臺北科技大學工業工程與管理系碩士班學位論文
國立臺北科技大學,正常發行
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對於不同的市場政策的存貨控制政策大部分對於損耗性商品的都是非常敏感的，特別是在化學、食物、飲料、製藥工業。在實務上爲了實現這些存貨政策的重要性，為了決定一個多階生產系統原物料的經濟生產批量(EPQ)和經濟訂購批量(EOQ)，發展了一個整合生產存貨市場模型。在本篇文章提供一個整合單一生產的整合存貨模型。在此系統中，需求率為常數的假設在產品的生命週期的成熟期是非常有效的，並且系統允許缺貨，而且隨著時間會以一個比例缺貨待補。本篇研究從同時考量生產者和販售者的觀點發展一個整合生產存貨模型。對於考慮關於判定整合系統的全域最佳值可以採用一個嚴格數學證明判定出全域最佳解，並且可以得到對於買賣雙方最大的總利潤。
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口碑已深深影響消費者的態度、認知及行為，並會引起消費者的購買。另外，在口碑傳播網絡中，有一群具備特殊技能、知識及能力的個體，他們對網絡中的其他成員產生影響力，並改變或強化他人的想法，我們藉由過去學者的研究，將這群人定義為意見領袖。 在美國電子商務市場研究公司comScore Networks（2007）所公佈的研究報告顯示，全球15歲以上使用網際網路的人口已達7.5億，超越總人口數的14%，顯示網際網路使用的普遍性。而網際網路的興盛，讓口碑傳播不再單純侷限於面對面的口頭對話，電子郵件、MSN、BBS、線上論壇、網站討論區等也成為非常重要的資訊交流管道，同時在這種新型態的口碑傳播模式下，也創造出一群更具影響力的「網路意見領袖」。 根據eMarketer（2007）的觀察報告顯示，美國利用網際網路發表商品口碑的意見領袖人口在不斷成長中。雖然，目前關於這種傳播網路口碑的「網路意見領袖」之驗證研究並不多，但在實務上，卻已有相當多的跡象顯示網際網路的普及，讓意見領袖的「質」與「量」產生改變。故本研究將藉由文獻的歸納，配合關鍵人物評鑑法及觀察法來發展網路意見領袖量表，並透過二階驗證性因素檢驗量表之效度及信度。最後，利用所建構之量表來調查網路意見領袖所擁有的特質，包括：傳統意見領袖特質、人口統計特質及心理特質。希望藉此能更具體描述出網路意見領袖的輪廓，並釐清意見領袖在網路環境中所擁有的特質。
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財務預警模型在財務上是一個重要的議題。對於投資者和顧問而言，可以利用預警模型提供的資訊做初步的決策，進一步，讓企業能及時預防財務危機。因此，本研究企圖建構一預警模型，以提供使用者初步的資訊。 在過去的預警文獻中，學者利用許多領域的方式建構表現優異的預警模型，學者也指出混合模型在建構預警模型上，有著極大的潛能。雖然許多文獻提供了優異的預警模型，卻鮮少文獻著重在模型分類值的分析。針對以往文獻不足之處，本研究結合二元序列演算法以及支援向量機做為混合模型，以二元序列演算法從支援向量機所產生的模型分類值中擷取隱藏資訊，並利用這些資訊協助支援向量機在後期的預測。 本研究分為兩階段來建構混合模型。第一階段是利用四種不同期間的資料來建構類神經模型，並從這四組模型中選取表現最佳的模型來產生模型分類值。在第二階段中，利用二元序列演算法從這些分類值中擷取出預測樣式，並計算預測樣式在預測上的準確率以及誤判率。 本研究建構的預警模型即使在缺少下一期資料的情形下，仍然可以提供初步的預測資訊，這改善了以往模型需要藉由資料才能提供資訊的缺點。此外，實驗結果指出，藉由合適的預測樣式，能提供較佳的預測結果。
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近來國內許多上市上櫃公司接連爆發財務危機，導致有些公司可能被迫列入暫停股票交易、全額交割股甚至為下市公司，造成的財務危機不僅波及企業本身，連一般投資人及外在環境都可能受到影響；因此若能建構一套有效之財務危機預警模型供使用者作為參考，則可讓使用者儘早採取因應措施。 一般的分類模型僅能依過去訓練某時間範圍的資料所產生之法則，對現有資料進行分類判定，無法納入資料的序列性資訊對未來產生預測；而序列探勘技術可依分類模型過去判定的分類結果找出高頻樣式，再轉換為預測樣式，彌補分類模型無法進行預測之缺點，故將引入此技術供使用者作為參考。 基於電子產業為股市成交量最大之類股，一旦出現財務危機，後果將不堪設想，故本研究試著以邏吉斯迴歸 (Logistic Regression) 與二元序列探勘 (Binary Sequence Algorithm; BSA) 技術，針對電子產業公司建構一套預警模型作為財務危機預測之依據；由實證結果得知，在分類模型上，以危機前一年樣本資料所建構的分類模型表現較好，而在整合模型上，亦以危機前一年樣本資料所建的整合模型表現較佳，且有不錯的預測結果。
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本研究試圖運用機率神經網路(PNN)結合二元序列演算法(BSA)建構財務預警模型，以上市公司為研究對象，取用三個年度的公司財務資料。而建構此財務預警模型之主要目的，在於提早發現企業內部潛在的財務危機，藉此提供投資人及電子產業一個參考警訊。 本研究分為兩階段建構模型，第一階段是利用兩種不同資料型態及四種不同期間的資料來建構財務分類模型，並選出最佳模型來產生分類值。第二階段是透過二元序列演算法從這些分類值中產生預測樣式，經由這些預測樣式進行預測。經實證結果來看，藉由適當預測樣式，能提供較佳的預測結果。
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早期危機預警模型的建立，常常透過財務報表上的資訊作為學習樣本，以統計方法或人工智慧的技術建立預測模型，再利用預測模型評估未來公司發生危機的可能性，但這些預測模型必須有過去特定期間的財務資訊，才能對未來產生預測，無法透過過去的趨勢，在缺乏財務資訊的情況下進行預測。本研究根據過去的研究，考量產業因素，採取不同的樣本配對方法，並透過不同時期的樣本資料建立倒傳遞類神經分類模型，並將這些分類模型的分類訊號進一步以序列探勘進行探勘研究，試圖取得健全公司與危機公司的預測樣式並利用樣式進行預測。結果發現，倒傳遞類神經方法結合序列探勘技術可有效地對公司未來情況進行預測。
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本研究主要為分析會影響網路媒介選擇的因素，從文獻探討中找出三種可能會影響選擇媒介的因素，分別為傳播動機、媒介特質和媒介使用習慣，藉由問卷設計，利用ＳＰＳＳ軟體進行因素間的相關性分析及迴歸分析，發現傳播動機、部分的媒介特質及該媒介的使用習慣，會對媒介選擇行為產生影響，但一般網路使用習慣不會影響媒介選擇行為，而在迴歸分析中則可時看出，傳播動機對媒介使用習慣產生影響時，會受到媒介特質和媒介使用習慣的干擾，但在WWW以及通訊軟體這2個媒介上較少出現成立的迴歸式，本研究認為主要是因為使用門檻較簡單且使用人數較多的影響，最後本研究亦歸納出對學術界、媒介管理者及經理人的建議。
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Tauber（1988）建議，一個品牌可以成功地延伸至對於該品牌來說是陌生的產品種類時，必須同時具備契合度（fit）與影響力（leverage）。雖然過去研究建議，對於品牌延伸的成功，必須在原品牌與品牌延伸之間達到一定程度的契合度；然而影響力的議題仍舊相對地未被探討。本研究首先針對品牌延伸相關之文獻進行探討，以瞭解理論架構之發展歷程。在回顧相關文獻之後，研究者依據Bristol（2002）所提出的觀點為主軸，採取驗證性的研究方法，同時以問卷調查的方式將各變數指標所得的訊息量化，透過多變量分析中的多元迴歸分析之概念，並利用SPSS 15.0與AMOS 7.0統計套裝軟體，驗證本研究在經過文獻探討後所提出的理論架構而獲得結論，亦即品牌延伸突現屬性、契合度與品牌情感因素，均可能對於消費者之品牌延伸評價造成正向之影響，而且突現屬性會因為契合度之高低差異而產生對品牌延伸評價之不同程度的影響。
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近年來，企業已視品牌延伸為重要的品牌策略之一，使用「品牌延伸」可獲得利益卻也存在著風險，例如當新產品讓顧客失望時，將可能連帶折損顧客對企業其他產品的信賴；且過度的品牌延伸，亦有可能模糊品牌在消費者心中的特殊定位，而發生所謂的「品牌稀釋」(Brand Dilution)現象。企業如何知道延伸的產品損害或是模糊了消費者對原品牌的印象，又如何知道目前的品牌延伸是過度的。因此本研究將建構品牌延伸稀釋的量表，讓企業可清楚知道目前品牌延伸的稀釋情形。 本研究透過焦點訪談、文獻回顧與內容分析的方式獲得大量的資料，並運用專家檢驗、探索性因素分析將資料萃取、整理成5構面26問項的量表，分別是過度延伸、品牌態度、負向認知、信念不一致與價格/價值，再利用驗證性因素分析的方式檢驗信度與效度，建立出一衡量品牌延伸稀釋的量表。
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在過去的行銷研究中，特別是在行銷與經濟相關之文獻上，有關於通路的競爭與整合等議題早有多方面顯著的發展。然而，大多有關行銷通路的相關文獻，還是沿用一般的傳統經濟學理論及需求函數，卻忽略了交易成本的影響。 本研究之主要目的在於當考量交易成本的情況下，並運用Stackelberg賽局理論的分析方法，來考量製造商與零售商之間的非合作結構之競爭狀況。研究重點將會分析當通路成員支付交易成本後，對於各廠商之間的銷售量、單位利潤、總利潤之影響。並透過這樣的研究方式，給予最適宜的行銷與管理意含，藉以提示企業須重視顧客價值。