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輔仁大學 金融與國際企業學系金融碩士在職專班 林姿瑩所指導 呂家和的 大數據應用於證券業之研究–以E證券公司為例 （2021），提出集保e存摺關鍵因素是什麼，來自於大數據、證券業、羅吉斯迴歸。

而第二篇論文僑光科技大學 財務金融研究所 王冠閔所指導 陳怡穎的 金融科技對資本市場的影響 -以Keefe,Bruyette＆Woods,Inc.(KBW)投資銀行公司指數為例 （2021），提出因為有 金融科技、因果關係的重點而找出了 集保e存摺的解答。

最後網站集保作業E指暢通則補充：當購買「全額交割」、「處置股票」時，依規定需先行預繳一定的款項，即預繳圈存. 集保e存摺. 預繳圈存. 現券償還. 融券賣出的股票，若手中持有相同現股，您可以選擇 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了集保e存摺，大家也想知道這些：

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大數據應用於證券業之研究–以E證券公司為例

為了解決集保e存摺的問題，作者呂家和 這樣論述：

大數據（Big data）是近代最炙手可熱的技術之一，其核心價值在於挖掘數據中的隱藏資訊。以幫助企業進行預測，並制定合宜的策略。本研究以E證券公司資料庫為資料來源，資料區間為2016年1月至2021年12月之客戶資料，採用25個變數，並將變數分為三大類，分別為客戶基本資料(性別、年齡、教育程度、居住地、職業別)、客戶開戶資料(開戶時間、開戶來源、線上開戶、共同行銷、交割銀行) 、客戶申請業務種類(信用開戶、複委託開戶、證券電子開戶、電子對帳單、期貨開戶、期貨電子開戶、期貨電子對帳單程式下單、ETN、不限用途款項、集保E存摺、興櫃股票、定期定額、權證股票、申購) ，如何從這些現有E證券公司客戶

資訊，來找出E證券公司潛在證券交易之客戶，期望能夠運用數據科學，做出準確判斷，這樣不僅可以減少人力、物力之浪費，並且可迅速掌握關鍵潛在證券交易客戶，以達到精準行銷之目的。本研究利用敘述統計及羅吉斯迴歸，探討現行E證券公司有證券交易客戶之樣態，並找出 E證券公司潛在證券交易之客戶，以作為日後E證券公司的參考。

金融科技對資本市場的影響 -以Keefe,Bruyette＆Woods,Inc.(KBW)投資銀行公司指數為例

為了解決集保e存摺的問題，作者陳怡穎 這樣論述：

自2008年金融海嘯對於資本市場交易量產生負面的影響，金融科技(FinTech)順勢而起的發展在全球近年從單一支付功能擴展到資本市場的運用。本研究將以金融科技市場指數(KTFX)與資本市場指數(KSX)為變數透過單根檢定(ADF)確認資料為定態，以自我向量迴歸模型(Vector Autoregressive Model;VAR)來分析金融科技和資本市場落後與當期之間的連結程度，並用Granger檢定兩者之間的因果關係，期許能提供使用者在擬訂投資策略時的參考依據。經過實證分析本研究得出以下結論:(一) 將兩者取一階對數後確認資料為定態，進行單根檢定結果為拒絕虛無假設。(二) 自我向量迴歸模

型(VAR)分析及Granger因果關係檢定:金融科技的成長會影響資本市場的成長，但是資本市場的成長不會影響金融科技的成長，兩者為單向因果關係。(三) 衝擊反應:金融科技與資本市場受到干擾時，金融科技波動反應會大於資本市場，兩者的波動幅度會接近，在短期間會回歸正常; 連續衝擊反應分析下，兩變數都是在前六期產生影響效果

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