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信用卡持有人行為評分模式之建構—結合ICA與DEA方法之應用

近年來金融產業競爭日趨激烈，對大多數新銀行來說信用卡業務在消費金融中佔有很重要的地位，而各銀行所發行的信用卡是否具備有效性亦會直接影響其獲利。因此如何對黃金客戶做好顧客關係管理已成為銀行業必須面對的首要課題。業者應以提高顧客刷卡金額為目標，進而提高銀行的獲利率。資料包絡分析法(Data Envelopment Analysis，DEA)是一種利用每個決策單位元(Decision Making Unit，DMU)的投入(Input)與產出(Output)來評估績效並產生一組對自己最有利權重的技術，而獨立成份分析法（Independent Components Analysis，ICA），篩選具代表性的成份作為新指標變數，使DEA分析的投入變數更具實質意義。 本研究針對信用卡已核卡通過的持卡人的信用卡使用行為，首先利用DEA評估客戶的等級，再經由ICA的方法分析DEA權重的成份特性，並且評估DEA權重影響績效排名之特性。本研究最後也利用分析結果找出信用卡持卡人的偏好因素，並作為銀行調整持卡人信用額度增減、循環利率或是手續費用的依據。

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運用基因演算法於股票市場投資決策之研究

物價的上漲造成個人可支配所得的減少，人們在薪資所得無法跟上物價上漲的幅度時，為了維持實際購買力的不變，人們必須增加其所得，除了增加工作時間外，投資理財就成為了最主要的管道，股票在眾多金融市場投資工具中，其歷史攸久及成熟的特性，一直吸引許多投資者的進入，但，如何預測市場的漲跌走勢以進行正確的投資組合及決策，一直是許多人要探討的問題。本研究從台灣股票市場中挑選出不同類股之股票，採用基因演算法進行股票投資分析，並以股價、成交量、KD線等技術分析指標為模型中之判斷因子，建構一個理性的投資決策系統，主要目的是以建構基因演算法於台灣股票市場投資決策之方法 ，並探討技術指標於股市之效率藉以搜尋相對報酬率較佳之投資方法。

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車輛路徑問題： 比較節省法與掃描法在不同節點數量與車輛載重限制下之求解優劣

車輛路徑問題(Vehicle Routing Problem)一直是許多學者致力研究的問題，其對於物流配送活動中扮演了重要的角色，在實務上，企業如何有效的節省成本與時間並且提高顧客滿意度也是十分重要的一環。然而車輛路徑問題屬於NP-hard問題，求解時間隨著問題規模成長經成呈現指數成長，其大多是透過啟發式解法進行求解，以節省求解問題所花費的人力與時間。 本研究利用啟發式演算法中的節省法(Savings Algorithm)與掃描法(Sweep Algorithm)進行求解，利用程式實作兩種演算法，藉由電腦快速的運算與效率，進行車輛路徑問題的求解與規劃。並且使用不同的配送點數量以及車輛載重限制等條件，進行兩種演算法求解效率的比較，透過不同的例題測試，找出兩種演算法對於不同限制條件下的求解能力影響。 經由測試的結果，我們發現不論配送點數的多寡，當車輛載重限制接近其配送點需求量之最大值(也就是車輛載重限制最小值)時，利用掃描法所求的解，其效率不論是以車輛行駛總距離或車輛使用總數目都較節省法來的有效率，但是當車輛載重限制逐漸提高時，掃描法的求解效率會逐漸下降，而節省法的效率會逐漸超過掃描法。也就是說，節省法會依車輛載重限制容量增加，其求解效率逐漸提高，並且超過相同配送點利用掃描法所求得之解。

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感性行銷與顧客自發行為之關係－以知覺價格公平、顧客滿意度為中介變數

感性行銷是現代企業發展的趨勢，也是傳遞價值與創造顧客滿意的關鍵因素，過去的體驗行銷大多強調在提供服務接觸環境的體驗，由企業創造一個難忘的消費經驗給顧客，感性行銷除了提供服務接觸的環境體驗外，更強調在產品設計、包裝，加入感性工學，並且打造鮮明的企業願景，也在顧客關係管理方面作加強；本研究將感性行銷加入顧客知覺價格公平與顧客滿意兩概念，探討感性行銷是否透過顧客知覺價格公平與顧客滿意，進而提高顧客忠誠、合作、參與等自發行為。 本研究之研究方式採驗證性方法，以問卷調查方式進行，以感性行銷主題相配合之王品集團餐廳及蘋果電腦公司為研究對象，分別回收373份及311份有效樣本，並以LISREL進行實證分析，結果發現理論模式適配情形良好，研究結果多數假說被支持，證實感性行銷會透過顧客知覺價格公平與顧客滿意，進而提高顧客忠誠、合作、參與等自發行為。