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東吳大學 企業管理學系 李智明所指導 吳旻霖的 影響物流人員之工作效率的關鍵因素 - 使用AHP分析 （2021），提出費半成分股權重關鍵因素是什麼，來自於物流人員、工作效率、關鍵因素、層級分析法。
而第二篇論文輔仁大學 統計資訊學系應用統計碩士班 戴政、侯家鼎所指導 李鎮宇的 臺灣中型100指數成分股影響因素與預測模型探討 （2018），提出因為有 台灣中型100成分股、羅吉斯迴歸、時間序列分析、遞回類神經網路的重點而找出了 費半成分股權重的解答。
影響物流人員之工作效率的關鍵因素 - 使用AHP分析
為了解決費半成分股權重 的問題，作者吳旻霖 這樣論述：
物流相關行業乘著時代發展的浪潮不斷前行著，它促使社會經濟更快的發展。臺灣是全球物流大國，經過多年發展，已成為國民經濟的支柱，近年來物流趨向服務化以及複雜化，為了有效提升物流績效，如何讓物流人員更有效率地完成運輸配送和物流系統下的相關流程，備受物流相關業者與政府機構的重視，成為現代各個企業的一大難題，也是身為物流人員正在經歷的瓶頸。 本研究透過文獻探討，彙整出影響物流人員之工作效率的關鍵因素，並建構出關鍵因素之層級架構，其中包含5個構面及20項具有指標性的關鍵因素，接著使用AHP問卷調查法，依據問卷結果計算構面與因素整體權重，加以排序及分析。研究結果顯示，影響物流人員之工作效率的5個構面排序
為：團隊、個人、公司策略、工作環境、工作，而影響物流人員之工作效率的前四項關鍵因素分別為「團隊凝聚力」、「工作倦怠」、「專業知識」、「主管領到特質」。另外，本研究也針對40歲以上及40歲以下兩群體，進行差異比較，發現兩群體對於自己的工作效率的滿意度有顯著差異。 最後，本研究依重要性排序前四名因素與分群檢定有顯著差異結果給予建議，作為物流相關業者與政府機構擬定內部改善方向與策略的參考，提升物流人員之工作效率，增加物流和國家之競爭力。
臺灣中型100指數成分股影響因素與預測模型探討
為了解決費半成分股權重 的問題，作者李鎮宇 這樣論述：
本研究主要目的是尋找影響台灣中型100指數成分股之主要因素，並依分析結果建立有關的預測模型。本論文使用橫斷面直線複迴歸模型與羅吉斯迴歸模型分析13個解釋變數，在橫斷面分析方面，羅吉斯迴歸模型沒有顯著的自變數產生，此可能是在選取影響因素時，沒有涵蓋到潛在的總體經濟變數。另從縱斷面時間序列分析實證中篩選的模型，其預測能力指標MAPE分別為4.39%與4.17%，可見模型之預測能力具有較佳準確度。最後利用LSTM網路對臺灣100股價進行預測，訓練集與測試集與時間序列模型相同，108筆測試資料和12筆預測資料，LSTM網路預測能力指標MAPE為4.20%，一樣具有良好的準確度。