景氣循環一直是許多經濟學者企圖釐清的現象，長久以來各國採用各種貨幣與財政政策，試圖迴避景氣衰退，對於景氣循環轉折點的認定或預測並沒有單一解答，適逢近年來油價與金價一路飆漲，可能影響到景氣波動。因此本文探討杜拜原油價格是否與景氣波動有關，而國際黃金現貨成長率如何受到景氣波動影響，以Hamilton(1989)提出的馬可夫轉換模型，將兩資料區分為高與低成長狀態，對照國發會所公布的景氣收縮與擴張期間，發現原油價格在景氣收縮轉為擴張後會呈現高成長狀態，而黃金並無明顯現象，考慮到兩資料可能有結構改變情形，以Andrews(1993)提出的Quandt-Andrew結構改變檢定，找出結構改變轉折點，發現兩資料各有一個結構改變時點，相較於捕捉數個轉折點的馬可夫轉換模型，前者表現較為遜色，最後將資料以此結構改變時點分割並配飾分期馬可夫轉換模型，發現分期後的結果與一般的馬可夫轉換模型差異不大，而原油與黃金價格容易受到突發事件影響，故不適合用在認定景氣循環的轉折點。

幽默遍及生活，可加諸於許多對象，諸如幽默的想法、幽默的言說、幽默的行為，其共同特徵為使人發笑，類型不同例如微笑、蔑笑甚至覺得有趣但無發笑，均可被廣義地視為「幽默的」。將使人發笑的對象匯聚為一類時，意謂此類對象具有的共同性質，應當就是「幽默」。本文試圖針對笑話或幽默的情境，解釋三個問題，「致笑對象有什麼性質？」、「致笑對象的性質如何解釋？」、「如何理解致笑對象？」。 本文第壹章討論中國傳統藝術的相聲，相聲是針對人類發笑行為設計的表演，相聲演員運用「可笑的」對象進行演出，並且熟知如何製造與呈現此類對象，藉由已獲得實證基礎的相聲專業化成果，回應第一個問題，致笑對象有什麼性質？ 第貳章討論從相聲得出的「對立」性質，將此性質置入傳統三種幽默論述的脈絡可發現，對立與「不協調論」的主張相吻合，不協調因素使人們發笑，並且對立更是三種論述共同的幽默必要因素。其次，以劇本理論補充對立的概念，使人發笑的幽默必須是兼容且對立的狀態。最後，以可近性與資訊性兩個概念，說明兼容且對立如何可能。本章回應第二個問題：致笑對象的性質如何解釋？ 第參章依序介紹概念隱喻理論、概念整合理論，以及框架轉換。概念隱喻描述人類理解時的模式，概念整合則將此模式精緻以適用於動態、即時的概念處理，框架轉換則攸關至概念整合進行時的認知範疇選擇。理解幽默時，必須訴諸於援用、切換不同框架的認知能力，並且幽默理解凸顯合適框架的選擇如何影響著認知結果的產生，本章中回應的是最後的問題：如何理解致笑對象？ 各章試圖回應的個別問題，「致笑對象有什麼性質？」，匯聚使人發笑的對象得出共同性質為「對立」，可視為「致笑因素」的討論；「致笑對象的性質如何解釋？」，考察並比較三種幽默論述，得出對立為各種幽默情境的必要因素，其後以劇本理論說明致笑的對立必須是「對立且兼容」的狀態，再以「可近性」與「資訊性」加以說明，是「對立狀態」的討論；「如何理解致笑對象？」，以認知層面解釋從啟動理解、面臨對立、對立消彌、獲得理解的連串過程，這段過程揭示幽默必須訴諸於「框架轉換」。因此本文論述可歸結為三項工作：致笑因素、對立狀態、框架轉換。

企業營運之成敗，長期資金能否順利取得是一關鍵因素，許多上市公司更跨出台灣市場至國外發行海外存託憑證(DR)或海外可轉換公司債(ECB)，以滿足企業長期資金需求。近年來可轉換公司債成為頗受上市公司與投資人青睞的籌資與投資工具，發行的種類與數量年年增加，發行可轉換公司債公司往往具有某些財務特徵，本研究以多項Logit模型為研究方法，採用代表財務結構、償債能力、、、等八大類共十八項主要財務比率為解釋變數，研究期間為2000年至2004年間，探討發行國內可轉換公司債、海外可轉換公司債與未以可轉換公司債進行籌資之公司的財務特徵，實證分析結果如下： 1､2000年至2004年上市電子公司，超過三分之二之電子公司採用可轉換公司債進行籌資，可見可轉換公司債受青睞之程度，因電子業是高成長及高風險的公司，此印證了Jensen & Meckling(1976)，Brennan & Schwartz(1988)之風險綜效，主張高成長及高風險的公司傾向採用可轉換公司債進行籌資。 2､上市電子公司發行國內或海外可轉換公司債之主要財務特徵為代表經營能力的總資產週轉次數與獲利能力之每股盈餘。 3､未以可轉換公司債進行籌資之上市電子公司之主要財務特徵為股東權益報酬率。 4､發行海外可轉換公司債之上市電子公司之主要財務特徵，如長期負債占資產比率，現金再投資比率與營業額等，驗證了Jeff Madura之低融資成本假說。 5､槓桿度與R&D費用率非影響上市電子公司發行可轉換公司債之財務特徵。

自Ulrich(1997)揭露人力資源專業者須擔任策略夥伴責任後，人力資源管理所需扮演角色越趨多元與複雜化，隨著今日經營環境與條件不斷改變，我國實務界亦逐步推動人力資源策略夥伴相關職位，促使人力資源角色發生重大改變，需比傳統人資人員執行更為複雜的任務，扮演更多元角色。近年來該領域雖已有許多學術探討，惟多以私部門研究為主，對公部門人資策略夥伴職務之職能研究付之闕如，鑒此本研究希冀藉探討台電公司與目前有關人資策略夥伴所具備核心職能之差異，做為未來公部門精進人資部門專業能力之參據。 本研究以質性研究為主，藉由文獻探討與深度訪談法，訪談7位擔任人資策劃相關職務之資深中高階優秀主管，並將其訪談內容歸納整理得出目前台電公司人資策略夥伴具備之關鍵角色與職能，並進一步針對公部門在應用此概念之困境提出建議，可得出下列3項結論： 一、台電公司人資策略夥伴之角色分為「策略規劃者」、「策略諮詢者」、「人士管理者」與「公關行銷者」四類。 二、台電公司人資策略夥伴之必要職能分別為企業營運知識、數據分析能力、蒐集及整合訊息能力、邏輯思考能力、變革管理手法、顧客服務導向、主動積極、政策影響力、即席回答能力與簡報技巧、人資本質學能、彈性、有效執行力、行銷企劃能力、溝通協商技巧與人際關係建立能力等共15項。 三、就公部門推動人資策略夥伴理念所遭遇的限制，分別以「組織」與「人員」論述相關改善建議。

生活中在使用相機時，由於機器晃動或物體移動所造成的模糊影像時常可見。當影像模糊的成因是影像曝光時間內相機與拍攝物體相對線性移動時，則我們稱為線性動態模糊。理論上，模糊影像可以表示成原始影像與點擴散函數的旋積，本文的研究重點為點擴散函數中模糊參數的估計，雷登轉換將被運用在此問題上。我們首先介紹兩個現有方法，我們將探討這些方法中用來消除雜訊的步驟之適用性及必要性。另一方面，在模糊參數的估計過程中，我們在雷登轉換加入圓限制以及採用移動平均法。我們透過實驗證實，本篇提出的方法可以獲得更準確的估計結果以及更好的模糊影像還原效果。 / Nowadays, collecting a digital image becomes convenient and low-cost due to rapid progress in digital camera technology. Blurred images frequently appear because of camera shake or moving objects. There are several different types of blur. When the blur is caused by the linear motion between the object and the camera during the light exposure, it’s called a linear motion blur. Mathematically, a blurred image is expressed as a convolution of a point spread function and the original image. Our study considers Radon transform for the estimation of the point spread function. To improve the existing methods, a circle restriction and the moving average method are applied in the estimating procedure. Through intensive experiments, the proposed method is found enable to produce more accurate estimation and better performance in image restoration.

The use of transformation can usually simplify the analysis of data, especiallywhen the original observations deviate from the underlying assumption of linearmodel. Box-Cox transformation receives much more attention than others. Inthis dissertation, we will review the theory about the estimation, hypotheses test on transformation parameter and about the sensitivity of the linear model parameters. Monte Carlo simulation is used to study the performance of the transformation. We also display whether Box-Cox transformation makes the transformed observations satisfy the assumption of linear model actually.

本文採用傅利葉轉換與小波轉換以探討非線性現象：長期相依的碎形結構與混沌現象。藉由傅利葉轉換與小波轉換兩種研究方法，所得到臺灣股票市場加權股價指數的實證結論如下：1.藉由傅利葉轉換所得到的H值為0.4632；藉由小波轉換所得到的H值為0.4750。這兩種研究方法皆顯示臺灣股票市場具有負的長期相依的碎形結構。2.藉由傅利葉轉換的研究方法，臺灣股票市場加權股價指數的頻譜由初始向下與寬的連續的頻帶所組成；臺灣股票市場加權股價指數的自我相關函數則隨著時間差距的增加而遞減。此顯示臺灣股票市場具有混沌現象。3.小波轉換可以檢測出臺灣股票市場加權股價指數的奇異之處，並且指出存有一能說明臺灣股票市場碎形結構的複雜性的機制。藉由以上的實證結論，可以得知臺灣股票市場具有反持續性的碎形結構，股票價格的變動來自於臺灣股票市場尺度上的自我相似性。即使如此，由於混沌不可預測性的本質，使得股票價格的預測似乎是不可能的。 / The Fourier transform and the wavelet transform are utilized in this research to explore the nonlinear phenomena: the fractal structure of long trem dependence and the phenomenon of chaos. 　　In terms of the two research methods of the Fourier transform and the wavelet transform, the empirical conclusions of the Taiwan stock exchange weighted stock index are derived as follows: 　　1. The $H$ value of the research method of the Fourier transform is 0.4632; the $H$ value of the research method of the wavelet transform is 0.4750. The two research methods show that the Taiwan stock market has a fractal structure of negative long term dependence. 　　2. In terms of the research method of the Fourier transform, the power spectrum of the Taiwan stock exchange weighted stock index consists of initially downward and wide continuous band of frequencies; the autocorrelation function of the Taiwan stock exchange weighted stock index decreases as the time lag increases. These observations show that there exists the phenomenon of chaos in the Taiwan stock market. 　　3. The wavelet transform can detect out the singularities of the Taiwan stock exchange weighted stock index and can point out the heirarchy that illustrates the complexity of the fractal sturcture in the Taiwan stock market. 　　By the above empirical conclusions, there exists the antipersistent fractal structure in the Taiwan stock market. The variations of stock prices result from the self-similarity of the scales of the Taiwan stock market. Even so, the prediction of stock prices seems very impossible as a result of the unpredictability of chaotic nature.

本文欲以平滑轉換自我迴歸模型(Smooth Transition Autoregressive Model，簡稱STAR模型)及時變平滑轉換自我迴歸模型(Time-varying Smooth Transition Autoregressive Model，簡稱TV-STAR模型)兩種非直線性模型為工具，剖析人民幣實質有效匯率之動態結構。 實證結果得知，在長期干預的情況下，人民幣實質有效匯率拒絕線性檢定且其為LSTAR模型，故可知人民幣實質有效匯率在轉換過程具有不對稱之特性；其次，利用“Specific-to-General-to-Specific”篩選過程得知，若是預測人民幣實質有效匯率，並不一定需要利用到比較複雜的TV-STAR模型；因為樣本外預測，短期間，一階自我迴歸模型的表現可能並不遜於複雜模型；長期而言，則似以STAR模型表現較佳。

本研究以普通股風險與可轉換公司債之關係，探討我國企業所發行之國內可轉換公司債的經濟實質究竟為負債抑或權益。根據本研究結果，普通股風險與可轉換公司債呈負相關，顯示我國資本市場將我國企業所發行之國內可轉換公司債視為權益。本研究另將可轉換公司債依其契約中之轉換價格重設條款進行分類，研究結果顯示，我國資本市場將僅具反稀釋之轉換價格重設條款之可轉換公司債與同時具備反稀釋之轉換價格重設條款、轉換價格普通重設條款及轉換價格特別重設條款之可轉換公司債視作為權益。此外，轉換價格特別重設條款將使可轉換公司債更具權益之性質。本研究額外測試擔保條款之有無，是否會對於可轉換公司債之性質造成影響。研究結果顯示，可轉換公司債無論是否具備擔保條款，其性質皆為權益，而有擔保之可轉換公司債較無擔保之可轉換公司債更具權益之性質。 / This study seeks to determine whether the economic substance of convertible bonds is liabilities or equity. Our test focuses on how the convertible bonds relate to firms’ common equity risk. It is found that common equity risk is negatively associated with convertible bonds, indicating Taiwanese capital market regards convertible bonds as equity. Furthermore, this study divides convertible bonds into three different types depending on the reset clause of conversion price. It is found that Taiwanese capital market regards convertible bonds with the anti-diluted reset clause of conversion price and convertible bonds with the anti-diluted, regular, and special reset clause of conversion price as equity. Besides, it is found that the special reset clause of conversion price may make the economic substance of convertible bonds more equity-like. This study also tests whether guarantee clause effects the economic substance of convertible bonds. It is found that whether convertible bonds are guaranteed, Taiwanese capital market regards convertible bonds as equity. Moreover, compared with convertible bonds without guarantee clause, those with guarantee clause are relatively equity-like.

由於採用的地球原子不同，目前，台灣地區有兩種坐標系統存在，TWD67(Taiwan Datum 1967) 和TWD97(Taiwan Datum 1997)。在應用上，必須進行不同地球原子間之坐標轉換。坐標轉換方面，有許多方法可供選擇，如六參數轉換、支持向量機(Support Vector Machine, SVM)轉換等。 最小二乘支持向量機(Least Square Support Vector Machine, LSSVM)，為SVM的一種演算法，是一種非線性模型。LSSVM在運用上所需之參數少，能夠解決小樣本、非線性、高維度和局部極小點等問題。目前，LSSVM，已經被成功運用在影像分類和統計迴歸等領域上。 本研究將利用LSSVM採用不同之核函數：線性核函數(LIN)、多項式核函數(POLY)及徑向基核函數(RBF)進行TWD97和TWD67之坐標轉換。研究中並使用基因演算法來調整LSSVM的RBF核函數之系統參數(後略稱RBF+GA)，找出較佳之系統參數組合以進行坐標轉換。模擬與實測之地籍資料，將被用以測試LSSVM及六參數坐標轉換方法的轉換精度。 研究結果顯示，RBF+GA在各實驗區之轉換精度優於參數優化前RBF之轉換精度，且RBF+GA之轉換精度也較六參數轉換之轉換精度高。 進行參數優化後，RBF+GA相對於RBF的精度提升率如下：(1)模擬實驗區：參考點與檢核點數量比分別為1：1、2：1、3：1、1：2及1：3時，精度提升率分別為15.2%、21.9%、33.2%、12.0%、11.7%；(2)真實實驗區：花蓮縣、台中市及台北市實驗區之精度提升率分別為20.1%、32.4% 、22.5%。 / There are two coordinate systems with different geodetic datum in Taiwan region, i.e., TWD67 (Taiwan Datum 1967) and TWD97 (Taiwan Datum 1997). In order to maintain the consistency of cadastral coordinates, it is necessary to transform from one coordinate system to another. There are many coordinate transformation methods, such as, 2-dimension 6-parameter transformation, and support vector machine (SVM). Least Square Support Vector Machine (LSSVM), is one type of SVM algorithms, and it is also a non-linear model。LSSVM needs a few parameters to solve non-linear, high-dimension problems, and it has been successfully applied to the fields of image classification, and statistical regression. The goal of this paper is to apply LSSVM with different kernel functions (POLY、LIN、RBF) to cadastral coordinate transformation between TWD67 and TWD97. Genetic Algorithm will be used to find out an appropriate set of system parameters for LSSVM with RBF kernel to transform the cadastral coordinates. The simulated and real data sets will be used to test the performances, and coordinate transformation accuracies of LSSVM with different kernel functions and 6-parameter transformation. According to the test results, it is found that after optimizing the RBF parameters (RBF+GA), the transformation accuracies using RBF+GA are better than RBF, and even better than those of 6-parameter transformation. Comparing with the transformation accuracies using RBF, the transformation accuracy improving rate of RBF+GA are : (1) The simulated data sets: when the amount ratio of reference points and check points comes to 1:1, 2:1, 3:1, 1:2 and 1:3, the transformation accuracy improving rate are 15.2%, 21.9%, 33.2%, 12.0% and 11.7%, respectively; (2) The real data sets： the transformation accuracy improving rate of RBF+GA for the Hualien, Taichung and Taipei data sets are 20.1%, 32.4% and 22.5%, respectively.