時間序列分析:經濟與財務上之應用 (3版)

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【中文書】 書名：時間序列分析：經濟與財務上之應用(三版) 作者：楊奕農 出版社：雙葉 出版日期：2017/02/22 ISBN：9789865668709 內容簡介 　　模型與意涵並重：本書除了必要的統計基礎之詳盡推導外，並加強說明模型所隱含的經濟意義。 　　詳細步驟示範：作者詳列各種分析方法的施行步驟，配合所附之數據資料，在範例中逐步導引讀者實際操作軟體進行檢定、估計、和模型診斷。 　　研究實例解說：在各章中精選實證文獻來解說模型之應用實例，期使讀者能與真正的實證研究實務接軌。 　　介紹熱門研究主題：ARMA、門檻迴歸、多變量 GARCH、向量自我迴歸、單根與共整合、最大概似法之估計。 　　本版全新內容： 　　＊依最新 Eviews 9.5版，更新操作範例 　　＊新增門檻自我相關模型之實作範例（第4章） 　　＊增補單根檢定自動選擇落後期之功能說明示範（第8章） 　　＊增述使用 AIC、BIC 和 HQC來選擇共整合模型的落後期之範例（第9章） 　　＊全新第10章的進階研究，詳細舉例並說明如何運用最大概似法，以利估計軟體沒有的計量模型。 目錄 第01章 時間序列分析的基礎 1.1 從AR(1) 模型談起 1.2 時間序列模型之目的與涵義 1.3 蛛網理論、結構式與縮減式 1.4 AR(1) 模型的收歛值和經濟長期均衡之關係 1.5 加入誤差觀念的AR(1) 模型 本章習題 第02章 Box-Jenkins 的ARMA 模型 2.1 先談談白噪音 (white noise) 2.2 ARMA(p,q) 模型 2.3 MA 隱含的經濟意義 2.4 定態與安定條件 2.5 用ACF 和PACF 判斷落後期數 本章習題 附錄：ARMA 模型的另一種表示法：落遲運算符號 第03章 ARMA 模型的估計 3.1 估計ARMA 模型的第一步 3.2 ARMA 模型的診斷─Q 統計量和JB 統計量 3.3 如何選擇適當的ARMA 模型 本章習題 第04章 結構轉變的考量 4.1 結構轉變在經濟模型和計量模型上之意義 4.2 Chow 的結構轉變之檢定與估計 4.3 讓資料說話的結構轉變檢定 4.4 門檻式自我相關結構轉變模型 本章習題 第05章 自我相關條件異質變異模型 5.1 經濟與財務時間序列統計資料之特性 5.2 ARCH/GARCH 基本模型 5.3 未考量ARCH 對模型估計的影響 5.4 找出模型中是否有自我相關異質變異的問題 5.5 估計ARCH/GARCH 模型 5.6 ARCH 模型在財務上之應用─ARCH-M 模型 5.7 GARCH 模型之擴展應用 本章習題 第06章 多變數模型與向量自我迴歸 6.1 多變數時間序列模型與迴歸 6.2 多變數模型中殘差的問題 6.3 殘差含自我相關之處理 6.4 動態時間序列模型 6.5 向量自我迴歸 本章習題 第07章 多變量GARCH 模型 7.1 多變量GARCH 模型之矩陣基礎 7.2 從GARCH(1,1) 到 多變量GARCH(1,1) 7.3 下三角堆疊模型：vech model 7.4 BEKK 模型 7.5 條件相關係數模型：CCC and DCC models 本章習題 附錄：Eviews 可估計之多變量 GARCH 對照表 第08章 非定態時間序列模型 8.1 從 Random Walk 模型開始 8.2 RW 模型所隱含的經濟涵意 8.3 什麼是單根? 8.4 Dickey-Fuller 的單根檢定與衍生之檢定 8.5 Panel 單根檢定 本章習題 第09章 共整合與誤差修正模型 9.1 整合變數 9.2 什麼是共整合? 9.3 誤差修正模型 9.4 Engle-Granger 共整合檢定與估計 9.5 Johansen 共整合檢定與估計 9.6 Johansen 共整合加入限制式之檢定 本章習題 第10章 進階專題: 最大概似法應用 10.1 最大概似法的基礎觀念 10.2 應用一: 牛刀殺雞─最大概似法估計迴歸 10.3 應用二: 最大概似法估計AR(1)-ARCH(1) 10.4 應用三: 最大概似法估計Probit 模型 本章習題 第11章 附錄 矩陣、向量與特性根 A.1 矩陣和向量之定義與運算 A.2 以矩陣方式表示聯立方程式 A.3 特性根與特性方程式

國際金融:理論與實證 (1版)

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國際金融理論與實證 ISBN13：9789579096928 出版社：雙葉書廊 作者：陳旭昇 裝訂／頁數：平裝／360頁 規格：26cm*19cm*1.7cm (高/寬/厚) 版次：1 出版日：2020/09/01 中國圖書分類：國際金融 內容簡介 　　本書著重在「國際總體金融」（international macro-finance）。主要的重點是「匯率經濟學」與「開放總體經濟學」。本書可用於一般的大學部國際金融課程，只要修過個體經濟學，總體經濟學與統計學的大學部高年級學生皆可輕鬆閱讀。此外，本書也可以當成研究所國際金融課程參考教材。至於商管系所的「國際財務管理」課程也可將本書作為補充教材。 本書特色 　　1. 在理論方面，我們不再討論傳統 ad hoc 的Mundell-Fleming（IS-LM-BP）模型，而是介紹具有個體基礎（micro-foundation）的「開放總體經濟模型」。此外，為了討論金融市場上的風險因素，我們會進一步介紹開放經濟的消費資產定價模型 （open-economy consumption CAPM）。 　　2. 本書另一個特色就是強調實證分析，也就是國際金融理論與資料之間的對話。我們會適時介紹時間序列模型，並說明如何透過時間序列方法驗證相關的國際金融理論。 目錄 第01章 國際收支 1.1 國際收支帳 1.2 國際收支與國民所得會計 1.3 經常帳的不同形式 1.4 草包族經濟學 1.5 全球經濟失衡 第02章 經常帳跨期模型 2.1 兩期原賦模型 2.2 兩期原賦模型與政府支出 2.3 經常帳與景氣循環 2.4 具有生產部門的兩期模型與投資 2.5 無窮期原賦模型 2.6 附錄 第03章 不確定性與經常帳 3.1 具不確定性的兩期原賦模型 3.2 不確定性與投資 3.3 不確定性與經常帳 3.4 附錄 第04章 外匯市場簡介 4.1 外匯市場與匯率 4.2 匯率報價 4.3 外匯交易類型 4.4 匯率變動 4.5 多邊匯率 4.6 衍生性金融商品 4.7 外匯存底與官方國際準備 第05章 匯率制度，匯率風險與遠期外匯 5.1 匯率制度 5.2 均衡匯率與匯率制度簡介 5.3 匯率風險 5.4 遠期外匯與避險 第06章 利率平價 6.1 遠期匯率溢價 6.2 拋補利率平價（CIP） 6.3 CIP 的實證證據 6.4 長期遠期匯率之定價 6.5 附錄 第07章 外匯市場投機活動與風險 7.1 遠期匯率與外匯市場投機活動 7.2 UIP之實證證據 7.3 資產定價模型與外匯市場風險溢酬 7.4 開放經濟的消費資產定價模型 7.5 UIP偏離之其他可能解釋 7.6 附錄 第08章 購買力平價 8.1 絕對購買力平價（PPP） 8.2 一物一價法則 8.3 絕對購買力平價的實證結果與意涵 8.4 相對購買力平價 8.5 PPP的應用 8.6 附錄 第09章 實質匯率 9.1 實質匯率 9.2 實質匯率之決定 : Balassa-Samuelson 模型 9.3 實質匯率與 PPP 9.4 購買力平價困惑 9.5 實質利率平價 9.6 國際平價條件 9.7 再探實質匯率與實質利率之關係 9.8 附錄 第10章 匯率之決定與預測 10.1 匯率的泰勒法則模型 10.2 匯率預測與 Meese-Rogoff Puzzle 10.3 Engel-West 解釋 10.4 Engel-West 解釋的實證證據 10.5 附錄 第11章 外匯市場干預與匯率政策 11.1 外匯市場干預 11.2 三難選擇 11.3 匯率政策 11.4 貶值政策的認定 11.5 台灣匯率政策 第12章 匯率與經常帳動態 12.1 TNT 模型 12.2 生產可能邊界 12.3 消費與需求 12.4 匯率與經常帳 12.5 均衡匯率 12.6 附錄

大數據行銷：邁向智能行銷之路 (1版)

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書名：大數據行銷：邁向智能行銷之路 作者：任立中、陳靜怡 出版社：前程 出版日期：2019 條碼：9789869688147 內容簡介 在資訊爆炸、瞬息萬變的時代，消費者的一舉一動都能被記錄下來，如何從浩瀚似海的大數據中找到貼近消費者偏好的行銷手法，將個人的潛在偏好轉換為實質的購買行為，成為現代行銷人的重要課題。本書遵循理論、模型、預測、決策等四大步驟，以深入淺出的方式探討重要的個人化行銷議題，包括： 本書協助行銷學者從行銷的「原點」出發，進而展望行銷未來趨勢的變化。對於初次接觸行銷的學生，本書將是一個重要的行銷起步指南，避免你迷失在五花八門的行銷光炫世界中。而對於實務界人士而言，若能從書中的案例體會出行銷的精要，將足以發揮他山之石之效，達到「任」意行銷的境界。 ．顧客價值管理 本書提出活躍性指標與顧客價值遷徙路徑等分析工具，預測每位顧客的顧客價值變化將愈趨活躍或沉寂，協助企業提早預防顧客流失的不利情況。 ．產品推薦系統 面對已有大量交易紀錄的舊產品，本書建議先進行市場區隔，再進行產品關聯分析，強化購物籃分析的行銷意義。對於缺乏交易紀錄的新產品，則建議先解構成不同屬性水準的組合，再根據顧客個人的偏好結構，預測其購買新產品的可能性。 ．顧客偏好預測 面對累積一定交易紀錄的舊顧客，本書建議採用區隔層次或個人層次的統計模型，融入貝氏統計的觀念，預測個別顧客對於產品屬性水準的偏好。再使用顧客分群與複製的觀念，根據舊顧客的偏好結構進行新顧客偏好預測，以利導入產品推薦系統。 天下沒有白吃的午餐，複雜的現象需要藉助深層的模式才得以彰顯，簡單的模型假設可能會造成錯誤的推導結果。目前業界對於大數據分析的認識仍止於初階的次數分析與關聯分析，但根據群眾資料的分析結果進行顧客個人的行為預測，準確度令人存疑。本書從顧客個人的角度出發，針對行銷問題的本質建立個人行為預測模型，以進行一對一行銷或網對網行銷，此為大數據行銷的真諦。 作者介紹 作者簡介 任立中 學歷： 美國俄亥俄州立大學行銷管理博士 美國俄亥俄州立大學行銷管理及統計碩士 現職： 臺灣大學全球品牌與行銷研究中心主任 臺灣大學管理學院國際企業學系行銷教授 臺灣大學統計碩士學位學程統計教授 台灣行銷科學學會秘書長 台灣行銷科學學報總編輯 多國籍企業研究學會理事長 中華應用統計學會理事長 中華商管教育發展學會理事長 經歷： 臺灣大學管理學院國際企業學系暨研究所系主任 美國Nationwide保險公司行銷研究部門統計顧問 中國文化大學商學院院長暨觀光事業學系系主任 研究： 論文曾刊登於Journal of Marketing Research等行銷領 域頂尖期刊以及Journal of American Statistics Association等統計領域頂尖期刊，是國內少數跨領域的傑出研究學者。 陳靜怡 學歷： 臺灣大學國際企業學研究所博士 政治大學企業管理研究所碩士 現職： 暨南國際大學國際企業學系副教授 臺灣大學國際企業學系兼任副教授 目錄 第 1 章 概論 第 2 章 大數據時代之行銷策略 第 3 章 萬丈高樓平地起：建置顧客關係行銷資料庫 第 4 章 顧客價值的解析與策略運用：ARFM 模型 第 5 章 海誓山盟：顧客終身價值與遷徙路徑之預測 第 6 章 啤酒與尿布、廚具與內褲：購物籃分析 第 7 章 透視需求、百步穿楊：新產品推薦系統 第 8 章 物以類聚，人以群分：顧客的分群與複製 第 9 章 消費行為大透視：理論、模型、預測、決策

經濟學原理 (4版)

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簡介： ．以直觀方法解釋所有的概念。 ．分析台灣重要的政策與現象，包括口罩實名制、蛋荒、油電凍漲、兩岸服貿協議、房價飆漲、美援與戰後的高成長、匯率干預、外匯存底、央行盈餘繳庫、低利率政策等議題。 ．之排版與圖表符合最高專業水準，全文彩色。 特色： ．新增第7章價格管制，對當前時事口罩實名制、蛋荒、與油電凍漲有深入分析。 ．深入說明經濟學的基本概念，徵引《台灣經濟四百年》與《致富的特權》兩本著作內的例子，講解實際現象，讓學生了解本土經濟議題。 ．更新所有的資料。 目錄 第01章　經濟學是什麼？ 　1.1　矮人頭骨與登山小屋 　1.2　從觀察到解釋 　1.3　人是自利的動物 　1.4　因果關係與相關性 　1.5　經濟學有什麼用？ 第02章　誘因與選擇 　2.1　縱貫鐵路與米價 　2.2　生產可能線與機會成本 　2.3　制度與誘因 　2.4　實是分析與規範分析 第03章　消費者需求 　3.1　需求法則 　3.2　消費者剩餘 　3.3　其他影響需求的因素 　3.4　股票與房地產 　3.5　需求函數 　3.6　消費選擇 　附錄：無異曲線分析法 第04章　比較利益 　4.1　分工 　4.2　生產效率 　4.3　供給法則 　4.4　市場供給線 　4.5　要素稟賦與比較利益 第05章　價格與資源配置 　5.1　網路拍賣 　5.2　果菜市場 　5.3　價格決定資源配置 　5.4　交易成本 第06章　價格機能 　6.1　自願的交易 　6.2　價格機能與經濟效率 　6.3　開放貿易與進口管制 　6.4　開放與管制之爭議 第07章　價格管制 　7.1　排隊買口罩 　7.2　蛋荒 　7.3　油電凍漲 第08章　外部成本與外部利益 　8.1　外部性 　8.2　碳排放交易 　8.3　寇斯定理 　8.4　節能減碳 　8.5　外部利益：義務教育 第09章　共有資源與公共財 　9.1　公共財與私有財 　9.2　共有資源之管理 　9.3　無主物之悲劇 　9.4　公共財之管理 第10章　彈性 　10.1　需求的價格彈性 　10.2　所得彈性與交叉彈性 　10.3　供給的價格彈性 　10.4　彈性之應用 第11章　課稅與補貼 　11.1　政府的功能 　11.2　歲出與歲入 　11.3　補貼 第12章　生產與成本 　12.1　利潤與創新 　12.2　生產 　12.3　成本 　12.4　短期與長期成本 第13章　完全競爭市場 　13.1　價格接受者 　13.2　短期供給線 　13.3　市場供給線 　13.4　經濟利潤與會計利潤 　13.5　價格競爭與品質競爭 第14章　獨占 　14.1　獨占力量 　14.2　獨占之淨損失 　14.3　差別訂價 　14.4　自然獨占 第15章　寡占與獨占性競爭 　15.1　寡占與勾結 　15.2　勾結不易維持 　15.3　反獨占法 　15.4　獨占性競爭 第16章　薪資與勞動市場 　16.1　勞動需求 　16.2　勞動供給 　16.3　勞動市場管制 　16.4　固定資本之租借市場 第17章　國民所得 　17.1　國內生產毛額 　17.2　支出面計算法 　17.3　國民所得 第18章　物價指數 　18.1　購買力平價指數 　18.2　GDP 連鎖實質值 　18.3　所得與福祉 　18.4　消費者物價指數 第19章　經濟成長 　19.1　現代經濟成長 　19.2　電子業的興起 　19.3　成長會計 　19.4　固定投資需求 　19.5　美援與高成長 　19.6　所得收斂 第20章　儲蓄 　20.1　儲蓄與借貸 　20.2　跨期之消費選擇 　20.3　實質利率 　20.4　實質儲蓄 第21章　固定投資與儲蓄 　21.1　儲蓄之選擇 　21.2　可貸資金市場均衡 　21.3　固定投資之選擇 　21.4　均衡儲蓄與投資 第22章　股票市場與風險 　22.1　風險 　22.2　盈餘與股票價格 　22.3　如何降低風險 　22.4　投資策略 第23章　貨幣：供給與需求 　23.1　貨幣經濟 　23.2　貨幣供給 　23.3　存款貨幣 　23.4　貨幣需求 第24章　物價膨脹 　24.1　惡性通膨 　24.2　物價大膨脹 　24.3　通膨是貨幣現象 第25章　貨幣政策 　25.1　升息與降息 　25.2　量化寬鬆政策 　25.3　台灣央行的利率政策 第26章　匯率政策 　26.1　均衡匯率 　26.2　匯率制度 　26.3　匯率干預 　26.4　阻升與低利率 第27章　國際金融 　27.1　經常帳 　27.2　國民儲蓄與國內投資 　27.3　國富與外匯存底 第28章　薪資停滯 　28.1　從高成長到低成長 　28.2　薪資停滯 　28.3　全球化與自動化 　28.4　薪資再成長? 第29章　簡單凱因斯模型 　29.1　失業 　29.2　簡單凱因斯模型 　29.3　乘數效果 ＊第30章　財政赤字 ＊第31章　凱因斯總合供需模型 ＊第32章　景氣循環理論之爭論

財金數量方法 (1版)

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財金數量方法 ISBN13：9789866672606 出版社：雙葉書廊 作者：張森林;石百達 裝訂／頁數：平裝／517頁 規格：26cm*19cm (高/寬) 版次：1 出版日：2010/07/01 中國圖書分類：商業數學 內容簡介 　　現代商管科系的學生在學習財務專業課程，例如投資學、債券市場、期貨與選擇權及財務工程等，最常碰到的難題就是對於許多財務理論及公式背後所代表的數學意義並不熟悉，常常無法瞭解其精髓。因此，本書的特色與目的即在於提供一個學習財務領域所需的數學平台，將所需要的數學知識濃縮在本書中，內容涵蓋微積分、線性代數、機率與統計以及財務上常使用的數值方法。 　　為了讓讀者更能具體瞭解數學在財務上實際運用的方式，本書提供大量財務領域應用的例子，例如：債券的存續期間、極小化變異數投資組合、級數與年金、矩陣對角化與獨立的投資組合、完全市場與複製、Black-Scholes選擇權價格公式的推導、風險值、資本預算中淨現值與內部報酬率的計算、詹森不等式與選擇權價格上下限，以及財務數值方法中常使用的喬列斯基分解法與理查森外插法等等。期盼讀者能夠學習到重要的數學概念之外，更能具體瞭解數學在財務上實際運用的方式。 　　本書適合大專院校的財金相關科系（例如財務金融學系、財務管理學系、金融學系及風險管理與保險學系等科系）之「管理數學」課程的教科書。另外，本書也適合作為有志於進修財務專業課程者一本很好的參考書，讀者可以從本書中學習到正確的財務理論的觀念與方法。 目錄 第一章 基礎數學 1.1 函數的基本概念 1.2 指數與對數 1.3 函數的極限、連續及可微性 1.4 數列與級數 1.5 代數中常見的不等式 1.6 方程式求解 第二章 微積分與其應用 2.1 導數 2.2 偏微分與全微分 2.3 單變量函數的極值 2.4 多變量函數的極值 2.5 黎曼和與定積分 2.6 反導數與微積分基本定理 2.7 羅必達定理 2.8 瑕積分 第三章 矩陣 3.1 矩陣的基本定義與運算 3.2 基本列運算與解連立方程組 3.3 矩陣的分解 3.4 分割矩陣 3.5 行列式 3.6 矩陣在財務上的運用例子 第四章 基礎線代 4.1 向量 4.2 向量空間與子空間 4.3 線性獨立與生成 4.4 基底與維度 4.5 線性轉換 4.6 線性轉換的矩陣表示法 4.7 矩陣的對角化 4.8 列向量空間、行向量空間及最小平方法 4.9 對稱矩陣 第五章 機率與隨機變數 5.1 隨機試驗與樣本空間 5.2 條件機率 5.3 貝氏定理 5.4 隨機變數 第六章 常見的機率分配與應用 6.1 常見的離散型機率分配 6.2 常見的連續型機率分配 6.3 中央極限定理 6.4 財務上常用的統計不等式 6.5 隨機變數的變數變換法 第七章 多元隨機變數 7.1 二元隨機變數的機率函數 7.2 邊際與條件機率函數 7.3 獨立隨機變數 7.4 期望值與條件期望值 7.5 共變異數與相關係數 7.6 常用的多元隨機變數 7.7 變異數-共變數矩陣的性質 7.8 多元隨機變數在財務上的運用 第八章 數值方法 8.1 二項數模型 8.2 內插法與外插法 8.3 二分法 8.4 牛頓法 8.5 割線法 8.6 求解法的應用 8.7 積分數值法 第九章 線性規劃 9.1 線性規劃的基本概念 9.2 線性規劃的圖解法 9.3 線性規劃的單形法 9.4 對偶理論

資料分析的統計學基礎：使用R語言 (1版)

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【簡介】 本書特色 除了告訴讀者統計學是什麼以及有何應用, 本書也注重讓讀者認知到, 為什麼要學這些統計理論的理由與動機。 對於統計理論的介紹, 講求其背後直覺以及應用。 每一章節都專注在回答一個問題, 讓讀者能夠迅速掌握學習重點。 著重模擬與數值計算, 減少繁雜的理論證明細節。對於證明的細節, 有興趣學習更多的讀者可進一步參考《機率與統計推論: R 語言的應用》 (第 2 版, 2023)。 每一章均有 R 程式習題, 或是理論與程式的混合題, 讓讀者從 R 程式的撰寫中, 驗證相關理論, 俾使更為深入了解機率與統計學。 對於 bootstrap 樣本重抽法與貝氏統計推論提供更加細膩的討論。 　　本書從 R 語言的介紹開始, 最後以貝氏統計推論作為結束, 本書不討論迴歸分析。理由在於, 迴歸分析在經濟商管領域已經被進一步延伸為計量經濟學, 與其在本書中略述皮毛, 不如另起爐灶, 期待在下一本著作中再深入討論。 【目錄】 1 資料分析與 R 語言 2 機率理論與應用 3 隨機變數與離散隨機變數 5 分配函數與分量 6 隨機變數的函數 7 期望值與變異數 8 動差與動差生成函數 9 常態分配及其相關分配 10 多變量隨機變數 11 條件機率分配 12 獨立隨機變數與轉換 13 隨機樣本與抽樣分配 14 漸近理論與漸近分配 15 點估計 16 區間估計 17 假設檢定 18 Gamma 分配 19 The Bootstrap 20 貝氏統計推論 A 機率分配與統計相關的 R 函數 A.1 有哪些與機率相關的 R 函數 A.2 有哪些統計相關的 R 函數 B 機率分配表 索引與英漢名詞對照 參考文獻

時間序列分析 (1版)

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時間序列分析 作 者：余桂霖 出版社別：五南 書 系：研究&方法 出版日期：2020/07/01(1版3刷) ＩＳＢＮ：978-957-11-7147-0 書 號：1H79 頁 數：984 開 數：16K 本書適合研究生與研究人員，在社會及行為科學領域，使用時間序列預測模型分析時使用。透過完整的分析方法，讀者研習後，即可著手研究與分析﹔並可進行真實世界問題的預測。 時間序列分析技術是多重技術交叉、結合與關聯的組合。基本上有三種技術；（一）時間序列分析的基本技術（二）廻歸的分析技術（三）自我廻歸統合移動平均的ARIMA模型。本書依據前述三種基本技術進行分析，並透過SPSS軟體的程式與電腦的操作執行達成。讀者可依據本書內容，以及附錄的案例進行研習。 目錄 第一章　時間序列分析：導論 第一節　廻歸分析與時間序列 第二節　時間序列分析技術的發展 第三節　時間序列的基本概念分析 第四節　時間序列分析軟體的發展與應用 第五節　結語 第二章　時間序列的分析與預測的基本技術 第一節　緒言 第二節　預測的類型 一、時間序列模型 二、因果模型 三、質化的模型 第三節　時間序列的成分 一、趨勢成分 二、循環成分 三、季節成分 四、不規則成分 第四節　預測誤差的測量 一、誤差（Error） 二、平均誤差（ME） 三、平均絕對離差（MAD） 四、均方差（MSE） 五、平均百分比誤差（MPE） 六、平均絕對百分比誤差(MAPE) 第五節　利用平滑法預測 一、移動平均 二、加權移動平均 三、指數平滑 第六節　利用趨勢投射法預測時間序列 一、趨勢投射法 第七節　利用古典分解法預測時間序列 一、季節因素的運算 二、消除季節性因子以顯現趨勢 三、季節的調整 第八節　利用迴歸模型預測時間序列 第九節　結語 第三章　時間序列分析：廻歸技術的探究 第一節　導論 第二節　時間序列的廻歸分析：未滯延的範例 一、一個比率目標的假設 二、誤差項 三、時間序列的廻歸模型 （一）直線性：Y與X之間的關係是線性的 （二）非機率的X：E （三）零的平均數： （四）恆定的變異數： （五）非自我廻歸： （六）常態性：誤差項是常態性分配 四、沒有自我廻歸的假設 五、違反沒有自我廻歸假設的結果 六、傳統對自我相關的檢定 七、一個可以選擇對立的估計方法 八、虛擬-GLS估計 九、小樣本的特性 十、延伸到多元廻歸 十一、一個比率目標假設的再斟酌 第三節　時間序列的廻歸分析：滯延的案例 一、滯延的外衍變項 二、滯延的內衍變項 三、滯延內衍變項模型中自我相關的檢定 四、估計 五、虛擬-GLS估計 六、IV-虛擬GLS 七、一個修正比率目標的模型 第四節　預測 一、預測誤差 二、預測的產生 三、修正預測的方程式 四、預測的評估 第五節　可以選擇的時間-相依過程 一、可以選擇的過程 （一）較高階自我廻歸的過程 （二）移動平均的過程 （三）混合的過程 二、過程的辨識 （一）滯延內衍變項模型的應用 三、估計 第六節　摘要 第四章　在時間序列資料中自我相關與自我廻歸的探究 第一節　緒言 第二節　自我相關的問題 第三節　一階自我廻歸的誤差模型 一、簡單的線性廻歸 二、多元廻歸 三、誤差項的屬性 第四節　自我相關與Durbin-Watson檢定 一、自我相關 二、 Durbin-Watson檢定 三、範例 四、評論 第五節　自我相關的修正測量 一、預測變項的增加 二、已被轉變變項的使用 三、Cochrane-Orcutt 的程序 1. p的估計 2. 被轉變模型的適配 四、Hildreth-Lu的程序 五、一階的差分的程序 六、三種方法的比較 七、評論 第六節　以自我相關的誤差項進行預測 第七節　自我廻歸 第八節　提供趨勢發展的適配與預測的自我廻歸模型 一、一階的自我廻歸模型 二、二階的自我廻歸模型 三、pth-Order的自我廻歸模型 第九節　結語 第五章　間斷的時間序列：ARIMA模型代數與技術分析 第一節　緒論 第二節　隨機組成成份， 一、ARIMA 模型（0,0,0）與ARIMA 模型（0,d,0）過程 二、自我相關函數 三、移動平均模型 四、自我廻歸的模型 五、淨（偏partial）自我相關的函數 六、混合自我廻歸-移動平均模型 七、模型的建構 八、季節的模型 （一）季節性的非常定性 第三節　干預成份， 一、一個突然的間斷的，不變的影響 （一）辨識 （二）估計 （三）診斷 （四）影響評估 二、一個逐漸的，不變的影響 三、一個突然的，暫時的影響 四、檢定競爭的假設 第四節　結語 第六章　時間序列的資料分析與SPSS（18版）的操作過程 第一節　緒論 第二節　時間序列的廻歸 一、時間就是一個預測式 二、進行二次方程式趨勢 三、診斷：自我相關的修正 四、Durben-Watson的統計量 五、差分 六、圖形的求取與SPSS軟體的操作方法 （一）在時間就是一個預測式中有關其序列關聯圖的SPSS操作過程 （二）在進行二次方程式趨勢中有關其序列關聯圖的SPSS操作過程 （三）在診斷：自我相關的修正中有關其序列關聯圖的SPSS操作過程 （四）Durben-Watson的統計量中有關其序列關聯圖的SPSS操作過程 （五）在差分中有關其序列關聯圖的SPSS操作過程 第三節　滯延 一、分配的滯延 二、KOYCK模型 三、圖形的求取與SPSS軟體的操作方法 （一）在分配的滯延中有關其序列關聯圖的SPSS操作過程 第四節　自我廻歸 一、AR（1）模型 二、AR（2）模型 三、圖形的求取與SPSS軟體的操作方法 （一）在AR（1）模型中有關其序列關聯圖的SPSS操作過程 （二）在AR（2）模型中有關其序列關聯圖的SPSS操作過程 第五節　指數平滑 一、簡單的指數平滑 二、平滑常數的選擇 三、雙重指數平滑 四、起動雙重指數平滑 五、圖形的求取與SPSS軟體的操作方法 第六節　季節的時間序列 一、季節性 二、季節的（測量）指標 三、圖形的求取與SPSS軟體的操作方法 第七節　季節的自我廻歸 第八節　季節的指數平滑 一、季節指數平滑的起動 二、平滑常數的選擇 三、外在的RMSPE 四、圖形的求取與SPSS軟體的操作方法 第九節　季節的差分 第十節　季節的調整 第十一節　結語 第七章　時間序列預測模型：專題的分析與SPSS（13版）的操作 第一節　指數平滑模型 第一節　指數平滑模型 一、模型類型 （一）簡單的（二）雜林（Holt）（三）冬天（冬季）（四）習慣性（Custom） 二、有四種模型的參數可以被要求進行選擇 （一）一般的(Alpha， )（二）Gamma.（ ）（三）Delta.（ ）（四）Phi.（ ） 三、使用指數平滑去預測未來的量尺 四、理解你的資料 五、建立與分析指數平滑模型 六、建立與分析一個簡單的模型 七、建立與分析一個雜木（Holt）模型 八、建立冬季模型 九、檢定模型預測能力 十、使用模型去預測未來的量尺 第二節　自我廻歸 ...

現代統計學 (3版)

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【簡介】 本書著重於介紹現代的統計觀念與方法，以及如何利用 Excel 來整理分析資料。 以個案研究引發學習動機︰由章前個案引導出本章內容與學習目的，增加學習動機。 練習題目廣泛而多元︰蒐集臺灣各個領域的應用統計議題而編製成練習題，以瞭解統計方法在各領域的應用。 內容全面而有架構︰全書共十六章，章節架構有系統且易於瞭解，涵蓋一般大學統計學的必修內容。 單元豐富而多樣化︰包含新聞報導、觀念與思考、歷史典故等多種不同類型的專欄；此外，書中亦有例題和詳解，與統計相關的名人軼事等，幫助讀者全面而多元的認識統計學。 適用課程︰統計學等相關課程。 適用對象︰大學與技專校院等相關科系學生。 【目錄】 第01章　緒論 　1.1　學習統計學的目的 　1.2　統計學的發展 　1.3　統計學的基本概念 　1.4　統計學的種類 　1.5　統計學的方法 　1.6　統計方法的實施步驟 第02章　資料的蒐集與衡量 　2.1　資料的種類 　2.2　資料的蒐集 　2.3　資料的型態與資料的衡量 　2.4　有效量度與無效量度 　2.5　準確量度與不準確量度 　2.6　數據合不合理 第03章　檢視資料的分布-以統計表與統計圖呈現 　3.1　類別資料的整理與呈現 　3.2　數量資料的整理與呈現 　3.3　枝葉圖 　3.4　時間數列資料的整理與呈現 　3.5　兩組數量資料的整理與呈現 　3.6　統計圖表的優質性與扭曲性 第04章　分析資料-以統計測量數來呈現 　4.1　中心位置的衡量 　4.2　等分位置的衡量 　4.3　分散度的衡量 　4.4　柴比氏定理與經驗法則 　4.5　Z 值 　4.6　盒鬚圖分析法（5 數彙總） 　4.7　分組資料中心位置的衡量 　4.8　兩組數量資料相關性的衡量 第05章　機率論 　5.1　隨機實驗 　5.2　機率理論 　5.3　事件機率 　5.4　事件的性質與事件機率的運算 　5.5　貝氏定理（選讀） 第06章　間斷隨機變數及其常用的機率分配 　6.1　隨機變數的意義與種類 　6.2　單一間斷隨機變數的機率分配 　6.3　二元間斷隨機變數的機率分配 　6.4　二項機率分配 　6.5　Poisson 分配（泊松分配） 　6.6　超幾何分配 第07章　連續隨機變數及其常用的機率分配 　7.1　連續隨機變數的機率分配 　7.2　常態分配 　7.3　標準常態分配 　7.4　均等分配 　7.5　指數分配 　7.6　二項分配與常態分配 　7.7　泊松分配與指數分配的關係 第08章　簡單隨機抽樣與抽樣分配 　8.1　抽樣的重要性與抽樣誤差 　8.2　簡單隨機抽樣 　8.3　抽樣分配 　8.4　樣本平均數的抽樣分配 　8.5　中央極限定理（非常態母體） 　8.6　樣本平均數抽樣分配的應用 　8.7　樣本比例的抽樣分配 　8.8　其他抽樣方法 第09章　統計估計 　9.1　點估計的意義與限制 　9.2　估計式的評斷標準 　9.3　區間估計的意義 　9.4　母體平均數的區間估計-大樣本 　9.5　母體平均數的區間估計-小樣本 　9.6　母體比例的區間估計 　9.7　樣本數的選擇 　9.8　母體變異數的區間估計 第10章　假設檢定 　10.1　假設檢定的基本概念 　10.2　母體平均數的假設檢定-大樣本 　10.3　母體平均數的假設檢定-小樣本 　10.4　母體比例的假設檢定 　10.5　母體變異數的假設檢定 　10.6　樣本數的選擇與假設檢定 第11章　兩母體的統計估計與假設檢定 　11.1　兩個獨立母體平均數差的統計推論-大樣本 　11.2　兩個獨立母體平均數差的統計推論-小樣本 　11.3　成對母體平均數差的統計推論 　11.4　兩個母體比例差的統計推論 　11.5　兩個母體變異數比的統計推論 　11.6　樣本數的選擇 第12章　卡方檢定 　12.1　類別資料的分類與呈現 　12.2　配合度檢定 　12.3　獨立性檢定 　12.4　齊一性檢定 第13章　變異數分析 　13.1　檢定多個母體平均數是否相同 　13.2　多重比較 　13.3　實驗設計 　13.4　一因子變異數分析-完全隨機設計 　13.5　一因子變異數分析-隨機集區設計 　13.6　二因子變異數分析 第14章　簡單迴歸分析與相關分析 　14.1　兩變數間的關係 　14.2　簡單迴歸分析的方法 　14.3　相關分析 　14.4　相關分析與迴歸分析的關係 第15章　複迴歸分析與複相關分析 　15.1　複迴歸分析的方法 　15.2　複相關分析 　15.3　複迴歸模型中解釋變數的相對重要性 第16章　時間數列分析與預測 　16.1　時間數列的意義與性質 　16.2　時間數列資料的組成 　16.3　時間數列的模型 　16.4　時間數列的古典分析方法 　16.5　時間數列的迴歸分析方法 　16.6　利用平滑法分析時間數列 　16.7　預測精確度的衡量

總體經濟學 (3版)

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書名：讀美國判決學專利：案例導讀與分析<翰蘆> 作者：吳聰敏 出版社：翰蘆 出版日期：2007/09/01 ISBN：9789574147465 內容簡介 　　歷經三次大改版，年年重刷暢銷，市佔率和普及率數一數二，為總體經濟學最受歡迎著作。本書非常適合一學年課程，因章節明確可以取捨，亦可做為一個學期授課之用。 　　引介新興古典模型，結構則與經濟學者Barro教科書所見略同，與坊間主要介紹凱因斯總體經濟理論的著作不同。因本書能同時兼顧這兩大理論而更為齊備。 　　本書非常強調理論解釋現象，分析許多實際的經濟現象，很具臨場感。為加強讀者理解，作者精心更新各項資料、加入各類圖表，並在文字上多所費心而清晰易讀。 　　作者加入許多與台灣總經有關的素材，大致為：台灣與南韓平均每人GDP之比較、台灣的出口與景氣波動、台灣的匯率政策與貨幣政策、全球化議題、外匯存底與國家財富、勞退新制、最低稅負制。 目錄 第1章　國民所得與物價指數 1. 總體經濟問題 2. 國內生產毛額 3. 國民所得 4. 國民支出 5. GDP平減指數 6. 消費者物價指數 第2章　現代經濟成長 1. 現代經濟成長 2. 投入與產出 3. 勞動生產力 4. 台灣長期經濟發展 5. 成長會計 第3章　儲蓄與成長 1. 儲蓄與固定投資 2. Solow成長模型 3. 所得收斂 4. 內生成長模型 第4章　自給自足經濟 1. 生產函數與偏好 2. 家庭的選擇 3. 解釋現象 4. 消費增加與工時減少 第5章　消費與儲蓄 1. 借貸市場 2. 實質利率與名目利率 3. 借貸市場與消費選擇 4. 消費支出之變動 5. 儲　蓄 第6章　恆常所得理論 1. 消費支出與所得 2. 親子愛心與跨代移轉 3. 恆常所得假說 4. 實證研究 5. 消費支出之變動 第7章　固定投資與均衡所得 1. 固定資本 2. 投資需求 3. 借貸與商品供需 4. 國民所得均衡 第8章　勞動市場與全球化 1. 勞動市場 2. 均衡工資率 3. 全球化 第9章　景氣波動與失業 1. 景氣波動的特徵 2. 供給面衝擊 3. 國外需求下降 4. 失　業 第10章　貨幣供需與物價 1. 貨幣的功能 2. 貨幣供給額 3. 貨幣需求 4. 貨幣供需均衡與物價 第11章　物價膨脹 1. 物價膨脹率現象 2. 貨幣成長 3. 實證分析 4. 物價膨脹之實質影響 第12章　貨幣政策 1. 經濟理論與政策 2. 預期心理與政策效果 3. 貨幣政策透明化 4. 貨幣乘數與政策工具 第13章　匯率政策 1. 均衡匯率 2. 匯率市場干預與貨幣供給 3. 匯率與物價 4. 購買力平價 5. 匯率制度之選擇 第14章　國際借貸 1. 國際借貸市場 2. 國際收支帳 3. 外匯存底 4. 經常帳與景氣波動 5. 貿易條件 第15章　金融中介與股票市場 1. 金融市場的功能 2. 金融中介 3. 股票市場 第16章　政府支出 1. 政府的經濟功能 2. 財政支出結構之演變 3. 政府購買支出之影響 4. 社會安全支出 第17章　課　稅 1. 稅收制度 2. 所得稅與工作意願 3. 勞退新制 4. 促進產業升級條例 第18章　公　債 1. 財政赤字與政府儲蓄 2. 公債融通之影響 3. 財政赤字與物價膨脹 參考文獻 習題解答 索引與英漢名詞對照 看更多

R語言與金融時間序列分析：含金融股市各項分析、預測與股市交易策略回測模擬（附光碟） (1版)

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【簡介】 本書適合大專院校研究生與有興趣於探究金融股市預測方法的讀者在社會及行為科學領域，作為時間序列預測模型分析技術或方法的參考。透過書中系統性理論歸納與R語言軟體教學，讀者可運用於預測專業領域研究的情況，進而判斷趨勢、做出決策。 時間序列分析與預測技術是多重技術交叉、結合與關聯的組合，本書主要探究其中四種技術成分： 1. 時間序列分析的基本技術； 2. 時間序列分析的指數平滑； 3. 自我迴歸統合移動平均（ARIMA）模型的建構、修正、向前預測與驗證； 4. 股市量化交易概念、交易策略的建構、策略回測的模擬與預測。 書中詳細介紹各個技術方法，並說明分別的優點與適用時機，且以R語言編碼、計算與製圖，進行實際分析操作。隨書附贈光碟資料豐富，收錄〈金融股市時間序列總和摘要分析〉，提供讀者對金融股市時間序列的研究方法有更多的選擇與運用。  【目錄】 第1章　導論 第一節　時間序列與預測 第二節　時間序列分析與預測技術的主要組成成分 第三節　時間序列的預測範圍與驗證過程 第四節　時間序列的基本概念分析 第五節　預測的性質與使用 第六節　預測進行的過程與資料的來源 第七節　本書分析架構的說明 第八節　結語 第2章　時間序列：R語言軟體的下載與重要套件或軟體包的運作 第一節　緒論 第二節　從網路中下載R語言軟體 第三節　時間序列數據的讀取與軟體的操作方法 第四節　從網路取得股價資料、公司的代碼與資料檔的建立 第五節　從網路取得債券、基金、黃金、原油、指數、外匯和全球經濟數據 第六節　從R的套件如tidyquant中的各函數取得各種股票指數／交易所列表數據與圖形 第七節　從R的套件如fpp2或ggplot中取得範例檔案進行 第八節　從R的套件如fpp3或ggplot中取得範例檔案進行 第九節　本書使用主要時間序列軟體套件：quantmod、tidyquant與quantstrat的概述 第十節　結語 第3章　時間序列分解（time series decomposition） 第一節　緒論 第二節　時間序列組件（time series components） 第三節　移動平均線（moving averages） 第四節　經典分解（classical decomposition） 第五節　X11的分解 第六節　SEATS的分解 第七節　STL的分解 第八節　測量趨勢和季節性的強度（measuring strength of trend and seasonality） 第九節　分解預測（forecasting with decomposition） 第十節　使用訓練和測試集方法（途徑）進行分解預測的比較 第十一節　結語 第4章　指數平滑（exponential smoothing） 第一節　緒論：平滑法的預測 第二節　簡單指數平滑：沒有趨勢或季節性的數據技術 第三節　霍爾特的線性趨勢方法（Holt’s linear trend method） 第四節　阻尼方法（damping methods） 第五節　霍爾特的季節性方法（Holt-Winters） 第六節　創新狀態空間模型用於指數平滑 第七節　三重指數平滑 第八節　從天真（naive）到自我迴歸統合平均ARIMA，至簡單指數平滑（SES Holt指數平滑）的預測方法 第九節　指數平滑方法在股市的應用 第十節　結語 第5章　使用R語言：時間序列資料取得、建立、繪製、特徵、差分、對數、ARIMA模型的建構與預測 第一節　緒論：時間序列資料 第二節　時間序列資料數據的取得、探索與處理 第三節　時間序列的特徵 第四節　時間序列模型 第五節　R中的自我迴歸（AR）模型 第六節　R中ARIMA的建模 第七節　R中使用ARIMA建模進行預測——案例研究 第八節　R中使用ARIMA與多種建模進行預測——案例研究 第九節　結語 第6章　時間序列：進行量化與股票交易訊息的建構與分析 第一節　緒論 第二節　量化交易概念策略的產生與製作 第三節　使用quantmod套件產生交易信號的基本功能：以2330.TW台積電為範例 第四節　使用tidyquant套件產生量化交易的基本功能 第五節　趨勢交易：最常見的幾個指標 第六節　日內交易（day trading） 第七節　結語 第7章　時間序列：量化與股票交易策略的回測模擬 第一節　緒論 第二節　鍋爐板設置（boiler plate set-up）策略：以2330.TW、2454.TW、3008.TW、3661.TW為範例 第三節　簡單過濾規則策略：以2330.TW、2454.TW、3008.TW、3661.TW為範例 第四節　買入並持有策略 第五節　SMA規則策略：範例2330.TW、2454.TW 第六節　帶有波動率過濾器的SMA規則策略 第七節　EMA策略：範例2330.TW、2454.TW 第八節　smaCross策略：範例2330.TW 第九節　sma crossover策略：範例2330.TW、2454.TW 第十節　布林帶策略（Bollinger Bands Strategy）：範例2330.TW、2454.TW 第十一節　Strat.SMA策略：範例2330.TW、2454.TW、3008.TW、3661.TW 第十二節　sma.strategy策略：範例TW2454 第十三節　SMAstrat策略：範例2330.TW 第十四節　結語 

財金時間序列分析：使用R語言(附光碟) (1版)

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書名：財金時間序列分析：使用R語言(附光碟) 作者：林進益 出版社：五南 出版日期：2020/03/00 ISBN：9789577637604 內容簡介 ✎為實作派的你而寫——翻開本書，即刻上手！ ✔提供完整程式語言，對照參考不出錯 ✔多種程式碼撰寫範例，臨陣套用、現學現賣 　　未來的國際通用語言只有一種——程式語言。FinTech強勢佔領金融市場，想在瞬息萬變的財金領域脫穎而出，就要具備程式語言邏輯的知能。 　　●打造沉浸式R語言的學習環境 　　本書用統計學觀點，檢視實際的財金時間序列資料，臨場感十足。讀取、計算、模擬、編表或繪圖，皆詳細收錄對應的R程式，不省略不馬虎，對應實作好簡單。 　　●比起理論，更重視實際操作 　　不僅強調理論與實際結合，同時包括蒙地卡羅、拔靴與貝氏計量等模擬方法。提供許多R程式碼撰寫範例，情境式學習，效果更加分。 　　●拜程式語言的強大，學習門檻大幅降低 　　除了適合大學部或研究所的 「時間序列分析」 、「計量經濟學」 或 「應用統計」 等課程；搭配貼心解說的「附錄」使用，也適合從零開始的讀者自修。 目錄 Chapter 1 迴歸模型 ( 一) 1. 迴歸模型的意義 2. OLS 估計式的幾何特徵 2.1 OLS 估計式的數值特徵 2.2 Frisch-Waugh-Lovell 定理 3. 迴歸模型的假定與OLS 3.1 AT、AL 與AFR 的意義 3.2 AX 的假定 3.3 AH 與AN 的假定 3.4 Mann-Wald 定理 Chapter 2 迴歸模型 ( 二) 1. 統計推論 1.1 有關於β 的線性假設檢定 1.2 線性限制下的估計 1.3 一個例子：MRW（1992） 2. LR、Wald 與LM 檢定 2.1 ML 估計 2.2 LR、Wald 與LM 檢定 3. 初見拔靴法 3.1 拔靴法的原理 3.2 拔靴法於迴歸模型的應用 Chapter 3 ARIMA 模型 ( 一) 1. 隨機過程 1.1 定態的隨機過程 1.2 定態隨機過程之建構 1.3 落後運算式的應用 2. AR 過程 2.1 AR(p) 過程 2.2 衝擊反應函數 Chapter 4 ARIMA 模型( 二) 1. ARIMA 模型 1.1 MA 過程 1.2 ARMA 過程 1.3 ARIMA 模型的建立 1.4 預測 2. 非定態隨機過程的考量 2.1 虛假迴歸模型 2.2 Beveridge-Nelson 分解 Chapter 5 頻譜分析 1. 認識週期函數 1.1 正弦與餘弦函數 1.2 季節模型 2. 母體頻譜 2.1 自我共變異數產生函數 2.2 母體頻譜與其特徵 3. 母體頻譜的意義 3.1 母體頻譜的解釋 3.2 樣本週期圖 3.3 長期變異數 4. 母體頻譜的估計 4.1 長期變異數的估計 4.2 母體頻譜的估計 Chapter 6 單根檢定 1. 非定態分配理論 1.1 定態與非定態隨機過程變數 1.2 非定態變數的漸近分析 2. 傳統的單根檢定 2.1 DF 檢定 2.2 ADF 檢定 2.3 PP 檢定 2.4 KPSS 檢定 3. 較有效的單根檢定 3.1 除去趨勢化 3.2 ERS 檢定 3.3 有效的修正PP 檢定 Chapter 7 VAR 模型 1. SUR 模型與線性VAR 過程 1.1 SUR 模型 1.2 線性VAR 過程 2. VAR 模型的估計 2.1 OLS 與ML 估計 2.2 RGLS 估計 3. 定態的VAR 模型 3.1 預測 3.2 落後期p 選擇過程 3.3 Granger 因果關係 3.4 衝擊反應函數 3.5 預測誤差之變異數拆解 3.6 診斷檢定 4. 拔靴法 4.1 AR(p) 模型 4.2 VAR(p) 模型 Chapter 8 貝氏VAR 模型 1. 貝氏統計方法 1.1 貝氏理論與計算 1.2 線性迴歸模型 2. Gibbs 抽樣方法 2.1 線性迴歸模型的應用 2.2 Gibbs 抽樣的收斂 3. VAR 模型的應用 3.1 BVAR 模型 3.2 Minnesota 先驗 參考文獻 中文索引 英文索引 詳細資料 ISBN：9789577637604 規格：平裝 / 452頁 / 19 x 26 x 2.26 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版 出版地：台灣 本書分類：商業理財> 會計/統計> 統計軟體分析 本書分類：專業/教科書/政府出版品> 財經類> 統計> 統計軟體