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超級富豪定律：揭開麥當勞、希爾頓等15位連鎖帝國創業者，白手起家締造驚人財富的成功公式

為了解決未上市股票交易方式的問題，作者MaxGunther 這樣論述：

★ 百萬暢銷書《蘇黎世投機定律》作者馬克斯．岡瑟力作 ★ ★ 由一貧如洗到成為超級富豪的成功公式 ★ ★ 通往財富自由必讀經典 ★ 　　15位白手起家、主宰20世紀美國經濟的富豪驚人的成功故事。 　　看他們如何從一無所有，經不同成功路徑，成為富可敵國的超級富豪。 　　學習他們的成功公式，你也能夠成功致富！ 　　1972年，馬克斯．岡瑟（Max Gunther）邀請讀者與他一起穿越美國最著名超級富豪的長廊。這裡的居民絕不只是普通的富豪，而是最少擁有價值相當今日7 億美元資產的超級有錢人。這部經典作品出版至今已有50 年歷史，但其價值經久不衰，因為通往財富之路的關鍵，並不會隨著時間改變。藉

由這本書，任何人都能夠學習、改編和應用這些祕密，並創造驚人的財富。 　　◎一無所有的魯蛇如何突破困境致富？成為超級富豪的關鍵要素 　　世間一般對成功者的想像，就是天生贏家，他們似乎和我們一般人完全不同，不但擁有良好家世背景，在任何領域都能輕易脫穎而出，身邊總是圍繞一群朋友（以上的敘述是不是讓你想起那些老在IG上曬照片的人生勝利組）。 　　然而，本書中的超級富豪卻完全不是這類人士，他們的條件甚至可能比一般人更差，只是一無所有的魯蛇而已。他們沒有傲人的學歷，多半高中就輟學；並非含著金湯匙出生，許多人曾面臨破產的窘境；在學校也並不活躍，是如同你我一樣的普通人。 　　為什麼他們明明什麼都沒有，卻

能抵達財富的頂點？作者認為這些超級富豪都擁有幾個關鍵要素：過人的膽識、強大的自信心與堅忍不拔的毅力，以及對未來的洞見，因而終能致富，成為超級富豪。書中的超級富豪顛覆了一般想像中的成功者形象，以下就是其中幾位。 　　◎破產逆境中打造速食王國麥當勞──雷．克洛克 　　雷．克洛克高中二年級輟學後，先後在多個行業謀生，工作不穩定的他，甚至破產。遭遇如斯困境後，他仍不放棄，努力東山再起，創立一間小型公司，銷售混合攪拌器。某天他發現加州一家小餐廳，使用了八臺他的機器。因未曾有餐廳採用那麼多臺機器，克洛克決定親自前往，參觀他們的作業方式。他發現這家由麥當勞兄弟經營的小餐廳極具潛力，便向兄弟提出加盟要求，條

件是他可以在美國任何地方開設餐廳。 　　克洛克不但發現了麥當勞的潛力，更厲害的是，他還為麥當勞的成功，打下了最強的基礎。他詳盡規範這家連鎖企業的加盟經營模式，包括經營、管理、公關、食物的味道等，都嚴格要求。他快速的在全美各地開設連鎖餐廳，同時確保每家分店都能複製這套成功模式，一磚一瓦建起一道巍峨華麗的金拱門。 　　雷．克洛克擁有自信與毅力，在面對困境時毫不退縮。他不僅洞見了麥當勞餐廳與加盟產業的潛力，更重要的是他不畏風險快速展店，最終獲致巨大的財富。 　　◎負債危機中翻身建立航運帝國──丹尼爾．路德維希 　　丹尼爾．路德維希高中尚未畢業，就因為對船與航海的濃厚興趣而輟學，到碼頭工作。他在

相關工作間流連，但總是負債，始終無法累積財富。直到他學會借貸資金為槓桿後，才擺脫負債的窘境，也創立自己的造船公司。 　　真正使路德維希累積巨大財富的，是對未來趨勢的精準預測，並大膽投注其中。他判斷美國不再適合經營航運，於是將目光投向充滿未知的遠東。他選擇太平洋另一岸的日本為新的根據地，設立造船廠，擴張自己的船隊。日本低廉的勞力與原料成本，使獲利能夠大幅增加。他更在世界各地稅負低廉的國家，設立公司營運管理船隊，將觸角伸展到全世界。他的船隊規模甚至大過著名的希臘船王。 　　路德維希即使負債仍然不屈不撓，大膽運用資金槓桿，且發掘日本的發展潛力，最終從一無所有的年輕小夥子搖身變為超級富豪，白手起家

建立橫跨全球的龐大航運帝國。 　　◎實現不可能的科學家──艾德溫．蘭德 　　艾德溫．蘭德專精於光學研究。某一天他替女兒拍照時，女兒不耐煩的問要等待多久才能看到相片。他向女兒解釋相片沖洗原理的同時，驚覺照相技術的基本問題──等待很長時間才能看到成品。於是他開始研發從拍攝的照相機中直接取得相片的技術。他曾為此徵詢許多專家的意見，得到的回答都很一致──那不可能實現，不必浪費時間。 　　然而蘭德沒有因此退縮，仍投入研發。他找到合適的材料，克服沖洗相片時，劇烈溫度變化與潮溼等可能使成像失敗的變數，研發出短時間內取得成品，品質也媲美傳統相片的相機──拍立得，這項產品很快就受到廣泛的歡迎，銷售遍及世界各

地。 　 　　蘭德洞察快速照相技術的潛在市場，並鍥而不捨的研究。敢於挑戰不可能的自信與膽識，使他躋身超級富豪的行列。 　　名列書中的每一位超級富豪，無不依憑膽識、自信、毅力與洞見，走出自己獨有的致富路徑，從一無所有攀爬至財富金字塔的頂峰，在一片荒蕪中建立起企業帝國。參考這些超級富豪如何致富，你也可能成為他們的一員！ 名人推薦 　　王莉莉　《祕密》系列譯者、《啟動夢想吸引力》作者 　　李勛　知名理財作家 　　許耀仁　《揮別卡關人生》作者 　　(按姓氏筆劃排列)

未上市股票交易方式進入發燒排行的影片

企業反併購策略之個案研究

為了解決未上市股票交易方式的問題，作者彭梅芳 這樣論述：

企業為追求高成長或突破瓶頸，常使用併購方式來減少學習時間及降低學習成本，並藉由併購綜效，增加企業核心競爭能力，以創造主併公司最大的股東價值。併購的成功關鍵在於雙方理念是否契合，故產生合意併購與非合意併購。而非合意併購通常是指主併公司不顧被併公司的意願，而採取非協商手段，強行併購目標公司，或者主併公司事先並不與被併公司進行協商，而突然直接在股票市場進行公開收購行動。大聯大於2019年11月12日下午宣布，以每股45.8元公開收購文曄普通股份5%到30%，溢價率約為26.9%，沒料到文曄積極以反併購策略抵制。本研究採用質化個案研究法，發現反併購策略成功的關鍵是文曄在認定屬於敵意併購後，即積極採取

規畫詳細的抵制行動，扭轉態勢，反守為攻，而暫時穩住控制權，化解危機。本研究的成果，可供被併公司面臨敵意併購時的實務參考，以及學術研究的具體價值。

稅務法規：理論與應用(15版)

為了解決未上市股票交易方式的問題，作者楊葉承,宋秀玲,楊智宇 這樣論述：

　　本次修正主要是將近幾年的考題列入習題，重要題目放入章節中當作例題，並將之前排版錯誤地方加以修正。其次立法院會於民國 110 年 11 月 30 日 三讀通過《稅捐稽徵法修正案》，也是非常重要的修法。其修法幅度頗大，諸如：稅捐稽徵機關按申報資料核定案件之核定稅額通知書得採公告送達、滯納 金加徵方式由「每逾 2 日」修正為「每逾 3 日」按滯納數額加徵 1%，總加徵 率由 15% 降為 10%、增訂核課期間時效不完成事由。修正 96 年 3 月 5 日前已 移送執行尚未終結重大欠稅案件之執行期間，延長 10 年至 121 年 3 月 4 日。 對於妨害稅捐執行之欠稅案件，稅

捐稽徵機關聲請假扣押時點由「欠繳應納稅捐」修正為「法定繳納期間屆滿（自繳案件）或繳納通知文書送達後（核定開 徵或補徵案件）」；並增訂準用民法第 242 條至第 245 條及信託法第 6 條至第 7 條代位權及撤銷權相關規定。增訂第 26 條之 1，定明得申請加計利息分期繳納 稅捐之情形。 　　修正第 28 條，因納稅義務人錯誤致溢繳稅款申請退稅期間，由「5 年」修 正為「10 年」；因政府機關錯誤者，由「無期限」修正為「15 年」，新增明知 無納稅義務，違反稅法或其他法律規定而為繳納之款項，例如為向銀行詐貸虛增營業額所繳納之相關稅款，不得請求返還。修正第 39 條，繳納復查決定應納稅額得暫緩

移送執行之金額比例，由「半數」調降為「1/3」。修正第 41 條， 以不正當方法逃漏稅捐之刑事罰金，由新臺幣「6 萬元以下」提高為「1,000 萬元以下」，並增訂個人逃漏稅額在 1,000 萬元以上、營利事業在 5,000 萬元以上 者，加重處罰，「處 1 年以上 7 年以下有期徒刑，併科 1,000 萬元以上 1 億元以下罰金」，以有效遏止逃漏，維護租稅公平。修正第 43 條，教唆或幫助以不正當方法逃漏稅捐之刑事罰金，由「6 萬元以下」提高為「100 萬元以下」。修 正第 44 條，營利事業未依規定給與、取得或保存憑證之處罰，由按查明認定總額「處 5%」修正為「處 5% 以下」，保留適用彈性

。此外從民國 110 年 7 月 1 日起，實施所謂的房地合一 2.0，正式將個人及營利事業買賣預售屋與交易 持有超過 50% 股份且其價值 50% 以上係由國內房地所構成之未上市櫃股票交易，納入房地合一 2.0 課稅範圍，且前兩年之稅率皆為 45%，五年內為 35%，宣示政府打擊房地產短期交易的決心。對於營利事業交易其非以起造人身分取得之房地改採分開計稅合併報繳，最高稅率 45%，也在第三章對此部分有詳細說明與例題闡述。還有有關第三章綜所稅免稅額與課稅級距調整、第 19 章基本生活費提高也在納保法部分修正，也於本次改版一併完成。 　　因法規修正頻繁、雖經努力校對，但難免會產生錯誤。若有發現

錯誤之處，希望各位老師、先進與同學們不吝來信指正，我們一定會立即更正並虛心檢討。由於稅法更新頻繁，為避免大家誤用舊法，請大家定期到我們的 FB 粉絲頁「稅務法規理論與應用」瀏覽或按讚取得訊息，也歡迎加入 FB 的「會計師稅法討論區」查詢稅法更新動態，同學如有問題也歡迎到討論區一起討論。  

一個植基於特徵選取與樣本選取技術的自動選股模型

為了解決未上市股票交易方式的問題，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。