股票型基金類型的問題,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

股票型基金類型的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦可樂寫的 2023理財規劃人員專業能力測驗一次過關:精選歷屆試題及解析(金融證照) 和林冠秀的 【收錄「考前衝刺速成大補貼」】理財規劃人員 速成(2022年7月版)都 可以從中找到所需的評價。

這兩本書分別來自千華數位文化 和宏典文化所出版 。

萬能科技大學 經營管理研究所 吳炎崑所指導 羅得盈的 以模糊一般化自我迴歸條件變異數模型對S&P金磚四國ETF(BIK)預測之研究 (2010),提出股票型基金類型關鍵因素是什麼,來自於模糊時間序列、ARIMA、一般化自我迴歸條件變異數、模糊一般化自我迴歸條件變異數、S&P金磚四國ETF(BIK)。

而第二篇論文萬能科技大學 經營管理研究所 吳炎崑所指導 曾崧銘的 以模糊一般化自我迴歸條件變異數模型對克萊摩太陽能ETF(TAN)之預測研究 (2009),提出因為有 模糊時間序列、ARIMA、模糊一般化自我迴歸條件變異數、一般化自我迴歸條件變異數、全球太陽能指數股票型基金(TAN)的重點而找出了 股票型基金類型的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了股票型基金類型,大家也想知道這些:

2023理財規劃人員專業能力測驗一次過關:精選歷屆試題及解析(金融證照)

為了解決股票型基金類型的問題,作者可樂 這樣論述:

  理財規劃是人生規劃的一部分,想要有錢就必須先有收入,而收入與人的工作生活有很大的關係,所以理財規劃與人的人生規劃是無法分開的。理財規劃可分為現金流量的管理、財務預測、決定資金之運用、資金之運用需考量不必要的支出等四個大面向,再輔以理財工具介紹,內容多而龐雜,考生常會覺得無所適從。   本書以簡潔、系統化的文字說明,幫助考生們快速、有效率的理解本科。最後在書末也收集近年考題,並配合詳細解析,讓考生們可以活用所學,檢視學習成果,是讀者考前衝刺必備秘笈!   本書結構特色可分為三大部分,分別如下:   1. 系統化重點彙整,立即掌握考試趨勢:理財規劃的內容多且龐雜,考生

在準備起來常常是需要耗費大量的時間與精神,有鑑於此,特聘名師為考生將繁雜的內容做系統化的重點整理,讓考生可以用最少的時間掌握最精要的考試重點。   2. 考點速攻補充說明,全方位提升實力:書中各內容的有額外補充的「考點速攻」,是針對考生容易忽略或不易理解的重點補充說明,有助考生全方位提升自我實力!   3. 牛刀小試、精選試題全收錄:各重點與各章後都有收錄相關的歷屆試題,考生可藉由這些試題來檢視自我學習成果,唯有熟知自我不足之處,藉由反覆練習,才能戰無不克!   4. 歷屆試題,題題詳解:本書收錄33-35屆的歷屆試題,逐題由名師為您精心解析,考生藉由練習歷屆試題才能快速掌握考題趨勢,因

此本書能幫助考生更有效率地複習與熟悉考題。   參加任何考試皆然,考生們一定要在考前一個半月的時間內,挪出一至二星期的時間,配合各章節第一頁所附的學習地圖,快速的複習重點,並配合試題來模擬演練,以讓自己的記憶保持在最佳狀態。總而言之,只有計畫性的讀書計畫,並持之以恆,才能得到勝利的甜美果實,祝各位考生金榜題名。   ****   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!  

股票型基金類型進入發燒排行的影片

主持人:淡江大學財務金融學系副教授 段昌文博士
主題:4433法則 帶你買贏家基金!
節目首播時間:週三 19點
本集播出日期:2021.05.12

⏭ 章節:
00:00 頻道片頭
00:07 節目片頭
00:15 開場,歡迎按讚、分享,開啟小鈴鐺
00:32 不同類型基金=不同特性,挑選原則是不同的
02:31 股票型基金挑選方法
04:17 買贏家法則之一:四四三三法則
05:57 應用法則時注意事項
08:05 兩家 4433 法則篩選出的基金
08:49 看一個基金短線操做例子
10:16 建議加入篩選規則
12:18 基金週轉率是什麼?
14:32 集中持股 vs 分散持股
16:10 基金持股集中的下場
17:19 基金”集中持股”給的啟示
18:56 頻道片尾


#段昌文 #理財小百科 #基金


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以模糊一般化自我迴歸條件變異數模型對S&P金磚四國ETF(BIK)預測之研究

為了解決股票型基金類型的問題,作者羅得盈 這樣論述:

自2003年高盛所提出金磚四國之概念,近年來備受睹目且表現看好,雖然2008年受金融海嘯影響,使全球經濟震盪,但由2010年四國之經濟成長指標GDP及外貿狀況來看,以中國的表現最為優異,並已超越日本GDP排名位居全球第二,僅次於美國。指數股票型基金(Exchange Traded Funds, ETFs)具有分散風險之優點,已成為近年熱門的投資商品;金磚四國的ETF包含三檔為紐約銀行金磚四國ETF(EEB)、MSCI金磚四國ETF(BKF)及S&P金磚四國ETF(BIK),其中以S&P金磚四國ETF(BIK)於中國之持股所佔比例為45.6%最高,故本研究選擇此一指數型基金作為探討之標的。研究

樣本為S&P金磚四國ETF(BIK)收盤價之日資料,期間為2007年6月22日至2010年12月31日,共計890筆;運用一般化自我迴歸條件變異數(GARCH)模型、模糊時間序列(Fuzzy time series)及模糊一般化自我迴歸條件變異數(Fuzzy-GARCH)三種模型作為預測方法,於模型配適度之選取上,以AIC(Akaike Information Criterion)及SC(Schwarz Criterion)最小值作為判斷準則,並使用誤差均方根 (Root Mean Square Error, RMSE)、平均誤差絕對值(Mean Absolute Error, MAE)、平均

誤差百分比值(Mean Absolute Percentage Error, MAPE)三種指標作為模型優劣之評估標準。研究結果顯示,GARCH、模糊時間序列、Fuzzy-GARCH三種模型的預測結果,以Fuzzy-GARCH預測能力最佳;此外,為瞭解Fuzzy-GARCH預測模型區間分隔設定不同對預測能力之影響,本研究將S&P金磚四國ETF(BIK)收盤價日資料,分為5000及2500兩種不同區間進行預測,以2500區間之Fuzzy-GARCH(7,8)模型之預測能力較佳,其評估指標分別為:RMSE=3352.420、MAE=2425.579、MAPE=0.91%;可知區間大小之設定會影響F

uzzy-GARCH的預測能力。

【收錄「考前衝刺速成大補貼」】理財規劃人員 速成(2022年7月版)

為了解決股票型基金類型的問題,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

以模糊一般化自我迴歸條件變異數模型對克萊摩太陽能ETF(TAN)之預測研究

為了解決股票型基金類型的問題,作者曾崧銘 這樣論述:

石油被人類大量的運用之後逐漸減少,以致人們不斷追求替代能源,本文為此對能源金融商品做預測,以供更多人參考未來太陽能金融商品之走勢。本研究以GARCH模型、模糊時間序列模型以及模糊一般化自我迴歸條件變異數(Fuzzy-GARCH)等三種模型對全球太陽能ETF(TAN)進行預測。並使用RMSE、MAE、MAPE三種評估指標,觀察模型之預測能力;樣本為2008年4月15日至2010年2月26日克萊摩太陽能ETF收盤價,共計472筆。研究結果顯示,Fuzzy-GARCH模型比GARCH模型及模糊時間序列有較佳的預測能力。本研究所建構之模型為Fuzzy-GARCH(4,8),RMSE=833.4297

627、MAE=666.3567535、MAPE=0.007416,並證實在模糊時間序列模型及Fuzzy-GARCH模型中,區間大小不同的設定對預測能力會有影響。