刑法分則（上）：財產法益篇 (7版)

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【簡介】 本書的寫作內容，除了根據國家考試命題大綱選擇的罪名外，並加入一些具有重要意義，而為習法者應該知悉的罪名。寫作方法上，係以當代德國刑法理論為基礎，結合我國重要議題，對相關學說與實務見解進行深度的引用與討論，以求完整地闡釋每一罪名的保護法益、體系結構與基本內容。因此，不論是仍在學習與準備考試的讀者，抑或是已經從事刑事實務工作的人士，皆可透過本書的閱讀獲得知識上的滿足，並能反思既有知識，從更遼闊的視野觀察各罪問題。 【目錄】 第一章　導論／1 　第一節　刑法各罪體系　4 　第二節　財產犯罪導論　7 第二章　竊盜與侵占／19 　第一節　竊盜罪　21 　第二節　加重竊盜罪　67 　第三節　侵占罪　84 　第四節　竊佔罪　101 第三章　詐欺與背信／109 　第一節　詐欺罪　111 　第二節　電腦詐欺罪　175 　第三節　自動付款設備詐欺罪　185 　第四節　收費設備詐欺罪　193 　第五節　逃漏稅捐罪　199 　第六節　背信罪　215 第四章　強盜與勒索／239 　第一節　強盜罪　241 　第二節　準強盜罪　262 　第三節　強盜罪結合犯　281 　第四節　勒索罪　286 　第五節　強盜得利罪　302 　第六節　擄人勒贖罪　311 第五章　重利與賭博及吸金／325 　第一節　重利罪　327 　第二節　賭博罪　342 　第三節　違法吸金罪　349 第六章　損害財產／357 　第一節　毀損罪　359 　第二節　詐術損財罪　368 　第三節　變更他人電磁紀錄罪　372 　第四節　干擾他人電腦使用罪　380 第七章　阻擾債權執行／385 　第一節　妨害債權執行罪　387 　第二節　破產罪　393 第八章　贓物與洗錢／403 　第一節　贓物罪　405 　第二節　洗錢罪　422 名詞索引／443

非財產上之損害賠償 (1版)

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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