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穩定不穩定的經濟：明斯基金融危機經典，當代最敏銳的金融資本主義分析

為了解決科技接受模式外部變數的問題，作者HymanPhilipMinsky 這樣論述：

探究金融不穩定與經濟週期波動的根源 解析金融危機與經濟危機反覆爆發的原因   　　明斯基是美國當代最重要的經濟學家， 　　他提出開創性的金融投資理論「金融不穩定假說」，直到今天讀來仍讓人震驚。 　　他解釋為什麼美國經濟會經歷疲軟的通貨膨脹、失業率上升、成長明顯放緩， 　　以及為什麼在金融海嘯期間經濟會經歷他預見的信貸危機。   　　明斯基主張「金融不穩定是資本主義經濟體的常態」， 　　而這樣的常態，源自於經濟體系內在的融資活動， 　　而非主流經濟學家所認為的外在不利衝擊。 　　本書分析市場在經歷一段繁榮後，資產價格會因過度投機而膨脹， 　　並

在造成泡沫後，資產價格一夕崩盤，而資產價格崩盤的時間就被稱為「明斯基時刻」。   　　「明斯基在這本書強調，每個經濟體的制度會改變、會演化，尤其在全球化的時代，彼此的資金與投資往來相互連動，只要有一個環節發生問題，那就是全球的問題。明斯基的見解在1990年代、2000年、2008年幾次經濟危機得到印證。他提出「金融不穩定假說」，分析不穩定是資本主義的本質，穩定的經濟環境，將生出不穩定的金融因子。這本書的分析對任何一個處在承平時期的經濟體來說，有著非常大的提示作用。得知我的老師明斯基集大成之作《穩定不穩定的經濟》將在台出版，我非常開心。這本書的內容並不容易，分析非常細緻，需要用心閱讀。期

待這本書的讀者都能有滿滿的收穫。」——梁發進｜中央銀行前副總裁   　　投資活動過份熱絡，使金融體系愈來愈脆弱   　　明斯基是第一位提出不確定性、風險及金融市場如何影響經濟的經濟學家。他在本書分析，資本主義需要仰賴融資活動來獲利，而企業則是藉由取得外部融資來投資，利用賺到的獲利來償還債務，如果未來的獲利無法償還之前的債務，就會引發危機。   　　本書以凱因斯《就業、利率與貨幣通論》為根基，提取後人忽略的政策意涵，並擴充概念，提出一套針對政府規模、就業策略、金融改革與市場力量的政策規劃，根本改善資本主義不穩定的特質，開發促進效率、正義與自由，而且與時俱進的制度，真正適用於

現代金融與資本主義經濟體的政策。   　　穩定不穩定經濟的改革方案   　　在這本書中，明斯基從解析1975年發生的經濟危機開始，拆解現代資本主義的不穩定根源，並思考以主流理論觀點制定的政策缺陷，以及這樣的政策所引發未來更嚴重的危機，最後提供一套政策建議。他主張——   　　．市場機制雖然是有效控制各項政策的有效工具，但要經過公平、效率與穩定性的測試。 　　．因為金融體系內部的不穩定會造成深度經濟蕭條，所以不能將金融事務留給自由市場決定。 　　．大政府可以利用赤字、租稅措施等方式來調控經濟，因此比小政府更能讓資本主義穩定。 　　．政策目標不該只著重投資與經濟成

長，還要重視就業。 　　．政策有其侷限，利用市場與操縱市場的機制，比影響經濟細節的監理與管制規定更受歡迎。   　　2007－2008年金融海嘯爆發，見證「明斯基時刻」出現。 　　即便金融海嘯已經經過十年，全球經濟似乎還是走不出金融海嘯的陰影，經濟變得更不穩定。 　　沒有什麼時刻比現在更適合閱讀明斯基的經典理論，徹底了解經濟波動的根源，並找出可行的解決方案。    

大數據X資料探勘X智慧營運

為了解決科技接受模式外部變數的問題，作者梁棟,張兆靜,彭木根 這樣論述：

【想深入了解大數據、資料探勘的讀者請進！！】 什麼是資料前處理？ 電信業者跟資料探勘有什麼關係？ 神經網路具體到底是什麼？ 集群分析的演算法有哪些？ 　　◎資料探勘的「十大經典演算法」你都認識嗎？ 　　國際權威的學術組織the IEEE International Conference on Data Mining （ICDM）評出了資料探勘領域的十大經典演算法：C4.5、K-Means、SVM、Apriori、EM、PageRank、AdaBoost、KNN、Naive Bayes和CART。   　　1．C4.5演算法 　　C4.5是一種用在機器學習和資料探勘領域的分類問題中的演算

法。它基於以下假設：給定一個資料集，其中的每一個元組都能用一組屬性值來描述，每一個元組屬於一個互斥的類別中的某一類。C4.5的目標是透過學習，找到一個從屬性值到類別的映射關係，並且這個映射能用於對新的類別未知的實體進行分類。 　　2．The K-Means Algorithm （K-Means演算法） 　　K-MeansAlgorithm是一種聚類演算法，它把n個對象根據他們的屬性分為k個分割，k 　　◎結構化／半結構化／非結構化資料有什麼不同？ 　　（一）結構化資料：能夠用數據或統一的結構加以表示的資料，如數字、符號。傳統的關係資料模型，儲存於資料庫，通常可用二維表結構表示。 　　（二

）非結構化資料：是指其欄位長度可變，並且每個欄位的記錄又可以由可重複或不可重複的子欄位構成的資料庫，用它不僅可以處理結構化資料（如數字、符號等資訊）而且更適合處理非結構化資料（全文文字、圖像、聲音、影視、超媒體等資訊）。 　　（三）半結構化資料： XML、HTML文檔就屬於半結構化資料。它一般是自描述的，資料結構和內容混在一起，沒有明顯的區分。 　　◎如何設計神經網路的拓撲結構？ 　　在開始訓練之前，用戶必須確定網路拓撲，說明輸入層的單元數、隱藏層數（如果多於一層）、每個隱藏層的單元數和輸出層的單元數。 　　對訓練元組中每個屬性的輸入測量值進行規範化將有助於加快學習過程。通常，對輸入值規

範化，使得它們落入0.0和1.0之間。離散值屬性可以重新編碼，使得每個域值有一個輸入單元。例如，如果屬性A有3個可能的或已知的值{a0，a1，a2}則可以分配三個輸入單元表示A，即我們可以用I0，I1，I2作為輸入單元。每個單元都初始化為0。如果A=a0，則I0置為1，其餘為0；如果A=a1，則I1置1，其餘為0；諸如此類。 　　神經網路可以用於分類（預測給定元組的類標號）和數值預測（預測連續值輸出）。對於分類，一個輸出單元可以用來表示兩個類（其中值1代表一個類，而值0代表另一個類）。如果多於兩個類，則每個類使用一個輸出單元。 全書特色 　　全書分為九章，內容包括：大資料探勘與智慧營運的

概念，資料前處理，資料探勘中的四種主流演算法：集群分析、分類分析、迴歸分析、關聯分析，增強型資料探勘演算法，資料探勘在營運商智慧營運中的應用案例，未來大資料探勘的發展趨勢等。主要提供給電信業者及其他高科技企業員工、大專院校學生和研究生，以及其他對資料探勘與精準行銷感興趣的讀者。

新興服務模式影響因素之探討-以某雲端印刷公司為例

為了解決科技接受模式外部變數的問題，作者杜泰源 這樣論述：

雲端印刷網於這幾年逐漸盛行，但由於還在剛起步，如何提供合適的系統介面、功能及服務，無法從目前的文獻得知。雖然，Davis (1986) 的科技接受模式及後續的擴充研究，可以提供很好的基礎，讓業者知道那些變數影響雲端印刷網的接受，例如：知覺易用性及知覺有用性，但細部可供系統及服務設計的項目，卻無法明確了解。因此，本研究利用質性研究方式，訪談15位使用者，並將訪談結果分為易用性、系統功能、資訊品質、客戶服務及加值服務探討之。另外，本研究也將此五大構面進一步細分出22個細部項目。這些資訊不僅在實務上具有很高的參考價值，對於研究者後續相關問卷之發展，也奠定了基礎。關鍵字：雲端印刷網、科技接受模式、易

用性、資訊品質、服務品質