投資型考試時間的問題，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

2023證券投資與財務分析：名師攻略詳盡解析(證券商業務員)

為了解決投資型考試時間的問題，作者王志成 這樣論述：

　　◎章節架構分明，掌握重點So Easy！ 　　◎系統化試題歸納，高手過招有效率！ 　　◎名師攻略詳盡解析，輕鬆考照拿高分！   　　近年來金融證照的考試頗為熱門，除了執行業務的要求外，大專院校商學系的學生也被要求畢業前需考取金融證照當畢業門檻，甚至非商學系的學生也以考取金融證照作為外部的有效認證。金融證照種類繁多其中以證券業的證照最具代表性。證券業的證照是目前從事證券、銀行與保險行業者所要求的執業資格條件，而以證券考照難度做區分；證券分析人員（證券分析師）較難，高級營業員（高業）次之，最後是投信投顧業務員、普通業務員（普業），所謂的難度只是出題範圍較廣泛讓考生不知如何準備起。這也是老師

編寫這本書的動機，如何讓考生在最短的時間裡考取高業證照，同時為後續的職涯奠定最紮實的專業能力。   　　本書的使用方法   　　為建立完整的學習架構請按本書的章節順序，從每一章的第一個「重點」予以理解，接著馬上閱讀該「重點」所對應的題目出處「高手過招」，就是課文重點熟讀立即看題目型態，千萬不要看完一章再一起做該章題目。看一次可能會比較辛苦，第二次閱讀就可以把較易弄錯的題目予以標示，考試前幾天只要閱讀有標示的主題與題目即可。   　　有疑問想要諮詢嗎？歡迎在「LINE首頁」搜尋「千華」官方帳號，並按下加入好友，無論是考試日期、教材推薦、解題疑問等，都能得到滿意的服務。我們提供專人諮詢互動，更能時

時掌握考訊及優惠活動！

【收錄「考前衝刺速成大補貼」】理財規劃人員 速成(2022年7月版)

為了解決投資型考試時間的問題，作者林冠秀 這樣論述：

　　★2022全新大改版！因應本科考試命題方向變化，更新全書各單元演練試題與重點。全書每一字、每一句、每一題都出自實際命題→每一頁都對應實際考情，讓你讀到「真正會考的重點」！★   　　2022年7月改版要點：   　　(1). 遵循近期最新考題命題方向，調整全書重點整理內容，精簡內容篇幅，使之與實際考情更加契合，準備時間減少，效率更加提升；   　　(2). 收錄最新第40期理財規劃人員試題，題題製作解析，並將34-39期試題解析上傳雲端硬碟，透過線上瀏覽方式，練習大量考古題。   　　本書結合最強師資陣容：林冠秀【CFP®國際認證高級理財規劃顧問】為您

整理最精準的重點整理與試題解析＋柳威廷【100天17張金融證照達人】不藏私授權公開本科考試之「考前衝刺大補貼（各類總整理，如數字類、年數類、金額類…等）」助您快速通關，並順利與CFP/AFP接軌！   　　★版本資訊：111年7月版★   　　宏典金融證照「速成」系列－給「時間有限」的你！   　　「快一點、準一點、好一點」三大特色：   　　1.快一點！統整歸納龐雜資訊，濃縮精簡到一目了然！ 　　2.準一點！「100天17張金融證照達人」全系列監修，100%聚焦必考重點！ 　　3.好一點！精美「雙色編排＋大量圖表輔助」，看得順眼才念得下去！  

　　本書共分成理財工具、理財規劃兩篇，其中理財工具含有十個章節，理財規劃含有十二個章節。本書作者於每一章節開始前，先行以星號提示該單元的重要度，讀者可依此分配準備所需時間。另，作者為協助讀者快速掌握本章節學習方向，以提綱絜領的方式，分項簡介重點，同時，以該單元內容型態與考試命題方向，提供自身經驗，協助讀者在進入正式內容前，先有一個大致上學習的輪廓與架構。   　　內文部份，作者就該段落中所提及的專有名詞，進行解釋，有助於讀者更能了解書中的含義，及理解，最後利用每一章節後的精選試題，讓考生檢視自己本身是否已經完全了解本章節內容，同時在解答中，提供答題小技巧，提供讀者面對某題型時可運用的

答題技巧。書末，讀者可利用作者所附的歷屆試題，明白本身是否已充分了解書中內容，並補強自己的不足之處

運用公開資料以決策樹演算法探討全球貧富不均之相關因素

為了解決投資型考試時間的問題，作者黃冠智 這樣論述：

隨著全球經濟的發展，許多國家開始重視人民貧富不均的問題，如何避免國民收入差距拉大，成為各國關心的議題。吉尼係數是各國衡量國民收入差距的指標，本研究整理世界銀行所提供之各國吉尼係數為依變數，以老年人口比率、清廉印象指數(CPI)、PM2.5 空氣汙染度、中學入學率、人均國內生產毛額(GDP)、失業率、人均工業增加值、行動電話租戶數、網路使用率、農村人口比率、都市人口比率等11 個不同面向的公開資料為自變數，將收集到的 111 個國家的完整資料，運用Ｒ語言分析軟體，以相關係數、線性迴歸、決策樹等方法，進行線性與非線性的探索，分析吉尼係數與其他面向資料之間的相互關係。進行 111 個國家整體的相關

係數分析後，所有自變數與吉尼係數都沒有高度的相關性。推論富有與貧窮的國家，在吉尼係數可能有不同的關係模型。因此使用線性迴歸建模時，將所有的國家，依人均 GDP金額分為 5000 美金以上及 5000 美金以下，兩組資料。GDP 5000 以上的國家，其多元線性迴歸結果，有顯著性，P 值小於 0.01；GDP 5000以下的國家，其結果，則無顯著性，表示僅 GDP 5000 以上的國家適合用線性迴歸為吉尼係數建模。接著在決策樹分析時，亦將所有 111 個國家，以及分為人均 GDP5000 美金以上國家及 5000 美金以下國家共三種情形，進行多變數分析。用決策樹演算法分析所有 111 個國家的多

變數資料時，其中吉尼係數較低(收入較平均)國家組，老年人口比率較高，而吉尼係數最高(收入最不平均)的國家組，除了老年人口比率較低，還有人均工業增加值較高，且失業率較高的特徵。工業增加值較高，表示工業較發達，有從事工業獲得高收入的國民；但因為失業率高，所以收入不均。分析 GDP 5000 以上的國家組時，其中吉尼係數最低的國家，擁有老年人口比率高、網路使用率高的特徵。相對的，用決策樹演算法分析 GDP5000 以下的國家組時，其中吉尼係數最低的國家組，擁有中學入學率較高的特徵，但清廉印象指數卻不是較高的。因為該組人均 GDP 很低，即使不清廉，但因為收入高者不多，所以吉尼係數低，可謂是均貧。由此

證明貧窮與富有的國家，的確由不同的因素影響吉尼係數。本研究僅依據量化數據歸納出大致的傾向，但吉尼係數高低，和國家政策與產業型態亦有極大的關係，甚至可能受當地文化及宗教信仰的影響，這部分較難從量化資料中得知，需要以其他方法去探討。整體而言，教育與網路的普及可促進國家的發展，因此會延長國民的平均壽命。而發展良好的富有國家，會注意到社會的公平性，所以吉尼係數較低。