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國立臺北大學 金融與合作經營學系 池祥麟所指導 陳雨晴的 探討 ESG 評級分歧與公司盈餘管理之關聯性 （2021），提出jpm stock price關鍵因素是什麼，來自於代理問題、會計裁量、實質活動操縱、ESG評級分歧。

而第二篇論文輔仁大學 資訊管理學系碩士班 林文修、林湘霖所指導 李明祐的 基於基因表達規劃法的動態交易策略設計之研究-以臺灣股市為例 （2021），提出因為有 隨機森林、LGBM、基因表達規劃法、交易策略的重點而找出了 jpm stock price的解答。

最後網站jpmorgan chase & co (jpm:un) - Stock analysis - including ...則補充：Stock Quote for % ... Earnings Per Share. 15.96. Price/Earnings Ratio. 10.36. Price-to-Book Ratio ... Lorne Steinberg discusses JPMorgan Chase.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了jpm stock price，大家也想知道這些：

探討 ESG 評級分歧與公司盈餘管理之關聯性

為了解決jpm stock price的問題，作者陳雨晴 這樣論述：

近年來投資機構紛紛將環境、社會和公司治理(ESG)納入投資考量，ESG評等數據儼然是現今極具影響力的決策依據。然而，許多研究卻表明ESG評級有著嚴重的分歧，而可能導致評級參考性的降低與永續投資的資源錯置。過去ESG評級分歧的學術研究集中於分歧之決定因素與其對於股票報酬率的影響，但本文嶄新地分析ESG評級分歧對於受評公司盈餘管理的影響。本文認為ESG評級分歧可作為ESG難以衡量的絕佳代理變數，由於相對於企業財務績效(CFP)，ESG比較不易評估，因此，當公司投入ESG行為時，外部股東將可能較無法確切衡量與監督經理人的整體績效(ESG+CFP)，導致經理人更有機會移轉公司資源來圖利自己，造成代理

問題的增加，使得經理人進行盈餘管理以掩飾代理問題的誘因增長。我們發現ESG具有財務透明效果，亦即會降低盈餘管理程度，但是當ESG分歧程度越高時，ESG反而會提高公司盈餘管理的程度。

基於基因表達規劃法的動態交易策略設計之研究-以臺灣股市為例

為了解決jpm stock price的問題，作者李明祐 這樣論述：

隨著金融科技的發展，人工智慧被應用於各類金融商品上，如何從複雜多變的 金融市場中，找出一套能夠獲利的交易策略是一項挑戰，其中在搜尋求解這類問題 中，演化式算法提供了不錯的效果。因此本研究採用基因表達規劃法(Gene Expression Programming, GEP)從過去歷史資料中搜尋有效的交易策略，以交易訊 號、資金管理與風險控管三種基因構建一套交易模型。此外，在交易標的部分，以 隨機森林與 LGBM 兩種決策樹方法，在每一期中動態更新投資組合，期望透過此 種方法提高 GEP 交易模型的獲利與降低其在交易時的風險。依本研究實驗結果發現： (一)在不選股的情況下單獨只使用以技術指標所

構 成的 GEP 交易模型，其模型總交易績效是不理想的。(二)藉由動態選股結合 GEP 交易模型的方法，確實能有效的提升 GEP 交易模型各期的交易績效，如獲利、勝 率與風險等。(三)在純 GEP 模型(技術面)、選股模型(基本面)與動態選股 GEP 模型 (基本面與技術面)三者間的比較下，表現由高至低依序是動態選股 GEP 模型、選 股模型、純 GEP 模型。

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