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2022細說金融基測/銀行招考：貨幣銀行學(概要)

為了解決定位方法的問題，作者葉倫 這樣論述：

　　★考銀行貨銀「唯一指名」就是這一本！2022最新金融基測／銀行招考命題要點盡收錄★ 　　1. 針對金融基測命題傾向大幅強化內容，諸如： 　　(1).金融市場與金融商品：如，如變異數與共變異數、恐慌指數VIX、可轉債之下修條款、債券利率風險免疫法、資產擔保證券、受益憑證....等； 　　(2).強化「銀行業經營實務」：如，自有資本涵蓋項目修訂、槓桿比率、流動比率、資產負債表外業務、巴賽爾協定....等。 　　(3).國際金融：如，孟岱爾分配法則、造成外匯供給或需求線移動的經濟因素、國際間物價水準透過利率機制影響匯率....等。 　　2.各章節重點「除舊換新」：側重最近期考試之命題傾向

，適度刪減較過時考點提升備考效率，新版內容與實際考情更加貼近。 　　3.各單元試題汰舊換新→將各相關考試最新試題依章節、單元完整收錄。 　　4.隨書附贈金融基測仿真模擬試題與重點提示 QR CODE，幫助考生掌握金融基測命題方向。 　　內容豐富完整、解說淺顯易懂。幫您作好充分準備，胸有成竹應付貨銀試題！ 　　當宏典文化出版向本人表明，希望出版一本專門針對「銀行招考」之「貨幣銀行學」考科的專用考試書時。起初本人稍有疑慮：一方面是因為已經出版的「宏典銀行招考題庫」，在該科各考題的解析製作上已是極為詳盡，另一方面則是坊間貨幣銀行學之相關用書亦可謂琳瑯 滿目－故對於考生是否真的需要再有一本貨幣

銀行學的考試用書感到十分懷疑。但這樣的疑慮，在偶然參與一次考生自組之銀行招考讀書會時，明確地得到了正面的回應。 　　首先，在聆聽考生們彼此交換備考經驗時，發現雖然銀行招考公告到招考時間相當短（大部分只有一個月）；但很多有心往銀行業發展的考生，其實是很早就開始在準備－對這類考生 而言：「銀行招考題庫」通常是用在最後衝刺期使用。在寫考古題之前，還是會選擇一本 「課本」來K。問題就在，坊間的貨幣銀行學用書可分為三種型態： 　　(1). 大專用教科書：內容最豐富，但篇幅動輒近千頁，並有相當部分偏離銀行招考重點，再加上考生還得分配時間準備會計學／票據法等科，因此「C/P值」過低，並不適合選為備考用書

。 　　(2).一般商業書：內容多與時事連結，不談理論，也沒有試題練習，並不適合考試。 　　(3).考試用書：坊間此類用書均號稱「銀行招考專用」，但卻最為考生詬病；因對照其內容與實際銀行招考試題，就會發現其「離題」的情況十分嚴重，想靠這樣一本書考到高分，除非本身貨銀底子足夠紮實，否則考出來的分數大都會讓人很失望。 　　在了解考生的備考方式與心路歷程後，筆者與出版社都同意：編寫一本真正針對「銀行招考－貨幣銀行學」命題方向的考試專用書，的確是考生們需要的一項工具。 　　編寫宗旨－「專注命題取向」 　　有了明確的目標－「100%針對『銀行招考－貨幣銀行學』命題方向」，再來就是講求方法！ 　　

由於坊間標榜銀行招考專用的貨幣銀行學用書「離題」的情況十分嚴重，因此如何讓本書整理的內容完全貼近銀行招考命題方向，就成了這本書到底「好不好用」的關鍵！ 　　所幸正當筆者為編寫本書的「方法論」苦惱不已時，宏典銀行招考編輯群們給了我一個絕佳的建議－「專注命題取向」→正因銀行招考自民國90年起年年招考，累積了大量題庫，因此若能仔細分析歷年考古題的出題脈絡，就可以確保整理出來的重點一定是符合「100%針對『銀行招考－貨幣銀行學』命題方向」的目標！ 　　在此真的要再一次感謝既專業又有熱忱的宏典銀行招考編輯群同仁（難怪同學們都推薦）！大方的將其整理了銀行招考近12年、將近萬題「超級完整」的貨幣銀行學題

庫提供給我參考！終於這本書的定位、方法與素材都具備了－最後經過本人一年多的消化與整理，呈現給所有讀者手上拿的這本書。 　　金融基測｜銀行招考－貨幣銀行學（概要）命題重點 　　有考過銀行招考－貨幣銀行學的考生們一定會同意「出題重點與大學教科書很不一樣」這句話。大學教科書各章的篇幅分配較為平均，且偏重各項貨銀理論的演繹與驗證；銀行招考的重點則完全不在此（這也就是筆者不建議同學用大專教科書準備的原因）。銀行招考由於是就業考試，所需求的人力必須對銀行業務有一定程度的了解，故其考題均與銀行業務有相當緊密的關連，基本上可明顯區別出三大重點： 　　1. 銀行業（含中央銀行）概述：這是從有銀行招考以來，

數年不變的第一大重點。舉凡銀行業之主要業務、資產負債分析、政策工具與政策目標、對經濟體系貨幣數量的影響、風險管理…等，無一不是考試重點。 　　2. 「雙率」的介紹：雙率即「利率」與「匯率」。在過去由於我國銀行業較為封閉，多以國內業務為主，故銀行招考試題明顯較著重在利率單元。惟近年來開放國外投資與各種國際性金融商品後，「匯率」對銀行業務與經營績效的影響力與日俱增。尤其在近年世界各國開始把「匯率」當作操控「國際競爭力」的工具後，匯率的連動性使我國再也無法置身事外，也因此「外匯與匯率」一單元確實立刻成為了銀行招考的命題新寵兒。 　　3. 通貨膨脹與貨幣政策：金融海嘯過後，美國為了刺激經濟避免衰退

所採取的「量化寬鬆(QE)」政策，以及日相安倍晉三為提振日本景氣所採取的「三箭政策」，都牽涉到寬鬆性貨幣政策，也都因此帶來「通貨膨脹」的後遺症。使得「貨幣政策」及「通貨膨脹」頓時成為政府政策聚焦與財金新聞頭條。又銀行招考一直都很愛考「時事題」，因此也就不意外的成為出題重點。 　　以上三大重點，保守估計占命題比重可達70%以上，其他30%則散見於各章。本書既然強調「專注命題取向」，故篇幅的安排當然也就與考試重點契合。 　　本書架構 　　首先要讓讀者們您安心的，是本書所整理的每個字，每張圖表，都是經過分析歷年近萬題考古題後，去蕪存菁留下的最精華。不會考的主題這本書一頁都沒多寫，當然其目的就是

希望幫助考生，把備考的效率提升到最高，多出來的時間去多練習幾次考古題→所以這本書可說是一本「C/P值」極高的備考工具書。 　　其次，為了更聚焦考試重點，本書內容所呈現的架構如下： 　　1. 不同於坊間其他貨銀用書，本書將各單元命題精華，獨家以「項目式」的編排方法呈現給考生！這些項目不但即為銀行貨銀命題重點，且最重要的是項目順序的排列仍然保有該單元應有之順序性。從來沒有那本貨銀考試書整理的那麼有條理那麼好懂，讀者您看過之後相信會心有戚戚焉。 　　2. 「圖、表」與「重要補足事項」：針對同學反映，考銀行貨銀最怕遇到： 　　(1) 比較題（e.g.貨幣需求理論、匯率決定理論）。 　　(2) 銀

行專有名詞。 　　(3) 銀行實務考題。 　　這些考生最怕碰到的內容，筆者相當用心的以「整理表」、「流程圖」以及「重要補足事項」整理給讀者。一本書有限的篇幅，包含近100張的整理圖表及超過200個重要補足事項。全部都是近年銀行貨銀的命題大熱門！這門旁雜的整理功課，筆者已經用心幫您做好，您就只管用力的把它記熟，上考場時包你得心應手。 　　3. 最後就是近年各大行庫的最新試題，筆者相信在您看過這些題目後就會認同：這本書真的是做到「專注命題取向」！ 　　除了上述三層架構外，另外本書在編排的細節上非常的用心，不論是重點的標記，或是圖表的設計繪製，都非常強調「人體閱讀工學」，當您在閱讀本書時，一定

會有更能集中精神，疲累感大幅降低的感覺，這也是本書與一般坊間隨意編排考試書相較下的一大優勢。 　　考試用書的寫作與出版不比漫畫小說，是一門真真正正的「良心事業」。原本人考量自身眼力衰退，且雖有多本著作但卻從未編寫考試用書為由婉拒此工作，惟在學子們殷切期盼與認同社長對考試書的製作理念下再次嘗試。轉眼已過一年半，長時間的整理與細心的琢磨，辛苦整理、後製的結晶終於呈現。因此對於本書，筆者願說：「這是一本可以讓你『安心』的考試書！書裡面有的不只是考試的重點，更有著作者與出版社的『細心』與『良心』。」 　　最後，希望這本書能幫助很多考生跨越銀行招考－貨幣銀行學的難關，如願進入夢想的金融機構服務。也希

望如果您在使用後，覺得有幫助，可以推薦給很多其他還在尋尋覓覓的考友們，一句話改變一個人的一生，也在無形中為自己增加更多的福報。 　　祝　金榜題名

定位方法進入發燒排行的影片

寓居於海陸之際：打造高雄西南海岸線社群生活的演變

為了解決定位方法的問題，作者楊柏賢 這樣論述：

　　高雄市立歷史博物館  高雄研究叢刊   　　高雄在戰後有日常生活實作的海，以及資本化、全球化的海，這兩種海的想像與硬體設施交織共進，在各方的想像與期待中，經歷不同時期治理思維下的海岸工程，將原本是灘地的高雄西南沿岸，變身為混凝土與鋼筋共構的港口與海埔地。   　　本書以人類學的角度，從海岸出發，將高雄西南海岸的變遷視作基礎設施化的過程，以檔案與民族誌故事的分析，探索不同尺度行動者的關係，記錄並重新詮釋自然與社會的互動。透過作者視角，看人類行動者對於土地情感與環境互動，模塑並維持了這片海埔地；也看自然現象與非人物種在不停變動的海陸韻律中，持續生成的社會關係與想像，以及基礎設施系統內在「縫

隙」展現的蓬勃生機。   本書特色    　　國立臺灣圖書館109年度臺灣學博碩士論文研究獎助優等、第四屆「李亦園先生紀念獎學金」——評審團特別獎。   　　獲高雄市立歷史博物館2020年「寫高雄──屬於你我的城市歷史」出版及文史調查計畫獎助

基於影像特徵提供自駕車迷航時的位置資訊

為了解決定位方法的問題，作者劉紹暉 這樣論述：

近年全球自駕車技術如雨後春筍般的冒出，現階段的技術大多都已進入了道路測試階段，像是自駕巴士、園區自駕接駁車等，因此自駕車的定位對於行車安全是一個相當重要的能力之一，而 AMCL（Adaptive Monte Carlo Localization）演算法是常用的定位方法，但此演算法若在初始位置發生定位錯誤，會引發交通安全的問題。因此本研究利用CNN（Convolutional Neural Network）模型來辨識自駕車前方的特殊景色，為AMCL 提供一個接近實際位置的參考座標，進而讓 AMCL 的初始粒子散佈在其座標周圍，故得以快速收斂在正確的位置上。本研究先提出路段景像定位法，雖然可以解

決此迷航問題，但是由於需事先經驗區分路段，導致人工成本太高。為了改善此問題，我們利用ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）萃取路段上的特徵點，並利用形態學將群聚的特徵點結合為特徵物件，隨後利用二維向量來描述此特徵物件的形狀及主軸角，最後會根據此向量的匹配對是否超過預設比率來決定路段的長度，進而解決因人工所擇選的固定長度路段，導致人工成本過高之問題。特徵點的萃取對於影像匹配是一個重要的角色，若特徵點萃取過少，會造成匹配點對數量過少，導致匹配失敗或是匹配的準確度降低。為了解決此問題，本研究提出飽和點極性演算法加快找出飽和色彩，然後透過調整影像色彩的飽和度，來增加影

像色彩對比，進一步讓ORB 演算法在特徵點檢測時提升萃取到的特徵點數量。綜上，本論文提出路段景像、路段特徵物件及快速強化色彩飽和對比等技術，可增強影像特徵並解決自駕車的迷航問題，進而強化了行車安全。