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營業秘密訴訟贏的策略（三版）

為了解決大立光公司的問題，作者張志朋,林佳瑩 這樣論述：

　　營業秘密的民刑事訴訟案件在近幾年來有大幅攀升的趨勢，企業也越來越重視營業秘密的保護。營業秘密法的條文僅有十餘條，如果沒有實際的訴訟經驗，難以理解應如何具體適用。不同於一般的法律教科書，本書蒐集了最新的智慧財產法院及一般法院與營業秘密有關的實務判決，梳理出營業秘密法制的變化趨勢，有助於企業保護自身營業秘密以及擬定法律訴訟策略。

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具閾值型態之GARCH模型的估計與預測分析

為了解決大立光公司的問題，作者邱紹瑋 這樣論述：

波動性 (volatility) 是對某一特定時期內變化幅度的統計，例如股價漲跌造成的報酬率，它也可以是評估資產風險程度的一種通用方式。舉例來說，在財務上波動性通常是透過標準差或者是評估資產的價格變動與其相關指數變動之間的差異來衡量。但資料的真實變動在資料收集上不容易取得，在資料分析時欲估計也是有相當程度的困難。本研究提出三種演算法，用以建構具閾值形態下的GARCH模型，並藉以預測資料之波動性。於演算法第一階段程序我們運用粒子群最佳化演算法 (particle swarm optimization, PSO)進行閾值的找尋。於給定閾值後，第二階段則為GARCH模型的參數估計程序，有兩種不同的

估計方法，分別是最小平方法 (least squares method, LSM)與準最大概似估計(quasi-maximum likelihood estimation, QMLE)兩種方法，本研究使用PSO搭配兩種不同的估計方法後提出三種演算法。在資料模擬研究的部分，會使用95\%的資料當作訓練集來建模，另外5\%的資料當作測試集，並採用兩種不同之預測方法，以一步預測的形式驗證不同方法下閾值找尋的正確性與預測數據的精度性，模擬研究階段亦會討論不同設定下，我們提出的方法之結果表現。在實例分析中，應用我們提出的方法在標準普爾500指數（Standard \& Poor's 500, S\&P

500）、大立光電股份有限公司股價（Largan Precision Company Limited，股號：3008）與元大台灣卓越50證券投資信託基金（元大台灣50，臺證所：0050）三項股票市場指數或上市上櫃公司股價等資料。在同樣的設定與評估準則之下，運用所提出的方法所得之標準普爾500指數與大立光公司股價之預測值表現略優於傳統GARCH(1,1)模型，但在元大台灣50這項指數資料，使用傳統GARCH(1,1)模型之預測值則是優於本研究提出的方法。本研究基於比較彈性的閾值GARCH模型並結合PSO演算法捕捉資料波動性的變異程度，模擬實驗中也顯示在本研究的架構下，具有閾值的GARCH(1,1

)模型相較GARCH(1,1)模型有較佳的表現。