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以隨機森林模型、極限梯度提升模型及支持向量機模型進行台灣指數期貨的分析與比較

為了解決慧洋-ky股利的問題，作者張耀文 這樣論述：

影響期貨市場的因素有利多因素的影響，包含當沖稅率減半、海外資金回流、美中貿易惡化造成台美藍色供應鏈的興起、新冠肺炎疫情正面影響; 有利空因素的影響，包含台股屬淺碟市場、紅色供應鏈衰退、新冠肺炎疫情負面影響。當大多數投資者在期貨市場作投資決策時，大多採用準確率(ACC)這個指標用來預測「明天股票是否會漲」、採用精確率(PPV)這個指標用來預測「勝率」、採用召回率(TPR)這個指標用來預測「大盤是否會有大波動」以這三項指標作判斷工具，本研究想利用短分K模組、長分K模組、隨機森林模組、極限梯度提升模組、支持向量機模組共五種模組的實證研究結果，透過交叉驗證並將結果加以歸納整理，以便可以提供投資人在不

同情境下，可以根據自己的偏好與投資習慣去找到自己喜歡的機器學習模型並從混淆矩陣相關指標中找出適合自己的投資判斷指標，讓自己的投資績效表現變好。根據實證結果並加以歸納整理可以給投資人以下的建議，首先，當投資人要預測「明天股票是否會漲」-以ACC為指標，此時，當預測模型為RF模型，選擇10分K資料、當預測模型為XG模型，選擇15分K資料、當預測模型為SVM模型，選擇60分K資料;其次，當投資人要預測「勝率」-以PPV為指標，此時，當預測模型為RF模型，選擇10分K資料、當預測模型為XG模型，選擇30分K資料、當預測模型為SVM模型，選擇30分K資料;最後，當投資人要預測「大盤是否會有大波動」-以T

PR為指標，此時，當預測模型為RF模型，選擇10分K資料、當預測模型為XG模型，選擇10分K資料、當預測模型為SVM模型，選擇10分K資料。

公司治理與公司績效之關聯性研究‐海外回台上市與本國上市企業之差異性比較

為了解決慧洋-ky股利的問題，作者李品樺 這樣論述：

我國開始推動海外企業回台掛牌後，申請上市櫃之海外企業越來越多，但註冊地與營運地位於海外，加上設立海外投資公司多層次持股，投資人難以取得資訊、瞭解公司全貌，並且監督成效遭到質疑。本研究以2012年至2019年台灣上市櫃企業共12,073筆觀察值為研究樣本，探討海外回台企業以及我國一般企業的公司治理與公司績效之關聯性。實證結果顯示:海外回台企業的內部人持股、股權偏離程度、獨立董事比率對公司績效之正向影響比一般企業還要小；海外回台之家族企業與公司績效之正向關係比一般家族企業影響還大；與一般企業相比，海外回台企業的董事會規模與公司績效之間的負相關較高；機構法人持股與公司績效因海外回台企業干擾而由正相

關轉為負相關；董監事持股質押比例與公司績效因海外回台企業干擾而由負相關轉為正相關。