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基於變動猶豫程度之直覺模糊時間序列模型

為了解決taiwan stock exchang的問題，作者余培瑀 這樣論述：

在1986年時，Atanassov學者針對模糊集理論進行了擴展，提出直覺模糊集理論，對於處理不確定性的問題有一定的成效。在2007年時，Castillo學者等人首次將直覺模糊集合理論結合到時間序列的分析中，提升了預測精準度。因此，近幾年與直覺模糊時間序列的相關研究變得活絡。然而在與直覺模糊時間序列的相關研究中，大部份的研究皆以主觀意見決定猶豫程度，甚至部份研究在區間長度及語意個數的仍是以主觀意見去決定的，因此無法以客觀的角度反應出資料集的特性。有鑑於此，本研究的方向主要是探討在直覺模糊時間序列的分析中，如何以直覺模糊時間序列的最小歸屬值決定每個區間的猶豫程度、以資料筆數決定最適當的語意個數以

及區間長度。本研究提出基於變動猶豫程度之直覺模糊時間序列模型，希望能透過該模型解決先前方法的缺失。為了驗證本研究的方法，將採用Alabama大學的入學人數、台灣經濟部能源局(Bureau of Energy, Ministry of Economic Affairs)所提供的台灣季總用電量以及台灣證券交易所(Taiwan Stock Exchange Corporation)所提供的台灣加權股價指數(Taiwan Stock Exchange Capitalization Weighted Stock Index, TAIEX)三組數據，並將本研究的模型以不同的績效指標以及條件與近年其他研究模

式進行績效比較。而在研究結果顯示，本研究不僅改善先前研究的缺失，在預測績效也有進一步的提升。

海外企業來台上市之異常報酬-以台灣存託憑證(TDR)和F股為例

為了解決taiwan stock exchang的問題，作者梁榆惠 這樣論述：

台灣現今經濟產業脈動，為了滿足投資人多元投資需求，政府促使隨著海外企業積極上市 於台灣自由的資本市場，加以區別台灣證券市場相較於他國的競爭力及海外企業願意進資台灣的原因。因此，政府積極推動第二上市且發行台灣存託憑證(簡稱TDR)和外國公司來台第一次上市(簡稱F股)。 本研究以兩種海外企業來台上市的金融商品為背景，進行研究。針對2003-2015年的期間所發行的TDR與F股，我們採用知名的事件研究法來探討在事件日後五天內黃金蜜月期，是否有發生顯著異常報酬(AR)。進一步利用橫斷面與分量迴歸分析探究影響累積異常報酬(CAR)的因子。實證顯示，不管是TDR或F股皆有顯著的AR，且透過

分量迴歸後，發現極其三變數分為負債比率、台商企業及電子科技類股對CAR有影響。故本文可提供來台上市的海外企業在股市投資選擇、給予投資人選股方面的正面評價，甚至提供政府金融主管機關一個未來導向的金融決策。