上市上櫃公司的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊

多用圖法典 證券交易法(3版)

為了解決上市上櫃公司的問題，作者里昂 這樣論述：

本書特色 　　本書以簡明生動的圖表，逐條闡釋證券交易法條中的觀念重點 　　包含： 　　Basic：立法沿革、現行條文、條號、簡旨、修正前條文、修法理由 　　Advanced：條文解說、名詞解釋、要件分析、相關爭點、裁判函釋 　　※解說：重要條文都有作者深入淺出的解說與提點，讓冰冷僵化的法條文字變成活生生可理解的內容，讓讀者知其然，更知其所以然。 　　※名詞解釋：條文每個字都認識，合起來卻看不懂什麼意思？簡明扼要的名詞解釋，掌握關鍵定義，大幅降低閱讀障礙！ 　　※要件分析：透過大量的「心智圖」、「流程圖」、「樹狀圖」將爭點、流程、概念、立法評析等內容一一圖表化。利用

圖形記憶法幫助讀者建構深刻化、體系化、快速化的記憶模式。 　　※實務見解：精選重要實務見解，並貼心標示重點字句，帶領讀者透過具體事例思考抽象的概念，進而加深對法條的理解與運用。  

上市上櫃公司進入發燒排行的影片

考量公司治理與借貸關係之違約預測模型 -以台灣電子產業為例

為了解決上市上櫃公司的問題，作者胡心瑋 這樣論述：

隨著企業全球化競爭日益激烈，市場波動對企業營運影響甚鉅，尤其更不可輕忽財務危機之發生。本研究主要是探討納入銀行的相關變數，與單純只有公司治理變數所建立的預測模型之間的差異，樣本是從台灣經濟新報(Taiwan Economic Journal, TEJ)抓取2013年到2019年上市電子公司為研究對象，並以季資料為主，採1:1的配對原則方法篩選出共計有40家財務危機公司及配對40家財務正常公司，結合公司治理變數與銀行借貸關係變數透過決策樹進行分析。研究流程先觀察只考慮公司治理變數之危機預警模型結果為何，包括預測準確率、精確率以及召回率是否有別於加入銀行變數之危機預警模型。研究結果顯示，加入銀行

變數後其準確率、精確率以及召回率都有提升，尤其是在危機發生前兩季公司治理變數加入銀行相關變數後，其召回率提升至90%以上，故除了公司治理變數外，銀行相關變數確實為預測公司是否發生財務危機之關鍵因子。

企業內部控制人員資格測驗

為了解決上市上櫃公司的問題，作者高朝樑 這樣論述：

一個植基於特徵選取與樣本選取技術的自動選股模型

為了解決上市上櫃公司的問題，作者洪郁翔 這樣論述：

本論文研究台灣上市上櫃公司之財務指標相關資料，提出以分群演算法（Cluster）區分財務體質良好與不佳的分群結果，搭配特徵選取方法（Feature Selection, FS）或是樣本選取方法（Instance Selection, IS）結合隨機森林（Random Forest）機器學習方法探討股票預測之成效，本研究選取訓練資料為2001年至2018年在台灣加權指數有多頭和空頭股市經歷兩個大週期循環分別為2007年金融海嘯以及2018年中美貿易大戰，並以預測之日為建構日以相同金額買入並且以2018年3月至2022年3月之資料進行投資策略回溯測試。其實驗結果顯示Cascade Simple

K-Means加上樣本選擇（Instance Selection）的遺傳基因演算法（Genetic Algorithm, GA）結合隨機森林（Random Forest）預測結果其報酬率為79%為最優，其次，自我組織設映圖SOM（Self-Organizing Map）加上過採樣方法(Synthesized Minority Oversampling Technique ,SMOTE)其報酬率為75%。本實驗結果在於Cascade Simple K-Means和SOM兩種分群演算法搭配任何一個特徵選取或是樣本選取並結合隨機森林演算法結果都有72%以上報酬率，均優於大盤指數的62%，甚至在EM（

Expectation-Maximization algorithm）演算法也有三種方法（IB3、IS-GA、PCA）可以超過大盤報酬率。