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書中字有黃金屋 股票這個價位要不要買論文書籍站 Bp stock ftse

另外網站Why BP Stock Is A Good Alternative For Oil Investors - Forbes也說明：In the recent earnings release, BP announced a $1.25 billion share repurchase program given the sizable improvement in cash flows from ...

國立東華大學 國際企業學系 欒錦榮所指導 曾毗霏的 企業漂綠與漂棕效果之研究 （2019），提出Bp stock ftse關鍵因素是什麼，來自於企業社會責任、漂綠、漂棕。

而第二篇論文中國文化大學 財務金融學系 王譯賢、林俊岳所指導 歐曜綸的 整合技術分析指標建構類神經網路－台灣股市投資決策與分析 （2018），提出因為有 人工智慧、類神經網路、摩台指、技術分析、預測的重點而找出了 Bp stock ftse的解答。

最後網站BP PLC Stock Price Quote - London - Bloomberg則補充：Stock analysis for BP PLC (BP/:London) including stock price, stock chart, company news, key statistics, fundamentals and company profile.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了Bp stock ftse，大家也想知道這些：

企業漂綠與漂棕效果之研究

為了解決Bp stock ftse的問題，作者曾毗霏 這樣論述：

在經濟全球化、工業及商業活動高度發展之下，環保議題近年來受到大眾重視。而從事企業社會責任（Corporate Social Responsibility, CSR）之企業，其對環境友善之產品、服務甚至是政策，皆成為消費者新寵兒，導致許多企業為了爭取大眾目光，開始出現對其環境績效有誇大不實之宣傳甚至是違法之情形產生，稱此情形為漂綠。其中，過去大多數研究皆著重在產生漂綠行為的因素以及背景，但是針對漂綠行為對於企業經營所帶來影響的議題卻鮮少有研究進行討論，因此本研究欲探討漂綠行為與企業經營績效之間的關係，並加入新興概念－漂棕，來做為自變數及調節變數，觀察漂棕概念中的前一年度績效是否影響漂綠行為本身

，以及漂綠行為是否因前一年度績效而強化與企業績效之間的關係。本研究以台灣電子業上市公司做為研究樣本，資料來源取自年報、CSR報告書及台灣經濟新報資料庫，研究期間為2016年，共計394家企業。本研究結果顯示第一型漂綠行為則是正向影響績效，第二型漂綠行為負向影響績效；另外，前一年度績效正向影響第一型漂綠行為，負向影響第二型漂綠行為；然而前一年度績效則會強化第二型漂綠行為與績效間的關係。本研究之研究結果能夠於理論上補足漂綠、漂棕學說領域之研究缺口。

整合技術分析指標建構類神經網路－台灣股市投資決策與分析

為了解決Bp stock ftse的問題，作者歐曜綸 這樣論述：

由於人工智慧的高度發展，因此實務界逐漸採取相關人工智慧處理複雜的巨量數據(big data)。本研究運用了也在人工智慧範疇類的類神經網路，並結合了技術分析指標數據做為類神經網路的預測變數，而類神經網路擁有優秀的容錯能力，即使有雜訊資料也能產生較為精確的預測結果，已有許多研究及文獻採用類神經網路為研究工具，進而提升預測能力。本文首先比較不同隱含層與不同神經元數組合之預測績效，接著比較加入GARCH波動度作為類神經網路預測變數後的績效，並採用摩根台灣指數作為預測標的，使用其2014年至2018年之歷史股價資料探討預測績效。最後結果顯示，類神經網路設定為2×2在預測5天期時，已具有良好的預測績效。

本研究可供使用類神經網路預測價格、波動等等研究為參考依據，特別是以技術分析指標作為變數進行價格預測之研究。

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