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考量投資標的基本面、技術面分析並運用遺傳基因演算法決定最佳投資組合

1952年Markowitz提出投資組合的概念，奠定了投資研究領域的基礎。爾後隨著投資標的增加、數學模型及交易機制的變化，使得投資研究不再只是單純的數學問題；衍生而成的是一種結合傳統投資理論、科學模型與投資市場相關訊息的整合性研究。 近代投資研究領域中，運用各類型的人工智慧演算法，例如：遺傳基因演算法(Genetic Algorithm，簡稱GA)，在決定最佳投資組合的議題上有眾多的貢獻。於許多以GA求解投資組合的研究當中，屬指數追蹤的研究最為廣泛。然而，上述的研究卻忽略了投資人除了以過去績效和風險，選擇投資標的外，仍重視投資標的之基本面資訊。另外，技術分析亦是研究時必須考慮的要因之一。故本研究除了運用GA決定最佳投資組合外，亦考量投資標的之基本、技術面分析，試圖模擬投資決策的步驟與考量的資訊。 　　本研究建構的模型主要概念來自於夏普指標，但由於夏普指標考量的風險為變異數，故本研究將採用與實務投資關聯性較高的半變異數進行修正。實證階段中，本研究以所提出之修正夏普指標建構五大投資模式，於2005至2008年為投資期間進行實證，並以台灣50指數之績效為標竿進行比較。結果顯示考量基本分析，並以修正夏普指標最大化為決策目標，運用GA決定權重之投資組合，在投資期間可獲得平均年報酬率17.11%的績效，而台灣50指數於同一期間僅獲得-3.1%的平均年報酬。顯示本研究建構之投資模式於投資期間內，獲利能力優於台灣50指數之表現。

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產品功能矩陣運用在市場產品規劃之研究－以主機板業為例

本研究以主機板產業為例，使用STP與QFD為研究的理論基礎，應用產品功能矩陣運用在大陸個人電腦的區隔市場中，分析對應其區隔市場中的產品規格與功能。進而推導出新的產品功能組合，可以協助企業有效的規劃產品，以及將有限的資源做最有效的運用。 新產品開發方法與步驟的主要方法及步驟如下： 一、分析中國大陸個人電腦區隔市場與其對應的產品功能。 二、針對產品功能依其類型做整理、分析及歸納，獲得產品功能矩陣。 三、依據產品功能矩陣分析推導出新產品，再依據新產品推導新市場區隔。 四、與個案公司產品規劃相關之人員確認此研究確實可行。

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台灣二類電信業者經營策略之研究

本研究主要在於分析並探討國內電信產業之現況、結構及產業所面臨的瓶頸，和在新科技(NGN及4G/LTE)下對電信服務產業可能之衝擊及其可能的創新服務和經營模式，並提出二類電信業者可行的經營策略。 本研究的發現歸納如下： 1、電信服務產業總體營收於2005年達最高峰，以後則呈逐年微幅下降，其原因為語音市場競爭白熱化導致費率大幅降低。行動電話的總通話量於2007年正式超越固網的總通話量。 2、本研究並依二類電信業者的經驗及核心能力提供可能的經營模式建議，ISP業者可選擇Application Aggregator(應用匯集商)，並提供類似Software As A Service的服務；IDC業者則可選擇IDC加值服務商的經營模式，並提供資訊基礎委外和統合通訊的服務；ISR業者可選擇Solution Aggregator的經營模式，提供企業用戶整合式的VoIP、多媒體通訊、及協同互動通訊服務；內容加值業者可選Content Aggregator(內容匯集商)的經營模式。二類電信業者可根據其經營模式的產業供應鏈選擇上、下游策略夥伴，調整成員間的分工，發揮價值創造的最大綜效。

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運用類神經網路、投資標的基本面和技術面分析決定最佳投資組合

在2008年全球金融風暴和通貨膨脹的壓力下，如何全方面管理存款以外之金融商品投資，已成為一重要議題，亦為本研究所欲探討的方向。本研究應用人工智慧技術結合現代投資組合理論，並考量投資人實際投資心理，以期建構出一套結合實務和理論之投資管理流程。 Markowitz平均數—變異數投資組合模型架構所建立之效率前緣，其將股價的非預期上漲或下跌皆視為風險，此種現象與投資人實際想法不同。再者，因影響股價和證券市場波動之因素相當廣泛，本研究利用類神經預測模型，以期能預測出股價未來走勢，進而決定投資之時機和消弭非預期中產生損失之風險。由於證券投資中包含四個部分：股票擇時、交易策略、股票選擇和投資組合。因此，本研究利用類神經網路之預測能力，及藉由證券市場線和下方風險MV模型導出最佳投資組合，並將公司財務基本面指標，包括股東權益報酬率、毛利率和現金流量成長率作為選股策略，和實際進行股票市場中之技術指標，即RSI、KD和MACD指標所形成之交易策略應用於本研究模型中，以期建立一個完整的投資流程和一個良好之投資組合，其績效指標可適當的反映期望報酬率和風險之間的均衡關係。 本研究所建構之模型實際驗證為2005年1月至2008年12月之歷史資料，其表現與台灣資訊科技指數、科技型基金和台灣加權指數相較下，本研究所建構之投資組合模型各季之投資績效，不論是投資報酬率和夏普指標表現都較為優異。藉由本研究之投資流程，建構出一套可供投資人參考之投資決策系統和完整投資流程。

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使用者搜尋行為與關鍵字使用之探索性研究

隨著網際網路的普及，愈來愈多人將網路作為一項資訊來源的主要管道，透過關鍵字搜尋來取得資訊。由於有關關鍵字搜尋行為的研究至今為止仍然不多，故本研究欲探討網友的關鍵字搜尋行為。本研究利用創市際的線上資料庫，收集1338位使用者兩個月內的Yahoo!關鍵字搜尋記錄進行資料探勘，從中找出哪些網路行為與人口統計變數對於關鍵字的搜尋行為有顯著之影響。並進一步將每一個關鍵字區分為熱門或冷門關鍵字，再找出此兩類關鍵字使用者在網路行為與人口統計變項分佈上的差異所在。 研究結果發現，(1)年齡、職業與收入對搜尋關鍵字數量之影響顯著不同；(2)搜尋寬度、長度及搜尋關鍵字數量有顯著影響；(3)搜尋熱門字的使用者與冷熱門搜尋者在搜尋數、寬度及長度上均有所差異，但在瀏覽深度、網路停留時間與搜尋引擎使用率上則無差異。

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半導體零組件通路商行銷模式之研究－以外商與本土通路商個案為例

本研究之目的，在藉由外商與本土通路商行銷策略分析與比較，瞭 解台灣半導體零組件通路業現況及未來發展趨勢。隨著國際化的開放及 台灣半導體產業外移後，產業環境及市場生態不同的情況下，外資廠商 以其擁有的資源優勢，相較於本土中小型通路商的行銷策略或行銷活動 自然會有差異。本研究透由個案研究方法，深度訪談與次級資料分析台 灣半導體零組件通路商與外資廠商的個案公司進行比較與分析。相信， 研究結果將提供本土企業通路商現正面臨國際通路商競爭威脅，電子產 業技術快速變化及複雜不確定性的環境下，如何尋求與發展獨特的競爭 優勢，因此，本研究達到下列目標： 1. 整理行銷與策略相關文獻，以建構本研究觀念性研究架構。 2. 探討台灣半導體零組件通路商所面對的環境，以及瞭解現有通路商 一般的運作模式。 3. 藉由個案分析，探討半導體零組件通路商中，本土企業與外商公司 之行銷策略及運作模式的差異。 4. 提出有效的行銷策略模式，以供台灣半導體零組件通路商擬定行銷 策略的參考。

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台灣IC產業中內外部獎酬對於新產品開發績效的影響:IT支援之干擾效果

新產品開發是公司成功的一大關鍵，而新產品開發績效對於管理方針而言是相當重要的課題。包括新產品開發活動在內，獎酬常常被用於促進各種商業活動之績效。此外，IT支援被視為許多商業運作的基本要素之ㄧ。在新產品開發方面，IT支援同樣可促進新產品開發的績效。本研究針對台灣IC產業以問卷調查方式，實證並予以探討內外部獎酬對於新產品開發績效的影響，以及加入IT支援為干擾變數之影響。 經由淨最小平方分析法(PLS)而得到的實證結果指出，內外部獎酬均正向地影響新產品開發績效。而加入IT支援為干擾變數後，實證結果發現，IT支援負向地影響內部獎酬與新產品開發績效間的關係。然而，對於外部獎酬與新產品開發績效間的關係，IT支援的干擾效果並不顯著。

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台灣開放式股票型基金超漲抗跌之實證研究—隨機β係數模式之應用

國內有許多文獻透過基金經理人的擇時與選股能力來評估基金的績效，然而過去研究多延續CAPM假設投資組合的系統風險為一固定常數或二項變數，但對共同基金而言，β風險係數應會依基金經理人對市場的預期而有所調整，故本研究應用隨機β係數，有助於擇時能力之篩選，以供投資人做為投資決策的參考。 本研究之對象為2003年7月至2008年7月滿五年之股票型基金，共154支，採用日資料，共計有1240筆。研究方法以Chen & Stockum(1986)的隨機參數模型為基礎，檢視β係數是否呈現隨機變動；並在隨機參數模型中加入市場多空的虛擬變數，研究每支基金選股與擇時能力的績效評估，是否有超漲抗跌之效果。 實證結果發現台灣股票型基金154支中(1)79%β係數會因擇時行為或非系統因素產生有隨機變動，(2)20%有顯著擇時能力；(3)全無顯著選股能力。(4)國內開放式股票型中，具有擇時能力者，大多在空頭時期表現較佳，具有抗跌效果。(5)擇時與選股能力在多頭時期為顯著負相關，在空頭時期為正相關。

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新產品成功影響因素之後設分析

本論文旨在藉由後設 (或整合)分析(meta analysis)彙整過去有關影響新產品績效 因素之實證研究，歸納一個以產品創新度與優勢為基礎的架構，目的在於評估各 因素對新產品績效的影響效果，並詴探以產品優勢與產品創新度為中介之效果。 以 Henard and Szymanski (2001)、Pattikawa,Verwaal and Commandeur(2006)的分 類架構為基礎，該研究將影響因素歸為環境、策略、組織與流程等四類，利用主 要關鍵字(如product innovativeness、product advantage、new product success、new product performance)從各資料庫搜尋搜尋過去30(1979-2009)年相關實證文獻，總 共蒐集102 篇文獻並詳細記錄文獻中關鍵變數之間的相關係數、樣本大小、研究 的產業和國家以及信效度等資料。建立各變數之間的關係，並採用結構方程模式 (SEM)分析各因素對新產品績效之影響效果。結果發現: (1)環境變數中的市場潛 能與競爭強度會顯著的影響新產品成功; (2)技術導向與競爭者導向會經由產品 優勢作為中介因子進一步影響新產品成功; (3)技術導向、競爭者導向與跨功能整 合等策略導向變數，皆會影響產品優勢與產品創新度，並進一步對新產品成功正 向影響; (4)市場觀點的創新度會正向的影響新產品創新。

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高科技廠商技術移轉過程-以資源基礎觀點分析

本研究以視廠商具有異質性資源的資源基礎觀點(resource-based view, RBV)與廠商間技術移轉(technology transfer)的理論基礎，檢視高科技廠商為何(Why)跨入另一相關或迥異的產業，此時將如何(How to)運用原有的技術與產生何種獨特技術移轉路徑，並透由個案比較，試圖發現高科技廠商技術移轉路徑之異同。本研究以台灣高科技廠商為研究對象，討論議題為： 1. 高科技廠商進行技術移轉的動機為何？ 2. 高科技廠商的資源與能力對技術移轉途徑的選擇有何影響？ 3. 高科技廠商如何進行技術移轉？ 4. 進行技術移轉有何困難？ 研究方法先採用次級資料分析法，簡述廠商本業與所跨入之產業的概況以選取標的廠商，研究對象是透過產學合作計畫接觸而來，主要個案廠商是已上櫃的公司，經由聯繫後願意持續接受訪談者，再運用深度訪談法獲得廠商技術移轉的歷程軌跡。 研究結果顯示高科技廠商跨產業的動機以創立者最具影響力；資源較多的廠商會選擇併購、整廠輸出等快速跨入市場，但耗費較多金錢、精神的途徑，資源較匱乏的廠商則會尋求國內研究機關，或大學產學合作；技術移轉的結果則會影響下一次技術移轉的路徑選取。