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即期匯率的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦MichaelH.Moffett,ArthurI.Stonehill,DavidK.Eiteman寫的 國際財務管理(第六版) 和黃志典的 金融市場概論(七版)都 可以從中找到所需的評價。
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這兩本書分別來自雙葉書廊 和雙葉書廊所出版 。
南華大學 財務金融學系財務管理碩士班 廖永熙所指導 郭美辰的 利率與匯率風險對台灣上市銀行股價及風險之影響 （2021），提出即期匯率關鍵因素是什麼，來自於利率、匯率、股價報酬、GJR-GARCH模型。
而第二篇論文東吳大學 財務工程與精算數學系 張揖平所指導 林佳欣的 利用外匯衍生性商品資訊及深度學習模型預測匯率 （2021），提出因為有 匯率預測、外匯交換、換匯點數、深度學習的重點而找出了 即期匯率的解答。
最後網站台灣匯率通—匯率、到價、速算、黃金- Google Play 應用程式則補充：台灣第一個提供【銀行匯率－到價提醒】功能，並且提供人性化、簡單、方便的使用介面，更以實用、便利為出發點的App。 『台灣匯率通』主要功能： ☆App特點
國際財務管理(第六版)
為了解決即期匯率 的問題，作者MichaelH.Moffett,ArthurI.Stonehill,DavidK.Eiteman 這樣論述：
本書反映了日益數位化的全球市場與國家主義文化再起的同步力量，尤其突顯出商業世界試圖在微型跨國公司、成熟的中國、脫歐後的英國等新創企業，與全球政府試圖在督導和監管實力持續成長的跨國公司之間找到新的平衡。本書重點介紹了多國籍企業財務管理面臨的三方面挑戰：組織、市場與管理。 掌握時事脈動：不僅陳述過往金融歷史的發展，並納入最近金融時事的變化。 洞悉金融市場變化：探索世界各國金融市場的發展與改變，充分掌握全球金融脈動。 條理分明：主題明確，內容淺顯易懂，易於閱讀。
即期匯率進入發燒排行的影片
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至於買入與買出，你需要把主持代換成銀行
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領出會需要額外收手續費，這部分之前有拍過影片
通常稱為「讓分」或是「減碼」
簡單來說就是若 A 銀推出兌換美金讓1分（或稱 0.01減碼）的活動，意思是每換 1 塊美金時，銀行都會再回饋 0.01元台幣
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利率與匯率風險對台灣上市銀行股價及風險之影響
為了解決即期匯率 的問題，作者郭美辰 這樣論述：
本研究以國內上市銀行的報酬率、利率、匯率，是否會影響股價為探討，以2010年1月至2021年9月的日資料為研究樣本，總計11年9個月，採用普通最小平方法及GJR-GARCH模型為研究方法，使用一年期定期存款利率、美元即期匯率以及台灣上市櫃銀行股股價，來探討匯率、利率以及金融股股價是否存在關聯性。 實證結果顯示，在利率方面，十家上市銀行中只有二家銀行有顯著的正向影響，代表利率上升，該銀行的股票報酬也會增加，與預期利率和股票報酬呈現負向關係不符。而匯率方面在10家銀行中就有8家銀行有負向關係。在利率波動對銀行股票報酬波動的影響，只有3家銀行利率變得更加波動時，銀行股票波動性增加。在匯率波動
對銀行股票報酬波動的影響，10家銀行中，就有7家有正向顯著影響，也就是代表匯率波動會導致銀行股票報酬的波動性增加。整體而言，利率的波動對銀行股票的報酬的影響並不明顯，而市場風險相對於利率及匯率變動對銀行股票報酬有更大的影響。
金融市場概論(七版)
為了解決即期匯率 的問題，作者黃志典 這樣論述：
一本「平實」而且「好教、好學、好懂」的金融市場課程教科書，具有以下特色： • 以簡馭繁，涵蓋金融市場課程的核心題材，內容簡明扼要。 • 文字精簡、理論架構完整、條理分明。 • 理論之推導嚴謹，闡述淺顯易懂。 • 內容綱要化，以表格與流程圖歸納重要內容，方便讀者閱讀與理解。 • 提供最新統計資料，並製作反映金融市場核心思維、時事及最新政策動態的專欄：「金融辭典」、「金融視窗」與「金融焦點」，讀者可就理論與實務相互印證。教師可以將專欄作為上課討論之教材，並作為學期報告題目。 • 豐富的例題：方便讀者現學現用，提高教學與學習效果。 • 應用性的「
網路習題」：方便讀者隨時掌握最新資訊。
利用外匯衍生性商品資訊及深度學習模型預測匯率
為了解決即期匯率 的問題，作者林佳欣 這樣論述：
隨著市場經濟普及以及國際貿易興起，各國之間的資金流動逐漸頻繁，而近年來國際局勢動盪，使得金融市場之資產波動加劇。其中，匯率是重要的課題，匯率走勢對於個人、企業及政府都有所影響，其波動如同雙面刃，可以增加企業利益、亦會削弱營收表現，產生不可忽視的匯率風險。根據中央銀行官方數據，國內店頭市場 (Over-The-Counter Market，簡稱 OTC) 之匯率有關契約交易量佔銀行衍生性金融商品最大宗，而匯率有關契約 (Foreign Exchange Transactions) 中交易量最大佔比為外匯交換 (Foreign Exchange Swap，簡稱 FX Swap)。外匯交換合約
中以換匯點數 (Swap Point) 作為報價方式，即為外匯交換交易的成本，反映合約雙方對所交換的兩種貨幣匯率及利率走勢的看法，其訂定至關重要。然而匯率價格變動受到多種因素影響而預測不易，且匯率具有非線性的特性，因此選擇深度學習 (Deep Learning) 模型進行未來匯率預測。本研究以 USD/TWD 作為標的，使用證券櫃檯買賣中心公佈之衍生性商品交易資訊中，交易行情日報表的換匯點數資料，以及臺灣期貨交易所公佈之外幣匯率資料，訓練深度學習模型以預測未來的外匯價格，並調整不同超參數 (Hyperparameters) 以觀察其對於準確度的影響，找出更能有效預測的模型。研究結果顯示深度學習
中的循環神經網路能夠建構出具有預測能力的模型，即期匯率與遠期匯率同時作為特徵的預測模型準確性最佳，提供投資人作為未來匯率價格走勢的參考依據，提早規劃資金流向以滿足避險需求。