台灣證券市場早期對國外投資人有許多的限制，而開放外資來台投資有助於台灣金融與經濟的國際化與自由化，隨著政府對外資的投資限制逐漸減少，外資在台股和期貨與選擇權的交易上對台灣股市的影響也與日俱增。本論文將透過實證的方式，探討外資現貨買賣超、期貨與選擇權多空交易與大盤指數之關係，來瞭解外資的交易行為對台股所造成的影響，以作為投資人交易之參考。 本論文資料期間為2010年1月4日至2012年2月2日共530筆日資料，以台灣加權股價指數報酬率、外資現貨買賣超金額、外資期貨多空未平倉量淨額變化與外資選擇權多空未平倉量契約金額淨額變化為五個研究變數，利用ADF單根檢定、向量自我迴歸模型、Granger因果關係檢定、衝擊反應分析與預測誤差變異數分解探討各變數間之關聯性，瞭解外資的交易行為對台股所造成的影響， 以作為投資人交易之參考。 研究結果顯示：(一)大盤報酬率會受到外資期貨多空未平倉量淨額變化與外資選擇權多空未平倉量契約金額淨額變化之正向影響；(二)Granger因果關檢定顯示，外資期貨多空未平倉量淨額變化與外資選擇權多空未平倉量契約金額淨額變化Granger領先大盤報酬率；(三)衝擊反應分析顯示，大盤報酬率期初受自身衝擊影響最大，而期貨多空未平倉量淨額變化衝擊對大盤報酬率會有正向影響且影響時間最長；(四)預測誤差變異數分解顯示，大盤報酬率產生預測誤差時，外 資期貨多空未平倉量淨額變化有較高的解釋能力。 外資每日在台灣期貨交易所之期貨與選擇權的交易部位對台股現貨股價報酬率具有重要的影響，因此投資人可利用台灣期貨交易所於盤後所揭露之外資每日在台灣期貨多空未平倉量淨額、選擇權多空未平倉量契約金額淨額及其每日變 化，作為現貨股票交易之參考。

台灣IC設計產業的產值佔全球IC產值約6%，意謂著台灣IC設計產業還有很大的成長空間，但也代表台灣業者必須面對全球性的激烈競爭。而台灣IC設計業者的主要競爭對手，就是美國與中國的IC供應商。 2011年第一季台灣IC設計公司的獲利大幅衰退，第二季又因淡季與匯率的雙重影響，淨利持續往下探底。但是美國與中國的相關業者，在同時期的狀況卻不是如此，究竟台灣IC設計產業出了什麼問題？ 本研究使用多元迴歸，分析台美中三地IC供應商的財務資訊，藉以找出影響獲利的關鍵因素。以下列出本文的三個關鍵議題：(1)比較各國業者獲利模式的差異；(2)探討各國業者的經營模式；(3)提供實務的建議給台灣業者。 關鍵詞：IC設計、多元迴歸、經營模式 / Basing on output value, Taiwan IC Design Industry has a nearly 6% global market share. It means that there is a large growing space for Taiwan’s, which must face the strong competition from international rivals. The major competitors come from USA and China for Taiwan IC design houses. In first quarter of 2011, many Taiwan IC design houses had an obvious decline in profit. The net incomes ran down continuously under the influences of low season and exchange rate next quarter. At the same time, USA and China made a difference with Taiwan. What happen to Taiwan IC design industry? In order to find the elements of profit by area, this research has analyzed the financial data of Taiwan, USA, and China IC suppliers by “Multiple Regression”. There are three key subjects in this thesis: The first is to find the differences of individual profit pattern. The second is to work out the business models in each country. The third is to give the practical suggestions to Taiwan’s. Keywords: IC design, Multiple Regression, business model

本研究選取發達成熟市場的美國以及金磚四國其中一份子的俄羅斯及巴西分別檢視股價報酬率與成交量之間的動態價量關係(Dynamic Price-Volume Relationships)，本研究採行Granger (1969)因果關係檢定、近似無關迴歸模型檢定的研究方法，進行兩大部份分析，第一、三國各自進行股價報酬率與成交量之間是否在不同資料型態設計中有相異的價量因果關係。第二、引進以美國次貸風暴發生時間點視為結構變動點，進行次貸風暴發生前後各國股市價量領先落後情形是否發生異動。本研究選以美國、巴西、俄羅斯，各自所代表的股價指數分別是，美國代表指數分別是標準普爾500指數(Standard and Poor’s 500 Index)、那斯達克綜合指數(Nasdaq Composite Index)、道瓊綜合平均指數(Dow Jones Composite Average Index)、巴西為巴西指數(Bovespa Index)、俄羅斯代表為俄羅斯交易系統指數(RTS Index)。 本研究有別於先前文獻具體研究價值之處，本研究發現美國股票市場的價量關係因應著每個不同股價指數的屬性有所呈現出不同的價量關係樣貌，並且透過資料型態設計的不同、結構變動點的納入與以國家為出發的角度，洞察出美國、巴西、俄羅斯的價量關係會根據經濟體成熟度、產業結構、金融市場開放程度等因素，探究出可能出現不同價量關係的狀況。 其實證結果指出，就美國三大指數而言，以採納的所有資料型態綜觀歸納出，美國三大指數具有量先價行的因果關係，且以S&P500、Nasdaq指數以及空頭資料型態的Dow Jones指數呈現出價先量行的關係存在。次貸風暴的發生，美國三大指數具有價先量行的因果關係。 巴西Bovespa指數在每日空頭、每週多頭資料型態具有價先量行的結果，而當次貸發生前後皆不具任何的因果關係。 俄羅斯RTS指數除了在空頭資料型態部分，其餘皆呈現價先量行的結果，而在多頭資料型態部份，呈現量先價行的結果。而當次貸發生後，皆喪失任何因果關係。

自從全球各國家逐漸走進工業時代之後，隨之帶動的是國家經濟迅速的成長，此外，也同時隨之引發國家的間歇性金融危機之情事。首先，回顧前一世紀(20世紀)，全球所發生的美國華爾街股市崩盤(1929-1939)、石油危機(1973-1975)、拉丁美洲債務危機(1982-1988)、亞洲金融危機(1997-1998)等重大經濟與金融危機來看，雖然工業的發展會造就國內生產毛額(GDP)或經濟成長率的提昇等經濟蓬勃發展的現象，但同時也可能會產生金融危機的情況。其次，再從本世紀(21世紀)的美國次貸危機及全球金融危機(2007-2011)的角度來看，也再一次說明金融風暴所帶來的影響。 本研究導入集群分析、母體平均數檢定、相關分析及多元迴歸等方法，研究存款成長率及放款成長率等變數對資產品質（包含逾放比及放款覆蓋率等）間的關係。研究分析發現如后： (1)本國銀行之資產品質有逐漸改善之趨勢； (2)民營銀行的存、放成長率均較泛公股銀行為高； (3)泛公股銀行的淨值較民營銀行為高； (4)放款成長率與泛公股銀行之逾放比呈負向相關。

由於傳統業務員通路之保費佔比高，且具有其獨特性，故對於壽險公司而言是一相當重要之通路，因此影響通訊處成敗之關鍵因素也成為壽險公司亟欲關心之議題。若壽險公司掌握該關鍵因素，積極面不僅可以將績優通訊處之成功經驗複製至其他通訊處以提升業績，消極面可提早對被預測有高失敗率之通訊處進行輔導或作裁撤準備。 而此問題目前已有許多相關研究，但多以質化之深入訪談法為主，鮮少利用量化方法。且相關研究獲得之關鍵因素多為抽象之概念，對於未來壽險公司欲數據化管理通訊處時，在參考上較屬不易。因此本研究將利用量化之研究方法，找出影響通訊處成敗之關鍵因素。 本研究將通訊處比擬為企業，參考企業失敗關鍵因素之相關文獻後，設立研究假說，並利用羅吉斯迴歸得出影響通訊處成敗之關鍵因素。本研究之實證發現：通訊處業務員之人數越多、通訊處業務員之平均職等越高、通訊處位於台北市以及通訊處成立之時間越長通訊處越不易失敗。而通訊處處經理之學歷與專業經驗以及通訊處業務員之專業經驗對於通訊處之失敗則無顯著影響。

本文採用Platt(1990)所提出的產業相對比率與原始比率來建構企業預警模型，並嘗試加入公司治理變數後，以檢驗是否能進一步提升預測效果。研究發現在無論在樣本內、外產業相對比率預測率均比原始財務比率來的高，ROC和CAP效力驗證也較佳，並可降低型一的誤差。因此將各產業之間的差異因素消弭後，確實能有效降低誤判的現象。在方法論上，則以逐步迴歸分析所建立的產業相對比率模型擁有最高的預測效力。另外納入公司治理變數後，預測效力則有進一步提升效果，整體財務變數方面以T1期為負債淨值比、資產報酬率；T2期為每股現金流量、股東權益報酬率、借款依存度；T3期為每股現金流量、常續性利益率、借款依存度等項目為顯著比率，顯示從負債面、獲利面以及現金流量面三個角度，即可對危機預警產生極為正確的判斷。另外在公司治理因素方面，則以董監持股比率、董監質押比率以及財務人員更動次數最顯著，顯示內部核心人員，因為比圈外的投資者和信貸者掌握更準確的資訊，因此其相對的動態與企業發生危機與否亦有非常緊密的關係。

根據我國2003、2004年兩年度證券投資信託公司資料，本研究首先利用資料包絡分析法評估個別投信公司之技術效率；然後，以相關係數加以分析探討可能造成投信技術效率差異之因素。技術效率評估結果顯示，我國投信業者整體的技術效率平均值介於65.97﹪與75.62﹪之間，代表在投入資源運用上仍存有顯著的改善空間，若我國投信公司調整至最適規模，在維持相同的產出下，尚可減少24.38%至34.03%的投入。並且，規模效率平均值近90%，顯示造成我國投信業者其技術無效率之原因，包含了資源浪費與生產規模不當；Tobit截斷迴歸實證結果顯示，淨利率對技術效率之影響為正向但效果不顯著，投信旗下基金規模亦為正向且具1%統計顯著性；具外資持股以及金控體系內之投信，其對技術效率之影響為負向但效果不顯著，該投信非債券型基金報酬率與技術效率為負向關係且具10%統計顯著性。

本研究利用Hansen(1999)所推導的Panel data門檻迴歸模型，欲找出一客觀的券資比門檻，研究目的為希望利用得出的迴歸係數嘗試分析處置股票的特性，並利用券資比門檻設計一容易分辨出處置股票的方法，最後探討券資比門檻是否有預測股票即將被處置的能力。 本文資料期間為民國九十一年十月至民國九十四年九月，研究樣本為在資料期間曾受證交所公佈為處置股票的上市電子公司，定義為處置股票集合；另建立一「乾淨股票集合」為對照組，乾淨股票集合定義為，所有上市電子公司扣除在資料期間被公佈為注意股票的上市電子公司。主要實證結果如下： 　　一、處置股票集合不存在股價淨值比效應，券資比和股票報酬有顯著正相關，高券資比公司的成交量和股價成反比。處置股票集合的高券資比公司，可能是空方擁有內線消息，使得資訊擁有者敢大量放空，成交量大增，股價下跌，造成高券資比公司的成交量和股價呈反比，這過程正是禿鷹放空手法。另外可推論乾淨股票集合較不易出現禿鷹放空現象。 　　二、若已知某公司為小規模且高券資比的公司，此公司為處置股票的機率遠高於乾淨股票。 　　三、以券資比做為預測股票是否將被處置的能力並不好，推測原因為只用券資比單一變數來預測股票是否將被處置是不足的。

租稅收入是國家施政經費的主要來源，有足夠之財源，各項政策、建設才足以推動，在目前稅收81％均仰賴國稅局稽徵的情形下，國稅局稽徵績效之良窳不僅影響到政府施政之財源，更直接影到國民所得重分配及社會整體資源之配置。本文以資料包絡分析法（DEA），評估五區國稅局84年至93年之相對技術效率，再以Tobit截斷迴歸模型探討影響國稅局技術效率之因素為何。由技術效率評估結果發現：（一）國稅局整體而言在資源運用上仍有相當大的改善空間，無效率的原因部分係因浪費資源造成的無效率，部分則因並非在最適規模下經營。（二）就10年技術效率評估結果發現，國稅局整體的技術效率有逐年提升之趨勢，就各區局而言，北區國稅局、中區國稅局及高雄市國稅局技術效率有逐年提升之趨勢，南區國稅局自89年之後技術效率則有逐年降低之情形。Tobit截斷迴歸實證結果顯示：（一）前年度平均國民生產毛額與技術效率為正向關係, 顯示前年度平均國民生產毛額越高，稅基越大，隔年稅收越多，國稅局技術效率越佳。（二） 北部區域與技術效率為正向關係，顯示北部地區工商業林立，人口多，稅源較為豐富，稅收較多，故北部地區國稅局技術效率相對較非北部地區為佳。（三）逃漏稅比例與技術效率為負向關係, 顯示逃漏稅捐之比例越高，國稅局未作好遏止逃漏稅之工作，需要投入更多的人力來查核逃漏稅及宣導納稅義務人誠實納稅，反而不利技術效率。（四） 預算達成率與技術效率為正向關係,顯示預算達成率越高，國稅局之技術效率越佳。

根據經濟部中小企業處統計，中小企業融資餘額占整體企業融資餘額近20%，若以商業活動往來頻率觀點而言，目前臺灣之經濟主體架構係以中小企業為主軸，故中小企業對臺灣就業水準、物價、所得分配及經濟榮枯有決定性的影響。本研究思索如何有效將資訊不對稱的因素列入風險評估中，以有效衡量中小企業信用風險，幫助優良中小企業取得所需資金，並提供銀行建立進階法 BIS計算之參考，建立衡量信用風險之機制。 本研究以國內某商業銀行之中小企業授信客戶為研究基礎，該銀行係目前台灣少數經營中小企業授信業務成功之銀行，累計至2005年授信往來戶數達20,000餘家，具足夠之研究樣本。依規模大小區分為小型企業及中型企業，本研究採用Weight of Evidence (WOE)模式來進行變數有效性篩選，透過統計分析建置信用評等及加成式評分卡，同時為了兼顧巴塞爾資本協定要求模型必須公開揭露以及計算正確之違約機率之考量，因此選定羅吉斯迴歸(Logistics Regression)作為統計演算法。 經實證分析兩評分卡內容歸納如下: 小型企業信用評分卡：由於小型企業特殊之經營型態，在原始變數之篩選即不導入財務變數，在最終會顯著影響申貸企業信用危機之因素中，除「公司最近三個月查詢銀行家數」及「負責人有無配偶」倆變數外，餘8個變數是負責人（部份加計配偶）之銀行往來狀況及歷史信用記錄，其中有5個變數與現金卡及信用卡使用情況有關，足見小型企業資金需求仍透過負責人名義向銀行籌措，且以高資金成本之借款為主。 中型企業信用評分卡：由於中型企業營業顯然較小型企業具規模，且以公司名義向銀行申請融資的現象亦較為普遍，但其財務報表絕對數字失真情形嚴重，故在原始變數之篩選導入財務變數趨勢。在最終會顯著影響申貸企業信用危機之因素中，除「公司最近三個月查詢銀行家數」、「負責人有無配偶」及「公司最近三個月不含逾催呆總餘額成長率」參變數外，餘10個變數是負責人（部份加計配偶）之銀行往來狀況及歷史信用記錄，其中有5個變數與現金卡及信用卡使用情況有關，可見中型企業與負責人之財務具有絕對關連性（資金互用），利用高成本資金之情況應仍普遍。