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運用機器學習模型分析股票的預測報酬

本文透過不同的機器學習演算法和各種類型的技術指標試圖找出股票市場中最佳的預測模型，再利用預測結果決策出相對應的投資策略。為了避免資料窺探 (Data Snooping) 所造成的推論偏差，我們採用 Hsu, Hsu, and Kuan (2008) 所提出的逐步多重 SPA 檢定法 (Step-SPA) 來檢定投資策略報酬的顯著性。根據 2019 年的標準普爾500指數 (S&P500)，我們發現在顯著水準 5 % 下，沒有任何一組投資策略具有顯著的正報酬。當放寬顯著水準為 10 % 後，便能找到一組投資策略具有顯著正報酬，該策略為一組隨機森林其透過 K 折交叉驗證方式篩選每次隨機抽樣所需的變數個數，再透過該模型生成預測報酬率，若預測報酬率超過0.001則買進或低於–0.001則賣出，再無條件重複該交易訊號延長2天，透過上述所形成的投資策略。

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師範體系教師教學成效是否較佳？ TEPS 的實證研究

教師培育一直是我國教育界十分重視的一環，民國 83 年頒布「師資培育法」，開放一般師範大學申請設立師資培育中心，自此我國師培教育進入多元開放時代。本研究旨在探討由傳統的師範體系、師範大學及師範學院所培育出的教師，其教學與一般大學師資培育體系出身教師的教學，對於學生的成績影響是否有顯著差異。本文之數據資料採用台灣教育長期追蹤資料庫 (TEPS)，彙整學生、家長以及老師問卷，分別討論國/高中以及追蹤樣本。本研究使用多元線性迴歸模型，分析教師所接受的師資培育類型與其教授學生之成就表現是否有顯著關係。本文研究結果發現，我們無法證明師範體系畢業的國中教師，會對其學生的學習成績造成影響。此結果與王明仁 (2005) 的結論相同。然而在高中樣本中，我們發現，若是高中導師及高中數學老師有受過傳統的師範體系教育培訓，將會提升高中學生的綜合學習成績以及數學分析成績，此結論則與 Kane et al. (2008) 相似。

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雙佔競爭下品質提升產品研發： 數量競爭與價格競爭之比較

本文以Symeonidis (2003)的經濟模型架構為基礎，考量一雙佔市場，產品具水平差異和垂直差異下，廠商可通過產品研發來提升自身產品的品質。在兩廠商具對稱性性質下，廠商進行兩階段的賽局博弈，第一階段廠商同時決定其研發投入，第二階段廠商同時決定產量或價格。經過分析，我們可得以下幾個重要之結果：(i) 獨佔廠商的產品研發投入為最高。(ii) 數量競爭相較於價格競爭，廠商的產品研發投入更多。(iii) 在價格競爭下，廠商研發投入與廠商間的競爭程度呈負相關。在數量競爭中卻不一定。(iv) 價格競爭相較於數量競爭模式下，因廠商間的競爭更激烈，故產量較高價格較低、消費者福利較高、廠商利潤較低、且社會總福利較高。(v) 數量競爭下產品間的可替代性與消費者福利呈負相關，價格競爭下產品間的可替代性與消費者福利呈正相關。(vi) 兩種不同競爭方式下的市場總福利與產品間的可替代性呈負相關。

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以季節性差分整合移動平均自迴歸模型與類神經網絡預測臺灣失業率

本研究想了解的是預測單變數失業率資料的模型比較，分別是以季節性差分整合移動平均自迴歸模型(SARIMA)、長短期記憶網絡(LSTM)與時序卷積網絡(TCN)在失業率不同期數後，預測上的變化。以樣本外預測的均方根誤差比較預測能力的好壞，雙時序卷積網絡優於SARIMA模型與長短期記憶網絡，而雙時序卷積網絡與SARIMA模型是以迭代方式預測，長短期記憶網絡則是直接預測。失業率的資料先以虛擬變數的方式，去除結構改變的影響。