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世新大學 資訊管理學研究所(含碩專班) 吳威震所指導 黃于芬的 ESG 企業的研發投入對企業價值影響之研究 （2021），提出元大期貨官網關鍵因素是什麼，來自於公司治理、經營績效、ESG。

而第二篇論文銘傳大學 風險管理與保險學系碩士班 余泰毅所指導 鄭馥嫻的 運用類神經網路建立與比較指數股票型基金之買賣決策模型-以0050.TW、EWT、SPY為例 （2021），提出因為有 倒傳遞類神經網路、技術指標、風險值、ETF、靈敏度分析的重點而找出了 元大期貨官網的解答。

最後網站元大美國政府20年期(以上)債券基金-00679B.TW-ETF淨值表格則補充：TW〉, 元大美國政府20年期(以上)債券單日反向1倍基金〈00681R.TW〉, 元大美國政府20年期(以上)債券單日正向2倍基金〈00680L.TW〉, 元大道瓊白銀ER指數股票型期貨信託 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

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發生什麼事？台股最後一盤急殺百點！化工族群跌破大量低點怎麼辦？EVA漲價為何只剩亞聚續強？不鏽鋼要有量才有人炒！高速傳輸USB4.0反彈有戲？2021/09/17【老王不只三分鐘】

01:57 費半還是美股四大指數裡面最強勢的，道瓊還是最弱的！美股今晚四巫日怎麼看？
09:31 港股跌破月均線之後也殺太快了吧，這是要第三隻腳嗎？
13:13 陸股周二我們錄完影之後殺尾盤耶，前高就差那麼一咪咪！一路向北沒得唱了...

17:04 抽獎啦！得獎者請私訊粉絲團【王董的大盤籌碼】聯繫小編唷～
20:10 今天台股最後一盤是怎樣啊，好扯！感覺毛毛的...
34:05 昨天中國不鏽鋼期貨漲停還創下歷史新高，怎麼台股的不鏽鋼族群動也不動啊？

43:50 化工化學族群爆量之後全面重挫，要幫大家再追蹤一下嗎？

01:02:37 周二感謝董哥再幫我們分析矽智財族群，今天可以分析高速傳輸USB4.0概念股嗎？好像反彈了！

本集談及個股有以下：
2034允強、2027大成鋼、5014建錩、2007燁興、5009榮剛、2030彰源、2069運錩、1584精剛、1727中華化、1711永光、1721三晃、4711永純、4702中美實、4722國精化、1717長興、1710東聯、1304台聚、1308亞聚、5269祥碩、6756威鋒電子、6104創惟、6684安格、8054安國、5351鈺創、6233旺玖、2436偉詮電


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※王倚隆（老王）為浦惠證券投顧分析師，本影片僅為心得分享且不收費，本資料僅提供參考，投資時應審慎評估！不對非特定人推薦買賣任何指數或股票買賣點位，投資請務必獨立思考操作，任何損失概與本頻道、本公司、本人無責。※

ESG 企業的研發投入對企業價值影響之研究

為了解決元大期貨官網的問題，作者黃于芬 這樣論述：

在全球重視永續的概念下，台灣的政府機關也積極推動環境、社會及治理相關政策。陸續企業的重視與跟進，期許在與世界共進推動同時增加企業價值。本研究欲探討企業在環境、社會及治理投入程度與企業價值之關聯性，取2015年至2021年間有參與公司治理評鑑分數前50%之上市上櫃公司為樣本，扣除資料不全及已不公開發行樣本114家公司，總共有效樣本5,337家公司。本研究採用SPSS統計軟體進行描述性統計分析、相關性分析、共線性分析、迴歸分析來做分析探究。實證結果發現企業環境、社會、治理評分分別對資產報酬率、權益報酬率及每股盈餘呈顯著正向關係支持假說ESG評分高對公司營運績效有顯著正向影響。此結果顯示重視環境、

社會及治理投入並主動參與各ESG機構評級使資訊透明讓投資人了解企業在環境、社會及治理的實施成效外，了解資訊揭露評鑑對公司經營績效有正向影響。法人持股比例、設置薪酬委員會及評鑑參與為衡量企業績效之有效指標。

運用類神經網路建立與比較指數股票型基金之買賣決策模型-以0050.TW、EWT、SPY為例

為了解決元大期貨官網的問題，作者鄭馥嫻 這樣論述：

本研究以元大台灣 50 ETF(0050.TW)、iShares MSCI台灣ETF(EWT)以及SPDR S&P 500 ETF(SPY)為標的，應用技術指標結合倒傳遞類神經網路建立買賣決策模型。資料來源為Yahoo Finance資料庫，選取期間自2008年1月2號至2017年12月29日。本研究比較倒傳遞類神經網路與專家策略之買賣決策差異，採取混淆矩陣與報酬率做為績效評估的依據。本研究使用R-Studio軟體建立買賣決策模型，模型的輸入變數包括成交量(Volume)、風險值(VaR)、隨機指標(KD)、移動平均線(MA)、相對強弱指標(RSI)、指數平滑異同平均線（MACD）。透過靈

敏度分析求出買賣決策模型最佳參數。混淆矩陣結果顯示，0050.TW、EWT與SPY的模型準確率(Accuracy)都高於95%。靈敏度分析結果顯示，模型參數設定對報酬率影響很大，0050.TW、EWT與SPY最佳報酬率分別為561%、711%、675%。EWT相較於另外兩個標的，減少輸入項變數後，模型報酬率與專家買賣策略相近，當EWT刪除對模型有負面影響的RSI變數，報酬率為684%，與專家買賣決策(689%)相差5%。實證結果顯示，三個研究對象之模型報酬率皆遠高於買進持有策略，模擬報酬率最高的指數為 EWT，其報酬率遠高於專家買賣策略 22%，而 0050.TW、SPY 之最佳報酬率稍低於專

家買賣策略，報酬率差異分別為12%與4%。實證結果發現，運用倒傳遞類神經網路建立的買賣決策模型皆有良好的預測能力，且模型預測之最佳報酬率與專家買賣決策報酬率相近。

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