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我也繪漢字3(正簡通用版)

為了解決derivative中文的問題，作者陳學志,林振興,張瓅勻 這樣論述：

　　‧饒富趣味的鍵接圖像，充滿創意的文字解說 　　‧熟習漢字的結構關係，全面掌握漢字的變化 　　‧系統式建構學習基礎，快速且大量記憶漢字 　　‧正體字和簡體字並列，教與學都能方便使用 　　‧本冊收錄更多合體字，有助於習得各種新字   　　本書是由國立臺灣師範大學陳學志、林振興和張瓅勻三位教授共同編著，針對常用部首及漢字，基於認知學習原理，獨創了一套結合關鍵字記憶法及圖像聯想的「漢字鍵接圖像（Chinese Character Key-image Mnemonics）」而編寫出此套教材，以協助學習者克服漢字記憶和書寫困難，奠定日後大量學習漢字的基礎。   　　華語是聯合國的正式語文之一，也是

全球第二大語言產業，國際對華語文學習的需求日增，然而「漢字教學」卻成為眾多華語教學者的一大難題。《我也繪漢字》系列便是為了因應教學者與學習者的需求，以創新的認知策略，開發出高效的漢字學習方法，使學習者快速認識實用的漢字。經過實證研究，這套教材確實能夠提高漢字的學習興趣與學習成效，明顯優於傳統反覆記憶的學習方法，對於教學雙方也更有裨益。

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傳統民營銀行數位金融創新之研究

為了解決derivative中文的問題，作者薛丞邑 這樣論述：

在網際網路蓬勃的發展下，金融科技的出現無疑是改變了整個金融業，我國金融監督管理委員會於2019年首度開放3張純網銀執照，造成傳統銀行相當大的衝擊，迫使傳統實體通路銀行的經營模式改變，以防止客源流向純網銀，各家傳統銀行逐漸成立數位金融部，打造自身的數位品牌，開創出數位銀行的通路，讓人們不必再跑到實體分行，也能從行動裝置、電腦完成各項業務，且不再受到傳統銀行有營業時間上的限制。本研究蒐集相關文獻及各學者理論作為參考，以傳統銀行所推出的數位銀行是如何轉型使民眾的使用意願提升，及目前數位銀行推行的各項服務是否能獲得民眾的認可，並改變實際使用的習慣，以達成傳統銀行轉型的目的為探討。本研究採用問卷調查法

為主要研究方法，於2022年5月13日至2022年5月20日進行發放，共計7天，以網路問卷方式進行，採滾雪球方式發放。問卷總共回收333份，其中有效問卷為332份，無效問卷為1份。本研究針對回收之有效問卷進行敘述性統計分析、信度分析、效度分析、差異性分析及迴歸分析，分析結果顯示當民眾對數位銀行的功能需求性、行銷策略、服務體驗及服務品質感到滿意時，皆會提升民眾使用數位銀行之意願，且能有效改變民眾的使用習慣、減少前往實體分行辦理業務的次數。

我也繪漢字2(正簡通用版)

為了解決derivative中文的問題，作者陳學志,林振興 這樣論述：

　　˙最有效、最有趣的漢字學習法 　　˙一舉兩得，無論學習正體字或簡體字者，都方便使用 　　˙系統式建構漢字學習基礎，輕鬆記憶大量漢字 　　‧何謂「漢字鍵接圖像」？ 　　「漢字鍵接圖像」（Chinese Character Key-image Pictures）是介於漢字字形和字義之間的一種圖像，讓學習者一看到圖像就能和漢字產生連結，幫助學習者快速記憶漢字。 　　當學習者見到漢字鍵接圖像時，就如同關鍵字記憶法一般，可同時聯想到漢字的字形及字義。這套「漢字鍵接圖像」已經獲得實驗支持，對於漢字初學者維持記憶的效果與學習興趣的提升，都優於傳統反覆記憶的學習方法。 　　隨著華語熱潮，國際對華

語文學習的需求日益漸增，然而經過觀察，我們發現多數的華語學習者在聽和說這兩項技能掌握良好，在讀與寫的項目卻能力嚴重失衡。究其原因在於識字能力不佳。市面上有關華語文教學之教材如雨後春筍。可惜現有華語教材多強調聽和說的教學，鮮有教材針對識字能力進行重點教學。 　　本書由國立臺灣師範大學陳學志及林振興兩位教授共同編著，針對常用部首及漢字，基於認知學習原理，獨創了一套結合關鍵字記憶法及圖像聯想的「漢字鍵接圖像」（Chinese Character Key-image Pictures）而編寫出此套漢字教材，以協助學習者克服漢字記憶和書寫困難，奠定日後大量學習漢字的基礎。  

資產負債管理之研究分析

為了解決derivative中文的問題，作者宣葳 這樣論述：

本研究由三篇關於保險業資產負債管理議題的論文所構成。本文第二章檢視在台灣地區銷售之典型利率變動型壽險之公平定價問題。假設資產過程滿足Heston隨機變動模型、利率過程為CIR 模型，保險給付將為一系列遠期起點期權之總和。本文就台灣財務市場之資料進行模型參數估計，再利用蒙地卡羅法計算契約公平價格，同時計算風險值（VaR, ES）。本文第三章闡述國際板債券評價系統的實作細節。台灣保險業總資產近兩成之國際板債券在IFRS-9 會計準則下非為純債務工具，必須以公允價值衡量。在此我們敘述以美國固定期限公債收益率或美元LIBOR及ICE利率交換率校正的利率期限結構，配合芝加哥期貨交易所的歐式利率交換選擇

權隱含波動度資料估計Hull-White 短期利率模型之評價理論細節，並使用開放原始碼程式語言Python 與函式庫QuantLib 及三元樹演算法實作國際板債券評價系統。除與櫃買中心系統價格輸出結果相比較外，我們展示本系統在給定利率期限結構與市場現有商品規格下可贖回債券期初價值與隱含年利率、不可贖回期間與可贖回頻率關係之計算。本文第四章探討copula-GARCH 模型在變額年金保證價值計算上的應用。有效的風險管理前提在於推估各種資產間的機率關係，並計算反映系統狀態的各種定量指標的能力。現代計算技術的進步使得更符合實際、不須過份簡化的多變量機率模型運用變為可能，而copula 正是如此的多變

量機率模型。結合GARCH 時間序列模型，我們利用一系列基於無母數統計與經驗過程理論的穩健統計檢定方法，針對給定S&P500 與S&P600 指數時間序列選擇並匹配最適copula-GARCH 模型，進而推估變額年金保證價值。