蕭國倫;劉柏辰;蔡泊均;
頁: 177-207
日期: 2024/04
卷期: 31(2)
關鍵字: 股票預測;深度學習;時間卷積網路(TCN);長短期記憶(LSTM);
Keywords: Stock prediction;Deep learning;Temporal Convolutional Network (TCN);Long Short-Term Memory(LSTM);
摘要: 股價預測一直是一個很棘手的問題，由於許多因素都會影響股價，因此簡單的模型無法準確預測。但添加太多的特徵將增加模型的複雜度，若能找到關鍵的特徵，模型的準確性將會更好。在股票預測領域中，許多使用長短期記憶(Long Short-Term Memory, LSTM)的研究顯示了良好的結...

引用     導入Endnote

郝沛毅;龔千芬;
頁: 303-333
日期: 2022/10
卷期: 29(4)
關鍵字: 股價預測;模糊支持向量機;卷積神經網路;雙向長短期記憶體;注意 力機制;
Keywords: Stock prediction;Fuzzy support vector machine;Convolutional neural networks;bi-directional long short-term memory;Attention mechanism.;
摘要: 股價預測是橫跨金融與計算機科學領域的經典預測問題，由於成功預測股價 的潛在好處，它吸引一代又一代的學者與投資者從不同的角度、無數的學理、眾 多的投資策略和不同的實踐經驗來開發各種預測方法。股價預測的困難癥結點在 於影響股票漲跌的因素太多。股市波動通常...

引用     導入Endnote

陳孟淳;林勝為;苗議丰;林娟娟;
頁: 199-221
日期: 2022/07
卷期: 29(3)
關鍵字: 價值接受模型;訂閱經濟;串流音樂平台;
Keywords: Value based adoption model (VAM);subscription economy;music streaming services;
摘要: 隨著網路普及改變了消費者取得音樂聆聽的方式，在串流音樂平台百家爭鳴之際，業者為取得更多用戶並提供個人化服務，了解用戶需求是首要任務。本研究意圖找出影響用戶訂閱意願的因素，採用感知價值理論與價值接受模型(Value based Adoption Model; VAM)為理論基礎，透過個...

引用     導入Endnote

謝承勳, 莊怡欣,蕭櫓;
頁: 161-179
日期: 2022/04
卷期: 29(2)
關鍵字: 賽局理論 ； 最適訂價策略 ； 外送平台 ； 佣金率 ;
Keywords: Game Theory ； Optimal Pricing Strategy ； Food Delivery Platform ； Commission Rate;
摘要: 近年來，外送平台快速崛起改變了消費者購買餐點的習慣。人們不必親自去餐廳和手搖飲品店，利用外送平台即可獲得餐點，且疫情期間，外送平台成了重要的角色。本研究探討餐飲業者加入外送平台之最適策略選擇，以賽局理論建構一模型來分析業者加入外送平台的最適訂價策略，...

引用     導入Endnote

林淑瓊;曾筱珽;沈岱祥;
頁: 307-336
日期: 2021/07
卷期: 28(3)
關鍵字: 人力需求規劃;客戶服務中心;服務品質;網路購物;電子商務;
Keywords: Manpower Requirement Planning;Call Center;Service Quality;Online Shopping;Electronic Commerce;
摘要: 需求規劃是始自生產作業管理領域的重要研究議題，在電子商務興起後，消費者的服務需求激增，更多人力競相投入此一產業，網路平台經營者為提升顧客的服務品質與滿意度，也開始進行服務人力需求規劃，卻少有研究針對企業數位轉型變遷後的網路購物平台客戶服務中心人力之配...

引用     導入Endnote

蔡佳靜;李啟彰;
頁: 79-110
日期: 2020/01
卷期: 27(1)
關鍵字: 網路促銷;時間壓力;反事實思考;未行動的後悔;
Keywords: internet promotion;time pressure;counterfactual thinking;inactionregret;
摘要: 本研究採實驗法，實驗一與實驗三探討網路促銷方式（數量促銷／混合式促銷）與時間壓力強度（高度／低度）對未行動後悔的影響。實驗二與實驗四探討反事實思考方向（向上／向下）與時間壓力強度（高度／低度）對未行動後悔的影響，皆為2X2的因子設計。實驗一與實驗三結果顯...

引用     導入Endnote

陳郁晴;李俊賢;
頁: 451-482
日期: 2019/10
卷期: 26(4)
關鍵字: 多目標特徵挑選;人工神經網路;球型複數模糊集;球型複數神經模糊系統;混合式機器學習;
Keywords: multi-target feature selection;artificial neural networks (ANN);sphere complex fuzzy sets (SCFS);sphere complex neuro-fuzzy system (SCNFS);hybrid machine learning algorithm;
摘要: 時間序列資料的變化有著眾多變因，在預測上一直是具有挑戰性的問題和研究。最常應用於股市上的股價變化，從時間的推移中找出股票之間的關係，因此本篇設計一多目標時間序列預測模型，應用於股價預測。模型包含兩種模型架構，人工神經網路（Artificial nural networks; A...

引用     導入Endnote

王慶豐;李俊賢;
頁: 413-450
日期: 2019/10
卷期: 26(4)
關鍵字: 複數模糊類神經;複數模糊集;特徵選取;粒子群最佳化演算法;遞迴最小平方法;
Keywords: complex neuro-fuzzy;complex fuzzy set;feature selection;particle swarm optimization;recursive least squares estimator;
摘要: 面對現今的國際化環境，投資已成為許多企業與人們的獲利方式，股票為此領域相當普遍的交易模式，但股價波動所牽涉層面廣泛，固然難以估計與預測，人工智慧中的深度學習即為當今預測的最佳工具之一。本研究提出一種新形態之複數模糊類神經分類模型（Complex Neuro-Fuzzy ...

引用     導入Endnote

陳振東;謝政翰;
頁: 153-177
日期: 2019/04
卷期: 26(2)
關鍵字: 金融科技;股價漲跌預測;機器學習演算法;模糊推論預測系統;
Keywords: FinTech;stock price forecasting;machine learning;fuzzy inference forecasting system;
摘要: 近年來，利用智慧數據分析方法以預測股價乃是金融科技（Financial Technology; FinTech）領域的重要議題。然而，有許多的技術指標以及人為主觀因素會影響股價的漲跌預測，因此必須有效掌握重要的影響指標，才能提高股價漲跌預測的正確率。為此，本研究透過技術指標的篩選...

引用     導入Endnote

李家琪;黃秀玲;
頁: 179-208
日期: 2019/04
卷期: 26(2)
關鍵字: data envelopment analysis (DEA);information services industry;operating efficiency;efficiency reference sets;
Keywords: 資料包絡分析;資訊服務產業;經營效率;效率參考集合;
摘要: Purpose-This paper aims at benchmarking the operations of inefficient firms and offering suggestions on how these firms could concentrate their efforts. Design/methodology/approach-The data envelopment analysis (DEA) is used to analyze the operating ...

引用     導入Endnote

陳宜棻;蔡逸帆;
頁: 121-151
日期: 2019/04
卷期: 26(2)
關鍵字: 行動銀行;顧客價值;方法目的鏈;階梯法;
Keywords: online group buying;perceived fairness;price;waiting time;demand;
摘要: 電子商務的蓬勃發展，以及無線網路和智慧型手機普及的環境之下，行動銀行成為銀行業者關注的商機。本研究採用方法目的鏈（means-end chain; MEC），並以階梯法作為深度訪談的工具，針對40位具有使用行動銀行經驗的使用者進行訪談。藉由方法與目的之連結架構，逐步導引由...

引用     導入Endnote

郝沛毅;歐仁彬;黃天受;林振穎;吳建生;
頁: 363-395
日期: 2018/10
卷期: 25(4)
關鍵字: 股價預測;情緒分析;潛在狄利克雷分配;文字探勘;模糊理論;支持向量機;
Keywords: stock trend prediction;sentiment analysis;latent dirichlet allocation;text mining;fuzzy theory;support vector machine;
摘要: 能夠成功預測股票漲跌趨勢明顯地有許多好處，根據效率市場假設，公司股票的價值是由當前所有可用的信息給定。當分析師、投資者和機構交易者評估當前股價時，新聞在股價估值過程中發揮重要作用。事實上，金融新聞刊載有關於公司基本面的訊息，和影響市場參與者期望的質化...

引用     導入Endnote

洪嘉慶;黃正魁;古政元;
頁: 283-306
日期: 2018/07
卷期: 25(3)
關鍵字: 資訊安全新聞事件;事件研究法;市場價值;異常報酬;
Keywords: information security news;event study method;market value;abnormal return;
摘要: 隨著資訊科技與網路應用的快速發展，企業已開始利用它們來提升組織內部與外部之間的溝通效率，但這也同時產生了資訊傳遞、個人資料保護與資訊安全的相關問題，因此企業在進行資訊化的當下其實亦面臨著潛藏之風險。另外，當網路與電腦計算能力提升的同時，駭客與惡意程式...

引用     導入Endnote

陳美如;陳純德;
頁: 209-243
日期: 2017/04
卷期: 24(2)
關鍵字: 網路團購;信任確保論述;思考可能性模式;中央路徑;週邊路徑;
Keywords: internet group purchase;trust-assuring argument;elaboration likelihood model (elm);central route;peripheral route.;
摘要: 本研究以思考可能性模式（Elaborate Likelihood Model）為立論基礎，試圖瞭解消費者如何透過中央路徑（論述品質）與周邊路徑（來源可信度），形成對特定團購網站（Groupon 模式）的信任，以及信任對後續相關行為意圖的影響。此外，本研究也進一步深入探討，團購價格感受...

引用     導入Endnote

陳宜棻;史巧玉;
頁: 55-85
日期: 2015/01
卷期: 22(1)
關鍵字: 線上團購;認知公平;價格;等待時間;需求程度;
Keywords: online group buying;perceived fairness;price;waiting time;demand;
摘要: 本研究旨在探討消費者參與團購時，面對不同的價格情況所產生之認知公平及團購意願的影響。並檢驗等待時間及需求程度的因素考量下，對認知公平的干擾效果。本研究採用2（價格情況：有利／不利）×2（等待時間：長／短）以及2（價格情況：有利／不利）×2（需求程度：高／...

引用     導入Endnote

范有寧;黃心惟;陳靜枝;
頁: 27-50
日期: 2012/01
卷期: 19(1)
關鍵字: 流行性商品;數位口碑;銷售預測;文本挖掘;需求管理;
Keywords: Fashion Product;Electronic Word-of-Mouth;Sales Forecasts;Text-Mining;Demand Management.;
摘要: 市場瞬息萬變，企業必需不斷調整腳步，才有機會取得先機，而企業的採購與生產計劃源頭即是銷售預測，足見銷售預測的重要性。即使如此，企業在銷售起伏較大的流行性商品上的銷售預測仍不是非常準確。從文獻探討中可知，口碑是影響消費者購買的動機之一，消費者可由身邊的...

引用     導入Endnote

賴香菊;林皇吉;董和昇;楊鎮遠;
頁: 1-26
日期: 2012/01
卷期: 19(1)
關鍵字: 價格分布;價格波動;線上集體購物;交易效用;參考價格;
Keywords: Price dispersion;price volatility;online group buying;transaction utility;reference price;
摘要: 本研究以訊息經濟學與交易效用理論為基礎，藉由比較消費者內部參考價格與預期價格的差異，探討市場價格分布與價格波動如何影響消費者加入集體購物的意圖。實驗結果顯示市場價格波動對於消費者的行為沒有顯著影響，而在價格分布較窄的市場中，消費者感受到較高的內部參考...

引用     導入Endnote

林妙雀;溫福星;商懿勻;
頁: 21-42
日期: 2011/10
卷期: 18(4)
關鍵字: 網友涉入度;互動;信任;主購者吸引力;品牌形象;
Keywords: Involvement;Interaction;Trust;Initiator's Attractiveness;Brand Image;
摘要: 在快速崛起的部落格行銷服務中，結合經營部落格之主購者與網友端，共同進行採購議價的團購行為，增強買方的議價能力，讓共同採購之網友買到價廉物美的商品，儼然已成為新興且流行的網路購買模式。回顧過去部落格之文獻，只偏重單一網友端或部落格經營者之研究，本研究為...

引用     導入Endnote

黃永成;
頁: 133-153
日期: 2011/01
卷期: 18(1)
關鍵字: 灰關聯分析;模糊連續遺傳演算法;選擇權評價;
Keywords: Grey relational analysis;Fuzzy Continuous Genetic Algorithm FCGA;Option pricing;
摘要: 本研究結合灰關聯分析之模糊連續遺傳演算法，做為評價選擇權的另一工具。首先以灰色關聯分析找尋除了Black-Scholes評價模型之外足以影響選擇權價格的因素，再透過模糊數之運算將實數變數轉為模糊數，做為模糊連續遺傳演算法的輸入與輸出變數，尋找更精確的選擇權評價方法...

引用     導入Endnote

范有寧;黃聖祐;陳靜枝;
頁: 51-75
日期: 2010/12
卷期: 17(專)
關鍵字: 資料探勘;需求預測;商品分類;基因演算法;供應鏈管理;
Keywords: Data Mining;Demand Forecasting;Product Classification;Genetic Algorithm;Supply Chain Management;
摘要: 在商業應用中，商品分類幾乎是所有使用與管理商品相關資訊活動的核心。企業普遍會為商品分類，以期透過此種分析模式與歸納方法可以有效提高商品的銷售量並增加企業營收。需求預測在供應鏈管理中扮演重要角色，良好的預測模式將幫助企業有效的存貨管理。然而，以往管理者...

引用     導入Endnote

張錦特;周毖劬;
頁: 27-50
日期: 2008/10
卷期: 15(4)
關鍵字: 供應商選擇;原料取得;風險分析;採購管理;
Keywords: Supplier selection;Sourcing;risk analysis;Purchasing management;
摘要: 此研究係探討當供應商的價格、品質、交期等條件具有異質性時，買方該如何取捨，以極小化本身的總攸關成本。Ruiz-Torres & Mahmoodi (2007)考量個別供應商失敗機率不等的情況，針對買方提出最佳的供應商選擇模型，惟其模型中未考慮品質與交期二項重要的選擇標準，亦未能進...

引用     導入Endnote

陳明琪;林逾先;郭人介;
頁: 153-178
日期: 2008/01
卷期: 15(1)
關鍵字: 蟻群最佳化;KD指標;成交量;20日移動平均線;
Keywords: Ant colony optimization;KD technical indicators;stocks trading volume;20-day moving average;
摘要: 本研究的主要目的是運用蟻群最佳化演算法，針對台灣股票市場建構一個理性的投資決策系統，探討ACO系統最適化參數及其在股市投資決策上之投資績效，並研究系統參數變動對投資績效之影響。模型中以股價、20日移動平均線、KD線與成交量等技術分析指標為判斷因子，根據蟻群最...

引用     導入Endnote

連立川;葉怡成;
頁: 29-51
日期: 2008/01
卷期: 15(1)
關鍵字: 股票市場;技術指標;遺傳演算法;類神經網路;
Keywords: Stock market;technical index;genetic algorithms;neural networks;
摘要: 本研究採用台灣大盤股價指數及成交值所轉換的18個價量技術指標做為輸入參數，以期末資金最大化做為適應度函數，應用遺傳演算法(Genetic Algotithms)建構買賣決策類神經網路(Neural Networks)。研究結果顯示，本研究所比較之四種交易策略：遺傳神經網路策略(Genetic Neur...

引用     導入Endnote

吳榮訓;廖高賢;
頁: 111-138
日期: 2007/04
卷期: 14(2)
關鍵字: 技術分析;基因程式規劃;價量關係;機器學習;
Keywords: Technical Analysis;Genetic Programming;Price-and-Volume Relationship;Machine Learning;
摘要: 預測股票走勢的方法有基本分析及技術分析兩類，技術分析是頗受歡迎的一種分析方式，主要是技術分析在判讀上並不一定需要有受過財經教育的專業能力，一般投資人均可以使用技術分析來預測股價走勢。本研究主要目的是使用技術分析中的價量關係為預測變數，並使用十分鐘為一...

引用     導入Endnote

蘇柏全;
頁: 123-151
日期: 2007/01
卷期: 14(1)
關鍵字: 電子商務;通路衝突;銷售掠奪;對數選擇模型;離散選擇實驗;
Keywords: Electronic Commerce;Channel Conflicts;Sales Cannibalization;Logit Model;Discrete-Choice Experiment;
摘要: 網際網路興起後，結合網際網路的多通路行銷趨勢，已經非常明顯，但是許多廠商無法確定網際網路是否會增加整體的銷售量，或者只是發生掠奪的情形－即原本在實體通路購物的顧客被吸引到網際網路上，但整體的銷售量並沒有增加。本研究發展出通路間掠奪程度的經濟模型，並以...

引用     導入Endnote

汪維揚;孫培真;
頁: 161-184
日期: 2006/10
卷期: 13(4)
關鍵字: 電子商務;推播技術;彈性定價;詢價;系統動力學;
Keywords: electronic commerce;push technology;differential pricing;bargain hunting;system dynamics;
摘要: 電子商務的蓬勃發展創造各式各樣的網路商店。在逐漸浮現的諸多議題中，如何建立成功的電子市場，仍然是其中最受關注的焦點。但過去與網路商店相關的研究中，較缺少從市場機制的觀點進行研究，使得資訊系統（代理人系統）的設計，往往在技術上成功，但實務上卻產生很大差...

引用     導入Endnote

林萍珍;陳稼興;
頁: 127-152
日期: 2006/07
卷期: 13(3)
關鍵字: 企業價值評估;多值;模糊理論;遺傳程式規劃;
Keywords: Multi-Valued;Business Valuation;Fuzzy Logic;Generic Programming;
摘要: 企業價值評估是評估企業的合理價值，有效的價值評估機制可提昇全業經營績效進而創造投資人的財富。傳統財務建構的評估模式受限於許多的假設前题，以及依特定順序組合線性評估模型，至今仍存在一些爭議問題。此外，相同的評估模型所計算的評估值在不同的證券市場可能產生...

引用     導入Endnote

張心馨;
頁: 1-31
日期: 2006/04
卷期: 13(2)
關鍵字: 電子化採購;電子交易市集;垂直市場;水平市場;
Keywords: e-Procurement;e-Marketplace;Horizon Market;Vertical Market;
摘要: 電子商務的興起不僅顛覆了傳統實體供需及媒體資訊傳播所建立的商品形象，甚而徹底改變企業原有的競爭規則。企業為能妥善的運用網路較低的成本，進行快速而安全的採購流程，間接產生虛擬數位電子採購之革命性的新商業變動知識；而在眾多的電子化採購的應用軟體和解決方案...

引用     導入Endnote

陳彥錚;林錦雲;
頁: 33-53
日期: 2006/04
卷期: 13(2)
關鍵字: 電子商務安全;資料隱碼攻擊;XML Schema;輸入驗證;
Keywords: E-Commerce Security;SQL injection;XML Schema;Input validation;
摘要: 過去電子商務安全研究多注重資料通訊的私密性，然而許多電子商務網站即使採用SSL或SET電子安全交易機制，交易安全資料被竊取或篡改的情形仍時有所聞，主要原因不在於加密機制不夠安全，而是電子商務網站應用程式本身的安全漏洞所致。這些漏洞多由於網站應用程式並沒有從...

引用     導入Endnote

陳筱琪;徐作聖;曾國雄;胡宜中;
頁: 195-213
日期: 2005/01
卷期: 12(1)
關鍵字: 灰色預測;可能性;模糊迴歸;GM(1,1);股市加權指數;
Keywords: gray forecasting;possibility;fuzzy regression;GM (1,1);stock-market price;
摘要: 在證券市場預測的應用上，以往關於股價的趨勢預測研究，大多是利用時間數列的分析方法，如ARIMA當作預測的主要方法。但是，由於證券市場充斥著許多不明確性，且所獲得的資料有曖昧性之可能，因此本文提供新發展獨特的可能性灰色預測模型與模糊迴歸兩種預測方法，作為投資...

引用     導入Endnote

陳安斌;許育嘉;
頁: 139-165
日期: 2004/01
卷期: 11(1)
關鍵字: 投資決策;小波轉換;神經網路;時間序列;股市預測;
Keywords: Investment Decision;Wavelet Transform;Neural Network;Time Series;Stock Forecasting;
摘要: 傳統時間序列的分析，通常都植基於機率與統計學，並假設資料的性質是定性(stationary)和線性(linear)的。但是當系統動態呈現高度非線性並伴隨著非定性(non-stationary)時，這些傳統模型的適用性及準確性可能無法滿足研究的需求。因此本研究提出了『小波神經網路多尺度解...

引用     導入Endnote

施東河;王勝助;
頁: 123-142
日期: 2001/01
卷期: 07(2)
關鍵字: Black-Scholes模式;類神經模糊;避險部位;
Keywords: Black-Scholes Model;NeuroFuzzy tech;hedging position;
摘要: 認購權證是選擇權的一種，提供投資人套利、避險等多樣化選擇。傳統選擇權訂價模式為一複雜之理論，訂價模式有許多限制，與實務上差距有待克服，因此本研究嘗試使用類神經網路建立認購權證評價模式。為避免差異，以Black-Scholes模式中，五項影響權證價格之因子為輸入變數...

引用     導入Endnote