隨著網際網路越來越發達，資料量的膨脹速度也超乎想像，因此資料採礦的技術已是不可或缺的，而雲端運算產業也將是未來的趨勢。本研究以雲端運算的概念，透過VBA（Visual basic for application）、軟體R以及Excel的增益集-RExcel，建構一個資料採礦分析之預測（Forecasting）系統的介面。考慮將本研究所建的系統大眾化，即便使用者未具備足夠的統計知識，也可以簡易的操作本系統。因此本研究建構使用簡單且方便的資料採礦之預測（Forecasting）系統。 本研究的資料採礦之預測系統裡面包含了五種資料採礦分析的預測方法，包括了迴歸分析（Regression analysis）、分類迴歸樹（C & R tree）、時間序列分析（Time series analysis）、類神經網路（Neural net）以及羅吉斯迴歸分析（Logistic regression analysis），其中本系統的羅吉斯迴歸分析又細分為兩種，有二元羅吉斯迴歸分析（Dichotomous logistic）和多元羅吉斯迴歸分析（Polytomous logistic）。本研究的資料採礦之預測系統操作簡易，使用者只需要選取所要預測的目標變數和欲加入建模的解釋變數即可分析，系統可以自行判斷目標變數所屬的類別對資料做後續分析。 關鍵字：資料採礦、雲端運算、預測 / As the Internet developed increasingly, the amount of data grow in unimaginable speed. Therefore, data mining techniques is essential, and cloud computing industry will be the future trend. This study which bases on the concept of cloud computing builds a data mining forecasting analysis system through VBA, the R language and add-ins of Excel –RExcel. The system which is builded in this study is convenient and easy. The user can operate the system easily, even if the user does not have sufficient statistical knowledge. Accordingly, this study constructs the simple and easy data mining analysis system of the forecasting. In this study, the data mining analysis system of the forecasting contains five methods of data mining analysis : regression analysis, classification and classification & regression tree, time series analysis, neural network and logistic regression analysis. And logistic regression analysis could be separated two parts, Dichotomous logistic and Polytomous logistic . In this study, the data mining forecasting system is easy to operate, and the user need only select the target variable and explanatory variables which they need. In addition, the system could determine which categories of target variable. Keyword：data mining、cloud computing、forecasting

機構投資人的交易動向以及分析師的研究分析報告與買賣評等是台灣股市散戶投資者甚為重視的兩大資訊參考依據，也是本文主要的研究重心。本文主要研究目的在於探討機構投資人投資行為與分析師盈餘預測次數之間是否存有對彼此互相正向影響的關係，並以三大法人持股比例作為前者的代理變數，為處理兩變數之間的內生關係，本研究建立聯立方程式系統模型同時估計各解釋變數之係數；本文次要目的為兼論機構投資人（三大法人）與券商分析師分別偏好投資於或關注追蹤具有哪些特性之公司。 在主要研究主軸方面，本研究實證結果發現，三大法人全體持股比例與外資券商分析師盈餘預測次數兩者間具有正向影響彼此的關係，但在國內券商分析師方面，僅三大法人全體持股比例對國內券商分析師盈餘預測次數有顯著正向影響，國內券商分析師盈餘預測次數對三大法人全體持股比例則不具顯著影響。而將三大法人全體分為投信、外資、自營商各別探討時，僅外資法人與券商分析師之間符合本研究預期的結果（機構投資人的投資行為與券商分析師的盈餘預測次數兩者間具有正向影響彼此的關係），且無論是外資券商分析師抑或本國券商分析師，此正向關係均顯著存在；而投信與自營商的投資行為跟券商分析師盈餘預測次數之間的關係，則未能全然符合本研究之預期。

對於現有文獻中討論的預測市場模型，嘗試加入風險與聲譽變數，觀察與分析其成效，並參考文獻中的代理人系統實驗方法，對論文中相關部分進行修正、設計並模擬之預測市場模型。 / In this research, we proposed two variables that could be incorporated with prediction markets: Reputation and Risk. Instead of attracting new players, The reputation system could stop losing bankrupted player, Player willing to help bankrupted player will gain reputation, and bankrupted player will lose reputation. Previous works suggest longshot bias is related to the risk-neutrality of players. Our approach is to experiment dierent risk distribution. We observe the impact of these variables in an agent-based model of prediction markets. We use zero-intelligence agents, where human qualities such as maximizing prot, learning or obeserving are missing. We further discuss the result, and the impact of risk and reputation.

本文旨在探討經理人性別差異與自願性盈餘預測之關聯性，即公司經理人性別是否會對其自願性盈餘預測偏差性及自願性盈餘預測準確度造成影響。由過去有關性別差異之研究可發現女性具有規避風險、保守行事…等特點，故本研究欲探討經理人性別差異對自願性盈餘預測之影響。實證結果發現：女性經理人進行自願性盈餘預測時，盈餘預測值較保守。相反的，男性經理人進行自願性盈餘預測時，盈餘預測值則較具樂觀性。再者，當公司經理人性別為女性時，自願性盈餘預測準確度較高。 / In this thesis, I explore the association between gender differences and the management earnings forecasts. Prior studies show that, in general, women are more risk adverse and act more ethically than man. Therefore, I examine whether the gender of management affects the bias and accuracy of management earnings forecasts. Consistent with my predictions, the results show that female CEOs release more conservative forecasts than their male CEOs counterparts. Moreover, I also find that female CEOs issue less accurate earnings forecasts compared to male CEOs. Overall, this study provides evidence that there are the relationship between gender difference and the bias of management earnings forecasts.

在機會網路上，訊息的遞送遠比一般網路來得困難許多，溝通交換資訊效率很低。本篇論文以山文誌資訊系統為背景，假設在山區中已佈建完成控制節點並組成控制網路，以及行動代理人機制已導入在控制網路上用來搜尋移動的目標節點。其中行動代理人附屬於登山客所攜帶的設備上，欲搜尋的目標節點會沿著登山路徑不斷移動造成搜尋上的困難，若搜尋失敗不只拉長延後了搜尋時間，也可能錯失黃金救難時間造成極大的損失，如何增進搜尋效率是機會網路上相當重要的議題。為此，本文提出一個搜尋方法，在任意的時間點計算目標行動節點落在每個控制節點之間路段的機率，預測目標代理人的位置，就可依機率高低逐次搜尋各路段，以提高搜尋效率。我們以山文誌登山資訊系統，作為參考的機會網路，提出兩個模型，使用機率預測搜尋法，預測行動節點可能所在位置優先搜尋此路段來降低整體搜尋時間，透過一連串的實驗驗證機率模型之準確度，並評估本法之搜尋效率以及當各路段花費時間的機率分佈假設有誤時，搜尋效率的受損程度。在我們的實驗中，機率模型之準確度極高，誤差不超過7.59%，搜尋效率都在44.44以上，即使機率分佈錯誤，搜尋效能仍高於二分搜尋法約2倍。 / Since transmitting data on an opportunistic network is more difficult than that on a general network, information exchanging is less efficient. Based on “CenWits” system, we assume that control point has entirely construed all over the mountains and a control network has completed altogether; meanwhile, the mobile agent mechanism has applied in the searching of mobile target nodes. With mobile agent attached on the equipment of hikers, the target agent moving constantly along the hiking path grows the difficulties in searching. The failure in locating the mobile agent possibly not only prolongs the searching time, but also misses the golden time of life saving, and causes enormously damages eventually. Therefore, figuring that “improving the efficiency of searching” is a major issue in opportunistic network, in this thesis we develop a searching method which enables us to calculate the probability where a mobile target agent locates in every edge between control points in any arbitrary time point. Through forecasting the location of the target agent, we can start searching from the edge with the highest probability, thus enhance the efficiency of searching. Using “CenWits” system as reference opportunistic network, we designed two probability models as well as associated search methods. We conducted a series of experiments to evaluate the accuracy of probabilistic models and the performance of the proposed search methods. In our experiments, the error of probability models is no more than 7.59%. Our proposed methods out perform Basic Binary Search by 44.44 in average. Furthermore, assuming that there is a discrepancy between the probability assumptions and the real distribution of the traveling time spent on each edge, we evaluate the performance degradation too. The experimental results show that under such circumstance, our Probabilistic Prediction Method can even outperform Basic Binary Search by approximately 200%.

汽車貸款為消費者貸款業務的其中一項，在汽車銷售產業中也扮演一個不可或缺的角色，然而，銀行機構如何看待此一產品的發展方向及未來的潛力，導致其在各種消費者貸款業務中的存續與否。銀行間如何運用不同的業務策略來創造不同的業務發展及利潤，確實造成不同的競爭優勢。 本研究針對個案公司過去兩年多的經營績效，透過市場分析，與競爭者的分析、其風險控管制度流程、其業務量與延遲繳款風險比率間的關聯性及利潤預測分析，來探討其未來最佳的競爭策略擬定，在可接受的風險下，使得其業務及利潤能夠持續成長，提升市占率至前三名。

我國自民國94年起，取消強制性財務預測制度，公司於該制度取消前後之財務預測行為值得深入探討。而財務預測之發佈需提報董事會通過，董事會是否能發揮其應有之公司監理機制，提供足夠資訊給投資人，亦值得深入探討。因此，本研究從董事會結構觀點探討強制性盈餘預測制度取消前後公司自願性財務預測行為。實證結果發現，公司獨立董事佔董事會席數比例越高、董事會持股成數越低、前一年度有自願揭露財務預測時，公司於自願揭露財務預測制度下，越有可能揭露財務預測。且，民國94年有揭露財務預測之公司，若該公司董事會持股比例越少，則公司會越早揭露財務預測。而93年有自願揭露財務預測並且於94年進行董事會改選之公司，當公司董事成員變動越多時，公司越不可能繼續揭露財務預測。

本研究使用「財團法人中小企業信用保證基金」提供的資料，來建構中小企業產業別逾期率預測模型。研究使用的資料期間為民國87年到93年，共分為38個產業整理歷年的產業逾期率與財務比率資料。為了探討總體經濟因素對中小企業產業逾期率的影響，也收集了這段期間共11項總體與金融變數。 使用的研究方法採用Panel Data Regression，縱斷面為7個年度，橫斷面38個產業，建構同期模型與前期模型。所謂同期模型乃指應變數和自變數採相同年度，用以探討各個變數和產業逾期率的關聯性；前期模型則是自變數較應變數提早一年度，其功用在於收集本年度的模型變數代入模型中，可得出下一年度各產業的預測逾期率。模型的驗證除了各項變數須在一定水準下顯著，並利用回溯測試來檢驗模型過去表現，以及使用壓力測試方法來檢視在特殊情境下各產業逾期率的變動情形。 研究中以信保基金的歷史回收率為基礎來估計其違約損失率，並將其保證金額視為違約曝險額，進而可計算出預期損失率和預期損失額，提供其於訂定保證費率與保證責任準備的參考。另外也探討信用集中度的問題，並提供信保基金在作產業別保證額度配適決策的參考。

圖書出版產業的競爭態勢激烈，是由來已久的問題，就以實際的數據顯示，2004年申請登錄ISBN的新書，種類就高達39713種，可是能在像是金石堂這樣的連鎖書店販售的新書，卻只有23195種；同時，在這二萬多本的新書中，能夠獲得消費者認同與購買的書更是少之又少。就是在這樣的環境中，圖書出版產業該如何生存，成為一個很重要的課題。 圖書出版其實就是藉由文字傳遞作者想要表達的情報，藉以創造利潤的產業。因此，穩定持續比快速週轉重要；要能穩定推出有品質且保障銷售的圖書，例如長銷書以及暢銷書，並建立健全完善的商品規劃與行銷方式，出版社才能有生存的機會與空間。現今出版產業分工清楚，從發行、編輯、業務、行銷、以及印刷管理各功能，都是獨立運作，可是創造出銷售良好的暢銷書，是必須從整體的觀點去審視，透過彼此合作與整合，降低資源浪費或是閒置的問題，產生最大的效益。本研究即以價值鏈各部份做為討論基礎，藉由調查出版從業人員，將市場暢銷書的成功特徵，加以歸納成為成功模式，試圖說明與預測暢銷書所需具備的要件。 圖書產業之價值流程，主要分為「市場資訊蒐集」、「圖書編輯與設計」、「圖書印刷」、「圖書宣傳與發行」、「圖書儲存銷售」、「圖書售後服務」，其各項目都包含了許多項目與因素。藉由因素分析，將價值鏈中『市場資訊收集』歸納出「作者創造需求」與「迎合社會議題」二因素；『文字編輯與設計』則有「內頁呈現與設計」、「書籍內文」、以及「書名與封皮」三因素；『圖書宣傳與設計』是「行銷手法運用」、「市場曝光度」以及「擁有通路力量」。在獲得因素選項後，帶入區別分析與邏輯迴歸模式中，進一步分析何者能成為解釋暢銷書成功之影響因子。 以不分類書種而言，「書名與封皮」、「行銷手法運用」與「市場曝光度」是最後萃取出的重要價值活動，這是導因於目前出版書種過於氾濫，為了讓書籍增加銷售率，出版業者必須讓消費者第一眼就能對書籍有好感，並且配合各樣的行銷方式，利用活動(如：參與書展、研討會等)與廣告，增加書籍在消費者的曝光率，成為市場之暢銷書機會就大增。一般而言，文學類書籍應該是會著重在「書籍內文」，分析結果卻應著重在「行銷手法的運用」，說明消費者對內文接受度已廣泛，如何把書的特性與魅力告訴消費者，才是文學類書籍的銷售的重要條件。受限於財經企管類書籍專業性程度不一，導致進入可能會有障礙。因此，成功之財經企管暢銷書籍，要能在「書名與封皮」給予很親近消費者之名稱，並透過「廣告」與相關議題「活動」之舉辦，向讀者介紹該本書之內容與實用性，增加購買意願。

充足與質優的原料為明膠產業最重要的關鍵成功因素。但鑒於國內豬皮無法充足供應的前提下，明膠產業只有以國內豬皮原料供應為主國外進口原料為輔的生產策略因應。然而動物性產品受限於動物疫情影響、宗教信仰、保鮮要求、倉儲運輸等限制，加上價格因素等並不容易購買。故在進口採購決策上要如何買的好(品質與價格) 更要買的巧(進廠時程)，實需要一套科學性的統計預測工具來協助管理與進口採購決策。 本文探討1999年1月至2006年9月間，台灣毛豬均衡交易量的影響因素，本研究具有下列特色：第一，基於豬隻均衡交易量及交易產地價格每月都在變動，為能擁有更多資訊使模型更具解釋能力及實務上時效性的考量，故本文首次使用「月資料」來驗證影響毛豬月均衡交易量的影響因素。第二，有鑒於季節性變數對台灣毛豬均衡交易量深具影響性，首次加入農曆「季節性變數」，包括農曆新年、清明節、端午節、中元節、中秋節，以及三個季節變數：二月、六月及十二月，做為影響毛豬月均衡交易量的影響因素。第三，本研究以毛豬產地價格(PH)、七公斤仔豬價格(PL)、前一個月毛豬均衡交易量(HOGKNt-1)、前五個月豬隻在養數量(HOGPKt-5)及前三個月每頭毛豬交易的平均重量來配置毛豬均衡交易量模型，所得模型之配置程度高達96.50%。最適配置模型如下： HOGKN =β0 + ( PH *β2) + ( PL *β3 ) + ( HOGKNt-1 *β4 ) + ( HOKGP *β5) + (HOGAW*β6 ) + ( D_NY *β7) + ( D_2 *β8 ) + ( D_6 *β9 ) + ( D_12 *β10 ) +ε 經由實證結果發現一月及十二月的季節變數對毛豬均衡交易量有正向顯著影響；二月及六月的季節性變數具負向顯著影響；而中元節及中秋節的影響並不顯著。 本研究同時發現台灣的毛豬產業已在1999年底結束口蹄疫的影響，已完全由此一疫情影響中回復。但是毛豬產業的產銷結構已因口蹄疫的影響及政府養豬政策的改變所引導，由過去大量外銷日本的產業政策改為目前以供應內銷市場為主的內需型產業。 至於因應自由貿易之需求，加入WTO後自2005年1月1日起全面開放豬肉及其相關製品市場以來，可能由於國人嗜食溫體豬肉之習慣及飲食習慣的改變，至今進口豬肉及內臟的數量在本研究並不具顯著影響。 本研究亦發現國內毛豬之交易價格經研究具有季節性影響與長期走高的趨勢，每年的三、四月份為豬隻交易價格最低的月份，七、八月則為交易行情最高的季節，這可能與台灣三、四月份氣候宜人豬隻成長快速，七、八月份氣候炎熱，豬隻成長減緩存活率下降有關。 此外毛豬交易的平均每頭豬的重量亦具有明顯的季節性影響且有長期走高的趨勢。這一有趣的現象可能係受到養豬政策與科技進步之影響，豬農戶數不斷減少，但單位養殖戶的養殖數不斷升高，豬農們對養豬投入更高的成本與研究，飼料換肉率不斷的提升所致。然而此一現象對養豬相關產業而言，應可進一步探究其源由，並從中找出與善用此一季節性影響利基之所在。