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公司的品格2：從本地個案看懂台灣公司治理，拆解上市櫃公司地雷

為了解決台灣銀行排名ptt的問題，作者李華驎,孔繁華 這樣論述：

博客來商業榜 No.1《公司的品格》第二集 「鄉民提問」進階版，借鏡美國實務經驗 不只「點出問題」，更從制度面解決問題 　　股市騙局層出不窮，卻無人負責， 　　台灣公司治理破了大洞，有解嗎？ 　　投資人一定要知道的上市櫃公司怪現象！ 　　看懂財經媒體的關鍵字、揭露上市櫃公司的黑洞、破解現行制度的盲點 　　財經部落格「RusRule」格主李華驎，以台灣上市櫃公司個案，從公司治理的角度，剖析漏洞百出的制度，並且援引美國的實務經驗，探討台灣該如何建立安全遊戲規則，讓投資者安心，進而吸引國際長期投資資金，以尋求穩健發展。 　　◎ 你不知道的控股神器──財團法人面面觀 　　◎ 怎麼了？你變了

！說好的接班呢？──不同的家族控股模式 　　◎ Treat or Trick？──不給糖就搗蛋的股東會 　　◎ 我就是不專業，不然要怎樣？──談威強電財報疑雲 　　◎ 有關係就沒關係？──萬泰銀行掏空案 　　◎ 可以讓人剛減資完又私募的嗎？──企業常見的美化財報手法 　　◎ 進軍國際的黃粱一夢──歌林啟示錄 　　◎ 你好胖，我好怕──基因國際的現代金錢啟示錄 各界推薦 　　◎作者頗具巴菲特的視野，能將繁複的公司治理觀念化為常識性的論述，對於想一窺治理堂奧的讀者，大有助益。──陳冲（東吳大學法商講座教授、前行政院院長） 　　◎投資人可藉由本書趨吉避凶、汰蕪存菁，發現真正有價值的標的公司。這

是一本培育投資人及上市櫃公司「對的基因」的好書。──唐樹萬（中華策略管理會計學會理事長） 　　◎本書不僅讓讀者看清公司會做出那些沒品的行為，而且更明白指出改變的契機。健全的制度，才是市場與經濟發展的良方。──綠角（財經作家） 　　◎總幹事黃國華（作家）  

我25歲，有30間房收租：羅右宸用零頭款買房，靠租金年收百萬

為了解決台灣銀行排名ptt的問題，作者羅右宸 這樣論述：

　　說到買房，大多數人顧慮的一定是： 　　 　　◎我連頭期款都籌不出來，怎麼可能買房子？ 　　◎所有看得上眼的房子，都貴到我買不起。買得起的好房子要上哪找？　 　　◎我也想靠收租賺錢，但哪來那麼多資金、怎麼篩選房客？ 　 　　今年才25歲的羅右宸，22歲就白手起「家」，統統辦到了。 　　他運用募資合購，用資本利得加上現金流方式，只花三年時間，從兩手空空買下第一間房，接著快速滾出30間房收租，更把別人眼中的破爛屋變成投報率超過7%的熱門物件，怎麼做到？   　　◎20萬學到教訓，賺得百萬獲利： 　　 　　為了幫女友買個名牌包，卻在貪婪心態左右下被騙走20萬，後來一場理財讀書會點醒他，讓他浮

現投資房地產念頭，但還是學生的他，面臨的第一個問題是：「頭期款怎麼來？」他積極接觸相關人脈才發現，原來晉身有殼階級是有SOP可循的。   　　◎你出錢我讓利，快速累積30間房： 　　 　　他把獲利可視化，用股東概念集資，第一次募資就拿到200萬元。 　　兩年後把房子賣出，獲利高達94萬。並運用讓利少賺，大量複製。 　　但合購之下，持份怎麼解決、稅金怎麼算？ 　　還有，什麼樣的金主自動找上門，你得婉拒對方？羅右宸自有一套管理之道。   　　◎買房出租，穩賺租金，再等好價碼售出 　　 　　他一星期發2封簡訊，讓當地房仲一有好屋立刻通知，總能以市價6到7折入手。 　　不只如此，他專挑屋齡20年上下的

中古屋，買進之後大改造，用裝潢成本換取短閒置期及高周轉率，再以7%左右的高投報率賣出，賺租金也賺價差。   　　除了買屋有SOP，現在靠租金就年收破百的羅右宸，也有當包租公／婆的標準守則： 　　 　　找出區域優勢，鎖定目標客群：學生多就盡可能壓低租金、上班族多就花心思在裝潢擺設上，幫你縮短套房閒置期。 　　強力曝光：現在有8成以上的房客來自網路，ptt、591、台灣租屋網等，也可到人潮多的市／區公所布告欄，一個月不用100元也能達到良好的廣告效益。 　　避險的第一步：慎選租客，用三個問題讓你簡易視人，不遇到奧客。 　　真的沒時間管理？直接交給專業租屋公司，讓你坐在家裡輕鬆收租。   　　25歲

的羅右宸顛覆一般人存錢買房的既定印象，他先買房投資（購買資產），再購屋自住（負債），自行募資建立管理團隊，把爛物件變黃金屋，不到30歲就有錢又有房！ 名人推薦 　　房地產投資大師　王派宏 　　房地產專家　范世華 　　房地產專家　方耀慶

運用文字探勘技術於企業聲譽分析之研究-以企業社會責任為例

為了解決台灣銀行排名ptt的問題，作者蔡毓霖 這樣論述：

　　為持續保持競爭優勢，企業必需擁有良好的企業聲譽，而網路的發達及社群媒體的發展，讓許多企業高層開始重視社群媒體的影響力，希望能瞭解其在網路上的聲譽及形象。此外，近年來大眾相當看重企業對於整體經濟、公益活動、社會參與以及環境永續等社會責任相關議題，使得「企業社會責任」構面逐漸成為企業建立聲譽及形象的重要指標。因此，本研究以企業社會責任為例，透過文字探勘、深度學習技術為企業提出一適合衡量企業社會責任的指標及分析模組，藉由蒐集大眾於社群平台（PTT、FB）與企業相關新聞文本及評論留言進行新聞文本分類及情緒分析，來了解企業在網路的企業社會責任形象與聲譽。　　本研究針對網路搜集之企業新聞文本以「企業

社會責任」構面進行標記，並使用SVM、CNN及LSTM三種方法進行分類、比較，找出構面分類成效較佳之方法；此外，針對各構面透過CNN、LSTM及Bi-LSTM方法將企業評論留言進行情緒分類，分別計算出企業在各構面評論留言之正負面情緒及情緒分數，以呈現企業在企業社會責任之表現與形象。　　經本研究搜集之企業「企業社會責任」資料與提出模型分析結果，研究結論主要如下：(1)在新聞文本分類模型中，SVM分類效果相對最為穩定；(2)在情緒分類模型中，Bi-LSTM分類成效最佳，準確率皆達80%以上；(3)透過情緒分析過程，亦發現不同資料來源會呈現出不同評論留言情緒傾向，PTT資料集的評論留言所呈現之情緒以

負面居多、Facebook資料集的評論留言情緒表現則正負情緒涵蓋較為平衡；(4)將情緒分析各企業的情緒得分結果與天下雜誌「2019 天下CSR企業公民獎」之得獎排名進行比對後，證實本研究提出之模型架構可以有效用於分析企業在企業社會責任之表現，清楚了解網路大眾對企業在企業社會責任各構面之看法及情緒傾向，並藉此預測出企業間的社會責任排名及評定企業聲譽。