鉅亨網歐股的問題，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

以智慧數據探勘進行寬鬆貨幣政策下之主要市場指數價格趨勢規則態樣差異性分析

為了解決鉅亨網歐股的問題，作者梁梓賢 這樣論述：

本文研究探討在美國量化寬鬆(QE)政策下，透過時間序列模型與智慧型探勘方法所建構的指數價格預測模型的差異分析。QE1期間從2008年11月至2010年3月、QE2期間從2010年11月至2011年6月和QE3期間從2012年9月至2013年12月，利用這三個量化寬鬆期間，本文首先透過常態分配檢定分析價格分配的峰態與偏態，透過向量自我迴歸分析調整各指數間的領先-落後期數，再進一步由資料探勘所得到自變項，進一步比較智慧型規則態樣分析系統與傳統的時間序列模型的差異性，在實證部分利用AREMOS 經濟統計資料庫和TEJ台灣經濟新報尋找佐證資料，最後再計算出預測值並與實際值互相參照，以驗證模型的穩健程

度。

美國量化寬鬆政策與台灣景氣趨勢及經濟成長動能相關性研究

為了解決鉅亨網歐股的問題，作者莊雅涵 這樣論述：

本文研究探討在美國量化寬鬆政策下，對台灣景氣趨勢及經濟成長動能的影響，QE1期間從2008年11月至2010年3月、QE2期間從2010年11月至2011年6月和QE3期間從2012年9月至2013年12月，利用這三個量化寬鬆期間，用文字雲的方式顯示消息面訊息；IMF-World Economic Outlook (WEO)是全球經濟的消息，經建會景氣概況新聞稿是景氣趨勢的消息，經建會當前經濟情勢月報即台灣經濟成長動能的消息。在景氣趨勢方面，可對照經建會經濟景氣因應方案；經濟成長動能方面，可對照經建會經濟動能方案，以消息面訊息和政府實施措施互相對照，更可掌握自變數和依變數資訊的穩健程度。根據

文字雲得到的消息，尋找迴歸分析的相關變數並和未使用文字雲的變數互相比較，在實證部分利用AREMOS 經濟統計資料庫和TEJ台灣經濟新報尋找變數的佐證資料，得出依變數為台灣失業率和美國道瓊工業平均數，再利用相關和迴歸分析進行預測與探討，最後再計算出預測值並與實際值互相參照，以驗證模型的穩健程度。本研究實證結果歸納以下結論：1.QE造成美國聯邦準備金餘額提高，對台灣景氣及經濟成長動能偏向正相關，初期對台灣不利，因為美元貶值造成新台幣升值。2.可知文字雲的工具對於研究是有相關程度的影響。3.QE逐步退場後，台灣在匯價上轉為相對有利的環境，美國經濟轉好，連帶帶動台灣出口上揚，因此台灣經濟偏向樂觀看待，

台灣會受到外資撤離的衝擊相對較小。因此針對本研究目的來看: 第一點加入文字雲消息面訊息的燈號變數後，誤差雖然比未加入燈號變數大，但整體來說誤差也不算太大，可見文字雲工具的使用，仍有一定程度的預測能力。第二點本研究在模型一發現到台灣地區失業率預測，只透過兩個變數:台灣CPI指數和台灣WPI指數來進行預測，且與台灣地區失業率之實際值誤差不大。第三點在模型二，發現到三輪量化寬鬆對美股的預測變數中，皆有英國股市、韓國股市和MSCI世界指數，可得這三個變數在量化寬鬆政策中扮演重要的角色。