上市公司財報分析的問題，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

大數據時代的決策思維：資料敘事的起承轉合

為了解決上市公司財報分析的問題，作者何宗武 這樣論述：

　　知識如何成為決策智慧？如何從這些資料衍生出未來的創新政策？大數據決策的素養在於明確地知道您的決策問題，然後能思考需要哪些資料提供資訊，並運用經濟理論對資料進行實證分析。       　　面對未來五年的產業趨勢，您要如何對不確定性做資料敘事？ 　　一個社會經濟的架構可以發掘很多現象，這是資料敘事的關鍵。我們利用敘事將「知識」轉換成「智慧」，主要在於賦予數據獲得一個明確的價值和行動目標，決策者必須能夠利用資料支持對公司經營目標的敘事。分析就是從多到少，大到小的探索與解析過程，從資料到智慧，就是一個步步結晶的思考和敘事過程。 　　本書從資料敘事的起承轉合、如何分析資料的

意義，到案例研討，一步步帶領讀者，針對商業實務上遇到的問題，獨立設計出解決方案的流程。  

上市公司財報分析進入發燒排行的影片

海外來臺上市櫃企業與財務報表可比較性之探討：考量董事連結、法規修正及新冠疫情之影響

為了解決上市公司財報分析的問題，作者李幸容 這樣論述：

2020年發生的康友-KY案震盪了整個股市，驚傳該公司董事、高層全數逃跑，在發布重訊後短短幾天內被證交所打入全額交割股隨後並遭停止交易處分，最終康友公司於2021年4月下市。金管會在康友案後也做出了制裁手段，分別懲處會計師以及要求KY公司必須出具經會計師查核簽證之第二季財務報告，希望藉此防範KY公司再度發生類似康友掏空案事件。本研究檢驗KY公司與非KY公司在康友案前後財務報表可比較性的變化。本研究發現，整體而言，KY公司的財務報表可比較性較非KY公司為差，而與KY公司有董事連結之非KY公司的財務報表可比較性又較無連結之非KY公司為差。在康友案過後，整體而言，公司的財務報表可比較性有獲得改善。

但受限於疫情，查核人員無法對KY公司實地查核，導致其財務報表可比較性，相較於非KY公司並無改善，甚至有惡化的跡象。本研究發現財務報表可比較性是否改善之影響因素為公司是否為KY公司，表示在疫情影響下公司營運地點對於財報可比性影響程度大於有無董事連結。換言之，對查核人員而言，若受查公司主要營運地在臺灣，則較容易在短期內進行查核流程的改善；但受查者若是屬於KY公司，則較難以在短期內對其改善查核流程以提高查核品質。本研究主要貢獻為：(1)補足先前文獻的不足，先前少有使用臺灣的資料研究KY公司之財報可比性的文獻；(2) 考量與KY公司間的董事連結對非KY公司財報可比性的影響；(3)藉由康友案及新冠疫情因

素的影響，發現公司特性（能否實地查核）是影響查核品質的關鍵因素，期望能替查核人員們帶來警戒，使其在承接或續任KY公司之客戶時，能對其保持更多專業上應有之注意。

上市公司財報分析實戰

為了解決上市公司財報分析的問題，作者李秀玉等 這樣論述：

《上市公司財報分析實戰》全面闡述了財務報告的架構、內容、分析模式，以及上市公司在財務報告中披露的業務範圍、經營導向、業績趨勢等，詳細介紹了如何通過財務報告甄別企業的基本面，從而幫助廣大的投資者和財務入門者充分了解被投資企業的經營情況和財務狀況。《上市公司財報分析實戰》分析了大量上市公司的真實案例，引導讀者通過閱讀財務報告來排除質地不佳的企業，選擇成長性、盈利能力向好的企業。《上市公司財報分析實戰》實用性強，既是散戶投資者分析基本面的財報拆解寶典，又是財務人員的財務報表分析案例集，亦是企業高管了解上市公司財務運作的實用手冊。李秀玉，會計學博士，山東財經大學副教授，主持省部級課題4項，並參與國家、

省部級課題多項，在《經濟管理》《中國行政管理》等雜誌發表多篇論文。阮希陽，股票價值投機者，大學畢業后從事世界五百強企業的財務管理工作，後進入大型國有企業負責銷售管理工作，現與知乎合作財報專欄。李國強，大學畢業從事上市公司財報工作十年，積累了豐富的上市公司財報經驗。獲得部級單位先進報表個人稱號，ERP專家。知乎「財報那些事兒」專欄作者，《證券市場周刊》特約撰稿人。

一個植基於特徵選取與樣本選取技術的自動選股模型

為了解決上市公司財報分析的問題，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。