消費者物價指數年增率的問題,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

消費者物價指數年增率的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦ZacharyKarabell寫的 當經濟指標統治我們:從GDP、失業率、通貨膨脹、貿易差額…反思我們的經濟生活 可以從中找到所需的評價。

另外網站年別經濟成長率躉售物價指數消費者物價 ... - 行政院農業委員會也說明:食品消費. 物價指數. 1971年. 12.9. 0.0. 2.8. 3.6. 7.3. -0.8. 6.6. 6.1. 9.4. 8.6. 13.4. 1972年. 13.3. 4.5. 3.0. 7.8. 9.1. 0.8. 4.7. 3.7. 5.8. 14.0. 11.7.

國立彰化師範大學 財務金融技術學系行政管理碩士在職專班 陳美華所指導 黃詳琮的 探討台灣電腦周邊設備產業在COVID-19疫情下其股價報酬之影響 (2021),提出消費者物價指數年增率關鍵因素是什麼,來自於新冠肺炎、電腦周邊設備產業、事件研究法。

而第二篇論文國立臺灣大學 經濟學研究所 王泓仁、陳南光所指導 高翊傑的 遞迴神經網絡的總體時間序列預測:以台灣通貨膨脹率為例 (2021),提出因為有 遞迴神經網絡、LSTM、通貨膨脹率預測的重點而找出了 消費者物價指數年增率的解答。

最後網站4月CPI年增率3.38% 續創9年半最大漲幅 - 新唐人亞太電視台則補充:主計總處今天(6日)公布4月 消費者物價指數 (CPI) 年增率 連2月突破3%,漲幅擴大至3.38%,續創9年半最大漲幅,顯示台灣通膨壓力依舊居高不下。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了消費者物價指數年增率,大家也想知道這些:

當經濟指標統治我們:從GDP、失業率、通貨膨脹、貿易差額…反思我們的經濟生活

為了解決消費者物價指數年增率的問題,作者ZacharyKarabell 這樣論述:

  GDP、失業率、通貨膨脹、貿易順逆差額……這些會在新聞版面上出現的數字,時常成為我們判斷經濟是否景氣的依據,也是選舉時政治人物拿來說嘴或宣示的目標。其實我們有可能都被這些統計數字給誤導了。   例如美國對中貿易逆差擴大導致兩國外交關係緊張,但iPhone明明是美國研發和行銷,中國只是組裝來自各國的零組件再行出口,憑什麼把所有的帳都算到中國頭上?又如災後重建屬於政府支出,會讓GDP(國內生產毛額)成長,那麼我們可以說921或311之後,台日兩國的GDP成長是代表人民生活更好嗎?再說失業率降低是政府努力的目標,但是鼓勵大學生延畢或提早服役,導致就業率同時降低,這樣就算是好

政策嗎?還有當主計處說消費者物價指數年增率創下62個月來最大跌幅,表示物價未來將維持低檔時,苦於房價租金高漲、薪資卻不漲的小老百姓只會一肚子火:你們政府官員是瞎了眼、沒看到生活實況嗎?還是,這些統計數字應該要有不同的算法與詮釋?   一百年前「經濟」這個概念並不存在,直到這些指數發明,我們對經濟才有想像的依據,也才有計算的工具。不過,這些誕生在二十世紀上半葉的指數,已經不符合當下的產業結構,它們的限制也逐漸顯露出來。例如:在這些指數發明之初,人類社會還在努力掙扎脫貧,製造業是帶動經濟的火車頭,而GDP便是最適合度量製造業表現的指標。對應現下,GDP該如何被調整?除了指數,還有其他度量經濟活動

的形式嗎?   作者認為我們不能過分迷戀單一指數,總體經濟指數經常不能反映內部的差異性。同時,也別將總體經濟的數字過度延伸到個人處境,影響個人決定。更積極來說,在網路科技的年代,我們有更全面、更及時、更客製化的大數據蒐集,重點還是在,經濟對我們的意義是什麼? 名人推薦   陳添枝(前經建會主委、台大經濟系教授)   專文   瞿宛文(中研院人文社會中心)  專文   葉家興(香港中文大學財金系)  專文 國際書評   非常有意思的入門書,介紹經濟學家如何應用統計,以及政府如何用統計(statistics)統治國家(state)。――DIANE COYLE,《被賣掉的未來》作者   

作者用許多精彩的故事,告訴我們這些重要經濟指標的由來。原來這些數字背後都有各自的假設,它們不是忠實反映現實的鏡子,而是有用的工具。我們應該學「駭客任務」裡面的Neo,解放被經濟指數桎梏的想像,搞清楚何謂真實。――柯克斯書評   雖然身為基金經理人,但在這本書裡,作者不只發揮分析的專長,還用說故事的方式,述說二十世紀常被忽略的偉大發明――經濟指數。他捨棄了許多術語,用淺顯易懂的方式,將總體經濟和日常生活緊扣一起,讓一般人也能理解經濟是怎麼回事。――出版家週刊   如果想明白新聞報導裡,經常出現的經濟指數背後的意涵,這本書是很好的起點。經濟指數有其缺陷,不應毫不質疑。我們應小心謹慎那些指數測量

了什麼,又是如何去量測的。――華爾街日報   透過統計指數我們才能瞭解經濟情況,可見這些指數有多麼重要。作者生花妙筆,揭開這個習以為常的歷史過程,告訴我們:這些指數如何統治我們,誰發明它們,以及為什麼我們需要去重新思考它們。――哈佛商業評論   作者用緊湊的情節推演統計的歷史。故事裡,統計數字讓全國人民成了想像共同體。這本書會讓你明白,在某種層次上,GDP是個陷阱,消費者物價指數是個幻影。―― James Grant,《葛蘭特利率觀察》(Grant's Interest Rate Observer)出版者   我們活在一個大數據的時代,雖然如此,我們用以累積財富、衡量生產力、和量測社會繁

榮的經濟指數卻不是絕對的真理,這些指數在政治的流沙中備受扭曲,在領導者見風轉舵的習性裡遭逢玩弄。作者清楚知道經濟不是一門硬科學,在這本不可多得的書裡,他告訴我們經濟指數的意涵到底是什麼。――Rana Foroohar,《時代雜誌》   吸引人的入門作品,不時出現精闢的批評,最後提供全新的方向以應對數位時代的變局。――詹姆斯・高伯瑞(美國著名經濟學家)

消費者物價指數年增率進入發燒排行的影片

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探討台灣電腦周邊設備產業在COVID-19疫情下其股價報酬之影響

為了解決消費者物價指數年增率的問題,作者黃詳琮 這樣論述:

COVID-19持續在全球肆虐,對於各產業皆產生衝擊,尤以觀光業、旅遊業、餐飲業、百貨零售業甚為嚴重,但其中某些產業的營運績效,由於政府祭出的防疫政策,遠距教學、居家辦公等…不減反增 ,本研究欲探討的電腦周邊設備產業。本研究利用事件研究法來探討COVID-19對台灣大盤指數與電腦周邊設備產業類股之影響,並且觀察平均異常報酬及平均累積異常報酬。往後如遇到特定重大事件時,能讓企業、投資人及政府有所警惕,做出相對應的措施,減少對產業或自身的衝擊。

遞迴神經網絡的總體時間序列預測:以台灣通貨膨脹率為例

為了解決消費者物價指數年增率的問題,作者高翊傑 這樣論述:

本篇論文展示了非線性深度學習模型用以預測總體變數並比較不同模型間結果。以台灣通貨膨脹率的預測為例,本文使用台灣過去的消費者物價指數年增率做為研究資料以及預測標的,架構長短期記憶遞迴神經網絡模型 (long short-term memory recurrent neural network, 簡稱為 LSTM) ,對台灣通貨膨脹率進行預測,預測期間包含訓練樣本外一個月、樣本外一季、樣本外半年以及樣本外一年之預測。在進行多個超參數組合進行模型架構後,本研究在這些超參數組合中歸納出,使用滯後期為 30 期,使隱藏層為單層、每層神經元數量為 32 時, LSTM 神經網絡模型能繳出最好預測績效。此

外,本研究同時將 LSTM 模型與經過季節性調整之差分整合移動平均自迴歸模型 (Autoregressive Integrated Moving Average model, ARIMA model) 、隨機漫步模型、遞迴神經網絡模型比較,得到 LSTM 模型對於中長期樣本外資料進行預測時,預測表現最佳。