本研究係透過金融機構公開揭露之財務報表，及政府單位網站公告的金融資訊，經由統計方法，找出影響銀行經營績效的主要因素。以45家本國銀行及34家外商銀行在台分行，共計79家銀行為實證研究對象，研究期間自民國88年至94年連續7年之財務資料為分析基礎。在研究方法上，係採用二階段進行，首先利用資料包絡分析法（DEA）投入導向模型評估每家銀行之經營效率，然後以Tobit截斷迴歸模型探討可能造成銀行之間經營效率差異的影響因素。 由DEA技術效率評估結果發現：（一）在不同投入產出組合下，台灣地區銀行整體的技術效率平均值介於41.34﹪與73.54﹪之間。代表台灣地區銀行在投入資源運用上仍存在改善空間，在產出不變下，平均而言，可以節省26.46%至58.66%的資源使用量。（二）規模效率平均值介於72.92％與86.89％之間，顯示造成其技術無效率之原因，主要歸咎於資源浪費。迴歸實證結果顯示：（一）控制銀行分行家數將使銀行改善資源配置，其本身之技術效率亦可獲改善。（二）銀行如能控管資產品質，並依市場狀況及本身風險承擔能力，估算適當的逾放比率並設定上限，將有助於提升其技術效率，並可維護資產品質。（三）銀行擴大規模、提高市場佔有率，將可提升銀行經營績效。（四）我國第一次金融改革大幅打銷呆帳之前，銀行經營績效普遍較高。但是從財務面來看，90年以前，銀行資產品質相對較差，原因是放款金額中隱含大量呆帳所致。（五）歐美系銀行之技術效率較高，顯示其母國總行先進之監理制度及風險管理技術，協助其在台灣地區業務之經營具有競爭力。

台灣金融機構將於2007年起逐漸採行新巴塞爾協定(Basel II)，該協定主要規範金融機構之市場風險、信用風險與作業風險，要求提列一定水準之資本準備，目的係希望能夠穩定金融市場，避免因重大事件發生造成損失，導致金融機構無力償還的情形出現。 本研究對象乃係針對國內某金融機構於民國89年至90年的無財簽企金客戶建置違約機率(Probability of Default Model)模型，考慮建模方法使用上的普遍性、運作上的透明性及統計上缺乏理論與基礎的情況，本研究將採用羅吉斯迴歸(Logistic Regression)建置違約機率模型。模型之驗證部分，依據行政院金融監督管理委員會(2007)建議的七個驗證方向執行模型之驗證。

近年來，各大企業透過商業智慧（Business Intelligence, BI）的概念導入，協助企業將類型廣泛的資料加以彙整與統計並加以分析，以便快速了解市場趨勢、走向以及需求的變化，企業便可即時做出正確的反應並進行準備。然而，商業智慧之工具在航空產業中飛航專業人員訓練相關的應用上並未受到廣泛討論，本文希望透過商業智慧工具所取得的相關的資料，經過詳盡的解說、分析以及給予建議，提供訓練相關單位日後研擬訓練課程的參考依據。同時透過近年國內外航空業重要之操作異常事件加以選擇，針對相對影響嚴重之課目先行加以探討。 透過羅吉斯模型針對Engine Failure After V1課目作探討得到以下結論，在訓練類別方面，若以Airline Pilot Pre-Qualification(APQ)為基準，Airline Pilot Pre-Qualification較Initial Equipment Training容易通過訓練並達到標準，Requalification Training、Transition Training、Upgrade Training 較Airline Pilot Pre-Qualification容易通過訓練並達到標準；在飛航組員之背景方面，以MIL為基準，MIL背景的飛航組員較AB-INITIO以及CPL容易通過訓練並達到標準，顯示具備軍方飛行經驗背景的人員較其他兩者容易通過測驗。 個案公司長期以來重視航空人才的培養，飛航組員訓練為飛安之本是一貫始終的信念，並堅持以詳盡嚴謹的訓練計畫以及扎實穩健的教育訓練，培育出符合標準之飛航組員。為使飛航組員之訓練能更精進，透過商業智慧系統的導入及應用，將可協助個案公司以較具有效率之方式進行分析與研究，此也為提升訓練品質以及訓練單位競爭優勢之一項有利工具。因此，希望能藉由本研究提供個案公司檢討並改進訓練之執行方式，以培訓出專業優秀的飛航組員，並滿足安全營運需求。

本研究旨在探討高等教育科系別教育報酬率之分析。研究採用次級資料分析法，以SRDA學術調查研究資料庫所發布的原始資料為樣本，根據人力資本理論及相關研究篩選所需變項，假設運算模型，以Gretl統計軟體進行分析。統計分析方法採用分量迴歸分析進行資料的分析與處理，據以了解高等教育報酬率之現況與科系別差異情形。本研究主要研究結論：（一）平均薪資報酬、受高等教育比例與女性勞動者穩定成長；（二）二十年高等教育報酬率呈現下降趨勢；（三）教育程度、工作經驗與性別變項與薪資報酬有正向顯著關係；婚姻狀態與薪資報酬沒有顯著關係；（四）平均以法、文與軍警科系報酬率較高；高薪資報酬之勞動者選擇醫類科系較佳。最後，依據研究結論針對高等教育行政機關及後續研究提出參考建議

隨著科技進步、經濟演進，現代人生活日趨緊湊，為因應快速之生活步調，網路購物行為孕育而生，其伴隨而來的廣大商機已成近年熱門議題，中央通訊社更曾報導資策會預估2015年台灣網購市場產值可達7,645億元。因此本研究將利用行政院國家科學委員會之傳播調查資料庫，第一期第二次「網路行為調查與偵測」資料，探討網路消費者的個人特質與購買習性、消費力及資訊搜尋習性之關連，並分別建構預測模型。建構模型所採用之技術為羅吉斯迴歸、C&R Tree、Quest、C5.0和CHAID，再經由準確預測率（Overall Accuracy）從中挑選出最適模型。 　　依據研究結果可知，現實環境人際互動較差之消費者，網購購買習性佳；沒有小孩且平均每月收入6萬元以上至10萬元的消費者，網購消費力大；且網路資訊擷取頻率與網購吸引力對於網購資訊搜尋習性有顯著影響。最後，藉由前述結果建議，販售社交商品，藉以提昇現實環境人際互動較佳之消費者網購購買習性；搶攻高價位單品市場，吸引無經濟負擔者目光；針對潛在客戶，利用論壇網站進行廣告宣傳。

國內期貨市場自1998年建立以來將近6年，客戶及交易量均大幅成長，但期貨商家數卻不增反減，經營效率不佳之期貨商，並不會因為期貨市場快速成長而享有利益，個別期貨商為求永續經營與成長，惟有追求經營效率不斷地改善。本文以台灣2002年及2003年兩年度全體合計46家專營期貨商為研究對象。首先，利用資料包絡分析法投入導向模型評估每家期貨商之經營效率；然後，以Tobit截斷迴歸模型探討可能造成期貨商之間經營效率差異的影響因素。由技術效率評估結果發現，（一）專營期貨商規模效率平均值近乎於1，且造成其技術無效率之主要原因為資源浪費，在投入資源運用上仍存在相當大的改善空間；（二）絕大多數專營期貨商之生產規模處於固定規模報酬階段，而不具規模效率之專營期貨商的生產規模均處於遞減規模報酬階段。Tobit截斷迴歸實證結果顯示，（一）網路下單比率與業務集中度對技術效率有正向關係；（二）營業家數與違約或錯帳占總營收比率對技術效率有負向關係；（三）從事自營或顧問業務之專營期貨商的技術效率優於其他的。

本篇論文在panel data 的模型基礎下，將Hansen (1999)所提出的 panel threshold model與Arellano and Bond (1991)的panel dynamic model進行結合，成功推導出panel dynamic threshold model的模 型設定，本模型的特色在加入內生解釋變數落後項的動態解釋下， 進行門檻效果的檢定，以觀察實證資料是否存在顯著的門檻效果。 我們並進一步運用此panel dynamic threshold model 對於金融發 展與經濟成長間的互動關係進行實證分析，發現若不採用門檻變數 將實證資料進行區分，所獲得的實證結果將會受到金融發展程度較 高國家的資料所影響，而金融發展程度較低的國家資料卻因此喪失 其原本應具有的影響力。此外，若比較採用股市發展變數做為門檻 變數的實證結果和以銀行發展變數做為門檻變數的實證結果，則於 金融發展變數對於經濟成長影響的差異性上，以銀行發展變數做為 探討金融發展對於經濟成長影響性的門檻變數應是較為適合的選擇。 / The aim of this article is to investigate whether finance development has positive or negative relationship with the economic growth. We argue that the past studies do not reach consensus between finance development and the economic growth because the relationship may be indeed nonlinear. We plan to examine whether the effect of finance development on the growth depends on the threshold variable of bank development and stock market development. To examine this hypothesis, we develop a panel dynamic threshold model (PDTM) to test this hypothesis. The PDTM is a direct extension of the recent two research strands when using panel data. One is the dynamic panel model of Arellano and Bond (1991), who consider the lagged dependent variable into the panel data. The other is the non-dynamic panel threshold model of Hansen (1999), who takes threshold effect into the panel data model. Past studies, however, did not take dynamic and threshold into account simultaneously. Our PDTM thus incorporates the threshold into the dynamic panel data. Results demonstrate that the relationship between finance development and economic growth is nonlinear.

傘型迴歸函數是類似傘的形狀的迴歸函數，只要符合先上升後下降的趨勢皆為傘型迴歸函數。無母數迴歸函數中最常見的方法之一是樣條(Splines)迴歸函數。樣條為充分平滑分段多項式函數，而節點(knots)為平滑多項式函數連接的地方。在本論文中，將節點以等距離擺放並以AIC(Akaike information criterion)值得到合理的節點數。用三種方法的樣條迴歸函數去估計傘型函數。第一種為RSPL(restrictted spline regression)，也就是有形狀限制時的樣條迴歸函數。第二種是CSPL(concave spline regression)，是參考Meyer寫的樣條迴歸函數，此樣條迴歸函數為凹函數(concave function)。最後一種則稱SPL(spline regression)，為沒有形狀限制也不是凹函數的樣條函數。以IMSE為評估標準，IMSE越小，則代表此方法估計的越好。由模擬結果，在估計先上升後下降的函數時，用RSPL的方法去估計會得到最小的IMSE；而在估計凹函數時，則是CSPL會得到最小的IMSE。利用RSPL和SPL兩個方法估計由中央氣象局蒐集最近13年(1998-2010)的月均溫資料並探討最近幾年的月均溫資料趨勢是否有改變。未來假如需要估計傘型函數時，則可利用本篇所述的方法去估計。 / In this thesis, we consider the problem of estimating a regression function assuming the regression function is unimodal. The proposed method is to model the regression function as linear combination of B-spline basis functions with equally spaced knots, and the number of knots is determined using AIC (Akaike information criterion). Specific constraints are placed on the coefficients of basis functions to ensure that estimated regression function is unimodal. The coefficients are estimated using least square method. The proposed method is refered as RSPL and is compared with two other methods: SPL and CSPL, where SPL is similar to RSPL except that the coefficients of basis functions are estimated without any constraints, and CSPL gives concave regression function estimates. Simulation results show that RSPL outperforms SPL and CSPL when the true regression function is unimodal but not concave, and CSPL outperforms RSPL and SPL when the true regression function is concave. Also, RSPL is applied to temperature data to estimate temperature trend within one year.

企業初次公開發行(IPO，Initial Public Offering)向來是股票市場炙手可熱的話題之一，在財務經濟領域中，探討股票初次上市發行的相關議題更是多如過江之鯽，而關於IPO期初報酬率影響因素之探討更可溯及至1970年代。本研究主要係探討台灣初次上市企業期初報酬率的影響因素及影響情形，並以2005年承銷新制上路以後、直至2011年的初次上市企業為研究對象，除利用傳統的最小平方法觀察影響期初報酬的因素外，有鑑於期初報酬率普遍具有右偏分配的現象，本研究亦輔以分量迴歸分析法觀察影響期初報酬的因素，經由分量值的變動，可將解釋變數影響被解釋變數的各種情形加以估計出。再來，本研究在探討期初報酬率影響因素之基礎上，以分量迴歸分析法尋找出交易準則，並進一步檢驗當投資人遵循交易準則下，是否得以獲取顯著異於同期間大盤指數之報酬績效。在上市首日買入並持有至第五日收盤賣出之案例中，以分量迴歸結果所設定之交易準則並無法為投資人帶來顯著優於大盤指數之報酬水準；然而，在上市首日買入並持有至第二十日收盤賣出之案例，以分量迴歸結果所設定之交易準則卻可為投資人帶來顯著優於大盤指數之報酬水準。總體而言，本研究試圖將近年影響台灣企業IPO期初報酬率之因素加以剖析，進而從中尋找一些潛在規則，讓投資人得以一窺初級市場的變化及其所可能帶來之潛在獲利良機。

本文目的以門檻迴歸(threshold regression)方法，試分析台灣1965到2011年間銀行對民間放款總額(BL)、貨幣供給量(M2)、股市成交值(STV)等三大金融發展指標在面對不同通貨膨脹率時，與經濟成長間的關係是否會發生結構性的轉變。 實證結果發現，支持金融發展與經濟成長之間存在門檻效果，並且以「通貨膨脹率」為門檻指標時，分別可找到兩到三個門檻值：以銀行放款為例，有兩個門檻值將觀測點分成三群，當通膨處於低通膨區(小於3.76%)，銀行放款的成長可促進經濟成長；若通膨率處於溫和通膨區(介於3.76%~5.58%)，估計係數將由正轉負；一旦到達高通膨區(高於5.58%)，通膨將加劇資訊不對稱的問題而影響放款者決策，進而對經濟成長造成顯著的負面影響。M2成長率不論通膨率的高低，皆能促進經濟成長。股市成交值成長率也是在低通膨區對經濟有正向效果，但通膨一旦高於門檻值(2.88%)，則轉為不顯著的負面效果。此外，在分析金融發展對經濟成長關係之議題時，本文經由Wald test驗證「通貨膨脹率」較傳統的時間門檻為較佳的門檻變數，其中又以銀行放款(BL)變數的通膨門檻效果最為顯著，大幅提升門檻迴歸模型的效率。