本研究共一冊，預計四萬至六萬字，分六章：第一章、緒論；第二章、上市公司制度 架構與現況，第三章、上市公司財務結構之分析，第四章、上市公司股利發放情況與 財務結構之探討，第五章、現有法令的規定及影響，第六章、建議與結論。以上市公 司的財務資 第一階段是以上市公司的財務資料作集群（cluster ）分析，然後再以變異數分析來 判斷每一集群的特性，以便將上市公司能以財務結構的構面加以分類。第二階段是以 每一類的上市公司求出大概的股利發放，然後分析每一類的財務結構與其股利情況是 否有一致性。第四階段是描述有關的法令規定及其影響。最後，希望能得到一些啟示 和有用的建議。

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。

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。

自從Engle（1982）觀察金融資產報酬序列具有波動叢聚的現象，進而提出自迴歸條件變異數異質（Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型後，解決了傳統的時間序列模型如自我迴歸移動平均（Autoregressive Moving Average；簡稱ARMA）模型在財務金融的實證研究上對變異數異質（Heteroskedasticity）的現象不能做有效解釋的問題後。陸續的延申模型如Bollerslev（1986）一般化自我迴歸條件異質變異（General Autoregressive Conditional Heteroskedasticity；簡稱GARCH）模型、Chou（1988）的GARCH - M（General Autoregressive Conditional Heteroskedasticity in Mean；簡稱GARCH - M）模型，已廣泛的應用於分析股票市場股價持續波動的問題上。 同時，由於國際股市間通常存在著訊息傳遞的現象，國際股市波動命題已在學術界廣泛的被討論，因此本文選取與台灣經濟景氣息息相關的美國、日本來分析訊息的傳遞型式，並且討論風險貼水項在解釋股價指數報酬上是否具有解釋能力。此外，若美、日、台三地的股價指數無法擊敗隨機漫步模型Ⅰ，則三地股票市場是效率市場，股價指數將是完全隨機不可預測的，因此本文經由BDS檢定方法來檢定隨機漫步模型Ⅰ是否足以表徵三地的價格過程，做為在是否進行多變數GARCH模型估計的參考。同時，若市場間的非同步現象嚴重的話將對估計結果產生影響，因此，本文也對三地股市非同步現象加以探討，視其是否有非同步調整的必要再加以調整，以避免估計時產生誤差。 接著，本文亦就股價指數歷史資料橫斷面探討國際間股市的互動性，經由Tank and Kwok（1997）模型加以延申，進行台灣、美國、日本國際投資組合多角化效益之分析，探討的命題主要是週末效果、元月效果，和Rogalski效果是否顯著存在於台灣、美國、日本股票市場，即分析上述效果是否對國際投資組合均報酬、報酬波動、風險分散利益產生影響。 總言之，經由上述的實證過程，將使我們對美、日、台股市具有更進一步的了解。同時，三地股票市場訊息的連結與傳遞型式分析，也可做為投資人在進行股票市場投資與國際投資組合建構時的決策參考。

本文主要探討出售長期資產對公司股價的影響,由於金融性資產時間序列資料有異質變異數現象,傳統事研究以最小平方法無法正確描述殘差項之變異,故使用一般自我迴歸異質變異數(GARCH)模型.由實証發現,市場對公司出售資產的反應視其處分目的而定,對為了改善營運而出售資產的公司,一般相信公司營運能提升,有助於增進公司價值;對為了改善財務而出售資產的公司,由於公司本身財務狀況不佳,雖藉出售資產取得資金,但市場反應仍不佳.另外,由迴歸分析也發現處分目的為宣告期間累積異常報酬重要的解釋變數.

近年來，國內陸續推動國家重大建設，其中包含東亞海空樞紐、高鐵新增三站、高雄鐵路地下化、臺中、員林鐵路高架化、市花東線鐵路瓶頸路段雙軌工程、捷運路線建設等公共工程發展，故在我國政府或地方政府積極推動全國或地方建設的同時，如何重視履約管理即可成為研究主題。因此，政府並於民國88年制訂採購法，其目的在於處理採購申訴事件及履約爭議調解案件，冀望在採購糾紛或工程爭議等事件擴大前，能以較有效的方式解決機關與廠商間的糾紛。 　　然而，在推動重大公共工程的同時，履約爭議之發生，軌道機關之工程施行亦將受到影響。有鑑於此，本研究擬針對國內軌道機關之公共工程履約爭議的影響因素，進行探究，藉以瞭解國內軌道機關之公共工程履約爭議的影響關係。其研究結果顯示： (1)近兩成比例的公共工程履約賠償金額有偏高傾向； (2)爭議訴訟結果與爭議案件發起人有顯著影響關係； (3)公共工程爭議訴訟結果不受處理類型的影響； (4)爭議處理方式會影響公共工程爭議處理次數。

近年來國內產業在經過一波代工生產的輝煌時期之後，隨著國內企業紛外移至海外、中國或東南亞開拓市場並設置廠房及部門後，大量生產已經進入微利時代，漸漸朝向依需求而製造或是少量多樣化發展，市場之環境也越來越不是和大量生產生存。故本研究以此為動機針對XX代工廠以少量多樣為指導方針之客戶及潛在客戶進行問卷調查，期能找出客戶對於代工廠能力之期許，以改善自我來滿足客戶需求。本研究使用描述性統計分析、獨立樣本T檢定、單因子變異數分析、相關分析以及主成分分析，研究結果發現： 一、 對於全體客戶，代工廠應以加強品質能力作為首要目標。 二、 企業型態為跨國企業之客戶對於各項能力之期望皆較高。 三、 擁有自己工廠之客戶對於品質能力、交期能力及技術能力期望較高。 四、 對彈性運用有較高期許之客戶，對創新能力便可能有較高期許；對交期能力有較高期許之客戶，對彈性運用便可能有較高期許；對價格反應有較高期許之客戶，對售後服務與合作關係便可能有較高期許。 五、 客戶對於代工廠之期許仍以整體之平均為主，而在品質、技術及財務狀況與信譽則有特別多之期許。

1952年Markowitz 提出平均數－變異數投資組合模型（Mean-Variance Model，簡稱MV 模型）後，開創了投資組合理論的先河，他認為風險與報酬是影響資產配置的兩大因素，其中Markowitz在估計共變異數矩陣時，使用樣本共變異數矩陣模型（Sample Covariance Model）做運算。雖然MV 模型具權威性，但仍存在估計誤差的問題，因此許多共變異數矩陣的估計方法應運而生，包括Litterman and Winklemann（1998）的高盛衰退率共變異數矩陣模型以及Ledoit and Wolf（2003）的單一指數濃縮估計法。本文比較各種共變異數矩陣的效率前緣（efficient frontier）；並採用全域最小變異組合（Global Minimum Variance Point），檢驗樣本共變異數矩陣模型、高盛衰退率共變異數矩陣模型及單一指數濃縮估計法所建構的投資組合，其績效是否優於市值加權的台灣50指數；且以滾動視窗（rolling window）方式，比較三種方法績效之異同優劣。本研究實證結果顯示三種方法相對於大盤均有較佳表現，各方法間則以單一指數濃縮估計法表現較佳。 / Markowitz indicated Mean-Variance Model and initiated the portfolio theory in 1952. He proved that risk and return are two important components to impact on asset allocation, and used sample covariance model to calculate covariance matrix. However, MV model exists estimation error. Therefore, many covariance matrix methods was proposed including Goldman Sachs decay rate covariance matrix model of Litterman and Winklemann（1998）, and shrinkage to single-index covariance matrix method of Ledoit and Wolf（2003）. This study compares the efficient frontier build by different covariance matrix methods. Also, this study adopts global minimum portfolio and rolling window to discuss performance of portfolio constructed by these three methods. The conclusion is that the performance of portfolio constructed by these three covariance matrix methods is better than market index, and shrinkage to single-index covariance matrix is the best method to construct portfolio.

本研究探討評價一籃子信用商品有效率的估計方法，所謂有效率是指計算簡單、快速且能達到變異數縮減，Chiang, Yueh, and Hsieh (2007)提出一個有效演算法，模型中將系統性風險因子與非系統性風險因子視為常態分配，但考慮現實情況系統性風險因子未必為對稱分配，因此本文系統性風險採用偏斜常態分配，而非系統性風險為常態分配。根據Chiang, Yueh, and Hsieh (2007)所提之演算法，並將其延伸至多個系統性風險因子，探討此方法在系統風險為偏斜常態分配下變異數縮減的效果。以不同的投資組合計算其違約給付金額，並與蒙地卡羅法模擬結果比較，由於此方法皆在至少有k個違約發生的事件下抽樣，因此所需模擬次數較少，計算時間也較短，且可達到變異數縮減。 單一系統性風險因子模型，當 ρ 值高，變異數縮減效果越好，且變異數縮減的效果也隨著 k 值越大效果越好。在二個系統性風險因子模型，變異數縮減的效果也是隨著 k 值越大效果越好。就各因子的權重而言，變異數縮減的效果原則上對權重較大的因子做重點抽樣，變異數縮減效果較顯著，但是此方法對於極為右偏的分配時，對權重較大的因子做重點抽樣效果不彰，此時反而針對對稱分配做重點抽樣的效果較佳。此方法就到期時間做探討，發現到期時間越長變異數縮減效果越差。

壹、研究目的 本研究乃是以速食業服務品質為研究對象，目的在探討速食業業者與消費大眾在服務 品質認知上的差異。希望透過瞭解消費者的看法與業者的作法，分析兩者間的差異， 並提出解釋與建議。 貳、文獻探討 本研究主要依Parasuraman, Zeithamalk 及Berry 等所提出之「服務品質模式」為研 究架構，並依產業特性略加修正。 參、研究方法與內容 本文以問卷為研究工具，分別對速食業業者與消費大眾進行調查，瞭解兩者對服務品 質因素的認知；再以因素分析縮減屬性的構面，找出較具代表性的屬性；以變異數分 析檢定速食業業者與消費大眾在各屬性的認知差距；最後則比較消費者對中西式速食 服務品質感受的差異，以及個人差異、過去經驗、口碑相傳、媒體溝通對顧客在服務 品質認知是否有顯著影響。 肆、研究結果 研究結果顯示，速食業業者對顧客預期的認知，顧客實際感受與預期之服務品質水準 之間確有差距存在。其原因乃是管理階層自覺顧客對各項服務屬性的重視程度與實際 情況有出入。