銀行部門的問題，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

泛蠢：偵測99%聰明人都會遇到的思考盲區，哥倫比亞商學院的高效決斷訓練

為了解決銀行部門的問題，作者MichaelJ.Mauboussin 這樣論述：

蠢是常態，聰明人也不例外 別把該慢想的事，丟給快思負責   精明如你，為何總是做出令你扼腕的選擇？ 貝佐斯、魔球經理人比利．比恩也肯定的決策心法 拒當盤子，就要擺脫思維慣性！   　　沒有人一早醒來就想著，「今天我要做出壞決定」。 　　然而我們都會做出壞決定，尤其聰明的人，往往會做出愚蠢的壞決定。 　　從金融危機到高知識分子遭遇詐騙，我們經常看到訓練有素的專家， 　　在毫無惡意的情況，卻犯下後果慘重的錯誤。   　　▶ 本書揭露「蠢」的一切根源——人類最常忽略的8個思考盲區 ◀ 　　讓你做好心智準備、認知到錯誤、改善心智工具，選出最佳解答！

  　　如果不能擺脫思維慣性，極容易掉入大腦先天的「決策陷阱」。大至決定是否要併購一家公司，小至應該為紀念日挑選哪一瓶紅酒，我們交由大腦扛起了理性的重責大任，最後卻和膝反射無異，究竟是哪個環節不夠周全？   　　本書取材自商業、運動、科學，以及日常生活中的鮮活故事，勾勒出降低犯錯可能的方法，包括「準備」面對常見的心智陷阱，「認知」情境中的錯誤，以及「運用」正確的心智工具來形塑更好的決策。讓讀者做對決策，穩健投資、職場長勝！   　　▶ 下決定前必先掌握策略 ◀ 　　本書作者莫布新利用自己在投資產業的經驗，加上心理學、科學上的知識，分析個案決定「錯誤」的關鍵，點出思維慣性的

缺陷，教大家避免「犯蠢」的三個步驟——   　　【STEP 1】做好心智準備：認識錯誤案例，檢討其原因。 　　【STEP 2】認知情境問題：找出「錯誤」的關鍵，了解到犯錯的風險程度及可能性。 　　【STEP 3】建造心智工具：因應生活情境建立技能，減少潛在錯誤的可能。   　　▶ 搞清楚「蠢」從何而來？ ◀ 　　我們的大腦如《快思慢想》一書所言，會運用不同系統思考。麥可．莫布新試著反問讀者，從直覺（快思）轉入到邏輯思考（慢想）後，你會如何思考問題？如何行動？還有你可能不知道運氣會在這一系列過程中，扮演什麼樣的角色？有利的結果是否能代表思維過程正確？理解以上問題，你才會

知道自己「蠢」在哪裡。   　　蠢沒有錯，蠢在你以為自己不會錯。不想「聰明反被聰明誤」，你應該試著理解自己的思考盲區，決策前「再想一下」，讓哥倫比亞商學院的「年度傑出教授」麥可．莫布新，透過本書教你如何做高效決斷的訓練。   各界推崇   　　★ 美國《商業週刊》年度傑出教授、摩根史坦利戰略首席顧問的思維判斷必讀經典 　　★ 亞馬遜創辦人貝佐斯強力推薦——訓練自己做出更有效、更強大的決策 　　★ 魔球經理人比利．比恩：「我絕不希望我的對手看過這本書！」 　　★ 美國《商業週刊》、《時代》雜誌、《富比士》雜誌、《紐約客》、《Fast Company》、《Stra

tegy+Business》等各大媒體爭相報導  

銀行部門進入發燒排行的影片

銀行資本與流動性創造之交互關係——資本適足性是否重要？

為了解決銀行部門的問題，作者黃國睿 這樣論述：

流動性創造（liquidity creation，以下簡稱LC）是銀行其中一項最重要的功能，透過將短期、流動性高的負債，轉換為長期、流動性低的資產，可向經濟體系的其它非銀行部門提供流動性。由於資本與流動性為確保銀行穩健度之關鍵因素，故此二者除在巴塞爾資本協定三（Basel III）中受到高度管制，它們之間的關係在2008年金融危機後的文獻中也受到廣泛討論。然而，目前的研究仍未對哪些影響資本與LC的因素達成一致的共識，因此也無法建立出一個兩者之間合理的連結，此議題提供本文研究動機。我們提出：在多數文獻中被忽略的資本適足性可能為影響資本與LC交互關係的一個重要因素。由於資本與LC實際上是密切相關

的，故本文將從兩個相反方向來剖析此一議題。本文第一章探討資本適足性是否會影響由資本向LC的連結。透過考慮符合巴塞爾資本協定三架構之總資本適足率（total capital adequacy ratio，以下簡稱CAR）以及槓桿比率（leverage ratio，以下簡稱LR）的嶄新方式，定義出我們的「資本適足性」以及兩類銀行。我們提出：弱資本適足（weak capital adequate）銀行的風險意識較為不足，為符合文獻上之「金融脆弱性／排擠假說」（financial fragility/crowding-out hypothesis）；強資本適足（strong capital adequ

ate）銀行的風險意識則較為審慎，為符合文獻上之「風險吸收假說」（risk-absorption hypothesis）。前類銀行會傾向創造更多流動性、且具有負向的資本與LC 關係；後者則恰好相反。第二章檢驗資本適足性如何影響LC向資本變動的連結。結合CAR以及LR兩個比率，我們定義：若某銀行的兩個比率均滿足，則視為資本充足（sufficient-capital，以下簡稱SC）銀行；若某銀行的兩個比率有任一者不滿足，則歸類為兩類資本不足（deficient-capital，以下簡稱DC）銀行。我們提出：SC銀行符合「資本緩衝成本效果」（buffer cost effect），且在創造超額流動性

之後會降低其資本；DC銀行則符合「流動性不足風險效果」（illiquidity risk effect），且在創造超額流動性後將提高其資本。利用1996至2016年36個經濟合作暨發展組織（Organization for Economic Cooperation and Development，以下簡稱OECD）國的18,247家商業銀行為樣本，本文證實資本適足性確實會影響資本與LC之間的交互關係。對於由資本向LC的連結而言，我們發現：弱（強）資本適足銀行的風險意識較不足（充足）、會創造較多（較少）流動性、且顯示負向（正向）的資本與LC關係。對於由LC向資本變動的連結，我們發現：SC銀行比較

在乎由較高資本緩衝所帶來的成本，也因此在創造超額流動性之後會降低其資本；DC銀行則將避免流動性不足的風險視為其優先目標，因此在創造超額流動性之後會提高其資本。此外，為顯著提高其資本比率，SC與DC銀行會分別增加第二類（Tier 2）與第一類（Tier 1）資本，以因應超額的流動性創造。本文的發現不僅證實資本適足性會透過影響銀行的風險意識與資本決策，進而影響資本與LC的交互關係，也同時呼應了巴塞爾資本協定三的精神。藉由引進與傳統CAR互補的簡單LR，巴塞爾資本協定三可降低諸如流動性錯配（liquidity mismatch）等超額風險行為，以有效確保銀行的穩健度以及金融穩定。

引爆趨勢8大巨頭未來策略：從Apple Car、亞馬遜智慧工廠到微軟混合實境，提前掌握即將撼動所有產業的科技趨勢

為了解決銀行部門的問題，作者田中道昭 這樣論述：

深度剖析 8 家行業巨頭，一窺未來趨勢地圖！ 沃爾瑪如何成功數位轉型、絕處逢生？ 亞馬遜在「後貝佐斯時代」出現何種策略轉向？ 特斯拉在電動車背後，有何更遠大的生態系規劃？ 科技業 X 零售業 X 製造業 X 金融業 X 電商產業 X 汽車業…… 不可不知這 8 家企業的策略走向與未來布局！ ☑8家先行者的策略布局 作者田中道昭教授從多個領域中，精選出 8 家走在「最前端」的企業，探討它們的經營策略。這 8 家企業都能迅速因應政治、經濟、社會、科技或價值觀的變化，而做出調整： ▍Walmart 沃爾瑪：從「跟不上時代」，到成功整合線上、實體 ▍Tesla 特斯拉：打造「創能、儲能、

用能」一條龍的潔淨能源生態系 ▍Apple 蘋果：用自駕電動車 Apple Car 爭奪業界生態圈霸權 ▍Salesforce 賽富時：「使命、事業結構、營收結構」三位一體的 SaaS 巨擘 ▍Microsoft 微軟：搶占智慧型手機之後的關鍵平台——混合實境（MR） ▍Peloton 派樂騰：將健身飛輪車事業的本質徹底數位轉型 ▍DBS 星展銀行：開放 API，化身隱形銀行，改善客戶體驗 ▍Amazon 亞馬遜：以 AWS 跨足製造現場與健康照護產業 除了解析這 8 家領航者的核心價值觀與商業模式，作者針對每家企業都會製作表格，呈現「現狀課題」以及「理想的世界觀」的對照。「現狀課題」即該公

司目前的做法（以及傳統的產業實務）與困境，是從企業立場的 4P 來描述（產品、價格、通路、推廣），而「理想的世界觀」即該企業整體策略或願景，從顧客立場的 4C 來描述（顧客價值、顧客成本、方便性、溝通），極具參考價值。 本書最後，作者提供一章「熱血數位轉型教室」，內容來自於作者在「數位轉型學院」舉辦過的工作坊，這套方法已有 45 家日本指標型企業導入，能幫助讀者構思一套自己的數位轉型策略。 ☑數位 x 環保 x 公平 本書中所探討的 8 家企業──崇尚「顧客中心主義」的亞馬遜、追求「客戶成功」的賽富時、重視「成長心態」的微軟、「翻新企業文化」的沃爾瑪、「貫徹執著（顧客體驗）」的派樂騰、想

以「太空等級的浩瀚，物理等級的細膩」來拯救地球的特斯拉，以及因為「讓數位化深入公司核心」而成為全球最佳數位銀行的星展銀行，它們都可以說是嘗試從本質推動轉型，並已逐漸獲致成功的企業。 不過，由於過度追求便利所造成的弊病，甚至還影響到了「環保」和「公平」。這個教訓，讓企業在推動數位化之際，還需結合環保與公平，以期發揮綜效。我們已不能再個別看待「數位」、「環保」和「公平」的議題，而是要用三位一體的方式來思考。如此一來，人類與地球環境才能共創可永續發展的未來。 藉由本書，期望讀者能將這 8 家先行者所展現的創新意志，以及執行力，應用在自己企業的經營管理上。   專文推薦—— 詹文男／數位轉型學

院共同創辦人暨院長、台大商研所兼任教授 前瞻推薦—— Miula ／M 觀點平台創辦人 邱奕嘉／政大商學院副院長兼EMBA主任 游舒帆／商業思維學院院長 蘇書平／先行智庫執行長 （依姓名筆畫排序） 「本書內容除了具未來性，也有很接地氣的實務性，更難能可貴的是作者提供了操作性高的策略性思考架構，讓讀者可以探索己身企業如何從 4P 到 4C，以及如何思考數位轉型的旅程，很值得推薦給所有想做出改變的企業全體員工共讀！」 ——詹文男／數位轉型學院共同創辦人暨院長、台大商研所兼任教授  

運用科學工具進行銷售資料大數據分析預測生產 計劃達到有效的庫存管理-以N公司變頻器產業為例

為了解決銀行部門的問題，作者蔡政達 這樣論述：

近兩年來國際間受到美中貿易戰以及COVID-19肺炎疫情之影響，全球經濟面臨極大的考驗，各國因疫情持續升溫，陸續將防疫等級提升，因而造成經濟活動停擺、需求趨緩，產業的生產動能也受到嚴重影響，全球各地區的製造業景氣同步衰退，企業如想在這嚴峻的環境下繼續生存，勢必要將生產成本降低、做出更有效率的管理，提升企業的競爭力，方能取得生存的機會。 然而，任何一個企業，為了滿足顧客與多變的市場需求，不管是成品或原物料都必須備有一定的存量。因此，存貨管理對整個企業發展是非常得重要。本研究個案N公司，正是面臨如何在管控居高不下的存貨成本，而又必須滿足市場與顧客及時的訂單需求，兩者之中無法取得平衡

點。相信這也是大部分企業所面臨的痛點。 所以，需求預測的準確與否就扮演著相當重要的角色，若需求預測誤差過大，將無法對存貨成本及生產效能作有效的規劃管理；反之，則可能造成服務水準下降無法如期交貨，影響企業的商譽及信任度。本研究運用科學的方法（R語言工具、時間序列預測分析法）對銷售及生產時程進行預測。透過大數據資料分析並建立預測模型，對未來生產時序與採購規劃提出預測。協助企業經理人以「需求導向（Demand-Driven）」做為決策依據，進而，達到更佳的成本控管。