較低的族群, 公立醫院病患會高於私人醫院病患; 對於醫療費用較高的族群, 非營利財團法人醫院病患會高於私人醫院病患。 就 2000 年入院病患而言, 在住院醫療費用與一年總醫療費用上, 無論醫療費用較高或較低的族群, 公立醫院病患皆會高於私人醫院病患; 非營利財團法人醫院病患則大多在較高費用族群時才會高於私人醫院病患。 醫療品質方面, 就 1999 年與 2000 年入院病患而言, 對於存活天數較短的族群, 非營利財團法人醫院與公立醫院病患的出院後存活天數皆高於私人醫院病患; 對於存活天數較長的族群,非營利財團法人醫院與私人醫院病患間或公立醫院與私人醫院病患間, 出院後存活天數上均不存在顯著差別。 總體來說, 醫院權屬別對於醫院績效的影響效果隨著分量不同而有所差異, 這也提醒相關政府單位在查核院所績效時需特別注意,尤其在申報費用上, 是否某些族群較易出現浮報或爛報費用等現象, 造成不必要的醫療資源耗用。

金融服務業乃一國經濟發展中重要樞紐，也是支持產業發展之經濟命脈。回顧台灣金融業近30年來的軌跡，可以說就是一部台灣經濟發展史的縮影。金融發展之於經濟成長，如同血液循環之於身體，一旦循環阻塞，健康立即出狀況。因此一旦金融機構資金中介角色不順暢，經濟成長肯定受到嚴重的打擊，同時產生不少社會問題。 2003年起，台灣各金控公司與銀行間，開始大力的拓展財富管理業務。T銀行則於2007年7月1日才正式開辦財富管理業務，在同業中是起步最晚。本研究旨就財富管理市場之經營特質，針對T銀行所屬全體理財專員，從各項人口統計變數中，探討對工作績效之影響，作為業者日後甄選理財專員、管理與培訓時建請卓參，俾利積極發展財富管理業務，超越同業，成為相關領域的巨擘。 本研究採用郵寄問卷調查法，對T銀行全體127位理財專員全面寄發，以Limdep 9.0統計軟體進行各項資料分析，並輔以實證模型分析來驗證各項假設，經研究後主要發現： T銀行的理財專員的教育程度、服務的地區、與顧客溝通使用的語言均與工作績效呈現顯著差異；而理財專員每日工作時數、擁有貴賓客戶數量，與工作績效呈現顯著正影響。理財專員擁有證照的張數，與工作績效呈現顯著負影響；理財專員在中、南部地區使用國語行銷則與工作績效呈現顯著負影響。 若採納研究建議，T銀行於財富管理業務上，當可獲致極大的進展。將於同業中取得優勢、營業績效蒸蒸日上，市占率將名列前矛。 / The financial services industry is one of the most important sectors for the economic growth and development of a country. It also functions as the lifeline supporting the development of business and industry of a nation. The business track for the past three decades of the financial services industry indeed reflects the overall big picture of Taiwan's economic development. Financial development to the growth of economy is just as the circulation of the blood to the body. Once the financial institutions fail the role of financial intermediaries, economic growth will undoubtedly have a grave impact resulting in a lot of social problems. Since 2003, Taiwanese financial holding companies and banks have been trying hard to develop wealth management business. T-Bank engaged in this business on July 1, 2007, which is the latest bank to start wealth management business in the industry. This study is to investigate the impact of demographic variables toward job performance, especially to the financial advisors in T-Bank, based on the operating characteristics of financial management market. The research results can provide valuable suggestions to T-Bank in terms of hiring, training and management of financial advisors, which can help to actively expand its wealth management business and make it a leading role in the industry. Using the mailed questionnaire method, 127 copies of questionnaire had been sent out to all the financial advisers of the T-Bank. All the data were analyzed by statistical software Limped 9.0. The empirical model was then utilized to verify all the hypotheses. The major findings of this study are as follows: There are significant differences between the work performance and the education level of the advisers, their serving area, the language they use when communicate with customers; their daily working hour and the number of VIP customers in individual account has significant positive influence to the work performance. The number of certificate each advisor possesses has significant negative influence to the work performance; conversing in Mandarin Chinese in central and southern Taiwan has significant negative influence to the work performance. T-bank will gain tremendous progress in wealth management business if it adopts the proposed suggestions in this study. It will also have strong competitive advantages among the industry. Its business will flourish and have the top rank in market shares.

本論文比較了幾種估計線性模型係數的方法，包括LASSO、Elastic Net、LAD-LASSO、EBLASSO和EBENet。有別於普通最小平方法，這些方法在估計模型係數的同時，能夠達到變數篩選，也就是刪除不重要的解釋變數，只將重要的變數保留在模型中。在現今大數據的時代，資料量有著愈來愈龐大的趨勢，其中不乏上百個甚至上千個解釋變數的資料，對於這樣的資料，變數篩選就顯得更加重要。本文主要目的為評估各種估計模型係數方法的特性與優劣，當中包含了兩種模擬研究與兩筆實際資料應用。由模擬的分析結果來看，每種估計方法都有不同的特性，沒有一種方法使用在所有資料都是最好的。 / In this study, we compare several methods for estimating coefficients of linear models, including LASSO, Elastic Net, LAD-LASSO, EBLASSO and EBENet. These methods are different from Ordinary Least Square (OLS) because they allow estimation of coefficients and variable selection simultaneously. In other words, these methods eliminate non-important predictors and only important predictors remain in the model. In the age of big data, quantity of data has become larger and larger. A datum with hundreds of or thousands of predictors is also common. For this type of data, variable selection is apparently more essential. The primary goal of this article is to compare properties of different variable selection methods as well as to find which method best fits a large number of data. Two simulation scenarios and two real data applications are included in this study. By analyzing results from the simulation study, we can find that every method enjoys different characteristics, and no standard method can handle all kinds of data.

在一個具有多個自變數的線性模式中，當我們發現模式在加入或刪除某些自變數時，若對其他參數的估計或估計分配或後驗分配造成極大的影響，我們就有必要提出警告訊息並做進一步分析。而偵測這些造成影響之自變數的方法，除了Schall和Dunne（1990）所提的Cook距離和AP統計量外，本文提出用Kullback-Leibler對稱散度的方法，以自變數增加前後，參數估計分配間的差異作為所加入之自變數影響力的指標。另一方面，就貝氏的觀點，以自變數增加前後，參數後驗分配間的差異程度作為偵測有影響力自變數的方法。此外，本文亦探索Kullback-Leibler對稱散度與自變數間共線性的關係。

流浪教師問題是目前教育界中ㄧ重要問題，流浪教師數的預測精準與否，將會影響教育政策的裁定。本研究中，使用多變量門檻自迴歸模式，預測100年度到103年度的流浪教師數量。結果顯示，多變量門檻自迴歸模式較ARIMA模式更能顯現數列的趨勢，對於預測上有極大的幫助。且多變量門檻自迴歸模式的可用範圍很廣，因為一般的時間數列中或多或少都會有結構改變的現象，時間數列的資料普遍存在有非線性現象，且同時受到多個變數影響，此時加入多個外生變數作為考量，更能精準分析資料和做預測。 / The vagabond teachers in elementary schools is an important problem in education administration. An accurate forecast of the number of vagabond teachers in elementary schools may heavily affect educational policy. In this thesis, we use multivariate TAR model analysis to forecast the number of vagabond teachers in elementary schools in Taiwan Area during a period from 100 to 103. According to the result, multivariate TAR model perform well for prediction. Multivariate TAR model can be widely used in different circumstances, especially complicated situation. As far as common time series data is concerned, it has change point or change period occurs.Structural change of a non-linear time series is auniversal phenomenon. Selecting suitable data variables and using exogenous variables to be a threshold, we could obtain better predictable effect by multivariate TAR model.

有鑑於信用風險衡量模型之廣泛使用，以及預測金融機構違約事件之重要性，本研究欲建立能有效預測金融機構違約事件之模型。其中Merton模型之概念被廣泛的應用，包含著名之KMV公司亦以Merton模型之概念建立信用風險管理機制，因此本研究選擇Merton模型之產出-預期違約機率(Expected Default Frequency, EDF)作為預測違約事件之主要變數。 本研究以國外56家金融機構，於2007至2009年共140筆樣本資料，資料內容包含股價以及財務變數。實證方法為先以各公司之股價資訊透過Merton模型計算各樣本之預期違約機率，作為Logistic迴歸模型之自變數進行分析。之後另外加入財務變數嘗試增進模型之解釋能力。此外，本研究亦修正模型之設定以檢視在更貼近真實世界的假設下，模型之預測能力是否有提升。本研究之實證結果發現，單以預期違約機率所建立之違約預測模型即有良好之預測能力，即使再加入其他變數並進行假設的修正，對於模型預測效果提升並不顯著。因此本研究肯定Merton模型以公司之股價資訊衡量違約風險之概念。

本文採用新的隨機共同邊界方法，將其擴充至Fourier富伸縮成本函數，針對西歐地區十個國家的銀行業進行成本效率之分析，資料期間涵蓋1996年至2010年。不同於Battese et al. (2004), O’Donnell et al. (2008), and Huang et al. (2011a) 等人利用線性規劃法，本文應用隨機共同邊界法來估計技術缺口比率，進而做跨國間的效率比較，此法的特點在於技術缺口比率可以設為一些反映國家環境差異的外生變數之函數，而線性規劃法則無法做此設定。實證結果顯示採用線性規劃方法所估計出的技術缺口比率與共同成本效率會有低估的現象，技術缺口比率以及共同成本效率在1996年至2000年間逐步上升，此結果支持金融市場的整合可以增進效率，然而，到2000年之後則反轉向下，特別是在2007年至2010年次級房貸風暴時期明顯惡化。此外，進一步的分群進行分析的結果顯示，小規模、高獲利、或是較保守的銀行相對來說較具有效率。 / This paper aims to gain further insights into cost efficiency using the newly developed metafrontier approach under the framework of the Fourier flexible cost frontier for banking industries across 10 Western European nations during the period 1996-2010. Unlike Battese et al. (2004), O’Donnell et al. (2008), and Huang et al. (2011a), who suggest using programming techniques, the stochastic metafrontier is formulated and applied to obtain the technology gap ratio (TGR) for efficiency comparisons among countries. One salient feature of our method is that the TGR can be specified as a function of some exogenous variables that reflect group-specific environmental differences, while the mathematical programming is not allowed to do so. Empirical results show that both TGR and metafrontier cost efficiency (MCE) are underestimated by programming techniques. The TGR and MCE exhibit a gradual upward trend during 1996-2000 and then followed by a downward trend, especially after the subprime crisis of 2007-2010. This suggests that a more integrated financial market is able to improve banking efficiency. Smaller banks tend to be more cost efficient than larger ones. Higher profitable banks and more conservative banks are related to greater efficiency.

本文研究臺灣上市公司是否存在股利與投資支出兩者間競用資金之現象，預期股利對投資金額之係數應顯著地為負，而後本研究援引Ramalingegowda, Wang, and Yu (2013)的研究方式，欲觀察模型中加入財務報導品質代理變數以後是否能夠有效地消除股利與投資支出兩者競用資金之現象，結果顯示：股利對資本支出存在競用資金之現象，加入財務報導品質代理變數能夠有效地消除前述現象；但股利對總投資支出及研究發展支出則無關聯性。 此外，以往文獻多以二階段最小平方迴歸 (2SLS)來矯正最小平方迴歸 (OLS)產生之衡量誤差問題或因內生性造成的估計偏誤，但使用2SLS進行估計時係以人為判斷方式選取工具變數 (instrumental variable)，可能仍然存在衡量誤差或偏誤的問題，也可能找不到合適的工具變數可供運用。Lewbel (2012)提出一計量經濟模型以協助研究人員解決前述問題，並由Fernihough (2014)將此計量模型撰寫成R統計軟體，本文採用Fernihough (2014)撰寫之R套件進行結果之分析，並得到較適當的估計結果。

隨著經濟的高度成長及電廠興建的日益困難，電力的需求問題是愈來愈嚴重。如何有效率地安排核能機組進行例行性的停機大修及燃料再裝填工作是重要的課題。本論文中考慮核能發電機組五年時程的大修排程問題，我們將這個大修排程問題描繪成一個大型混合型整數線性規劃模型。由於問題的龐大與複雜，此問題的最佳解難以求出。因此，我們發展數個邏輯條件式有效地縮小解集合空間；另外並發展出一個啟發性演算法，採用合併變數法將0/1決策變數合併，使原問題轉成較小的合併模型。先解合併後的合併模型，利用合併模型答案的資訊來固定原始模型的部分變數值之後，再解原始問題。幾個實例計算顯示此演算法的可行性。 / Since the growth of economics and the difficulty to build a new power plant, the supply of electric power has become very tight. It is important to ensure the efficient operation of nuclear power plants, including timely shutdown, refueling and maintenance schedule. In this thesis, we deal with the scheduling shutdown and maintenance of nuclear power plants for a five-year time period. This problem can be formulated as a large-scale mixed integer linear problem. The difficulty of solving this problem is due to the large number of binary variables. We then develop several valid logical constraints to reduce the complexity in processing using the branch and bound technique. Also, a heuristic based on the aggregation and dis-aggregation techniques has been developed to yield a good solution. Several examples are given to show the applicability of the algorithm.