航空公司股票的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

航空財務管理

為了解決航空公司股票的問題，作者黃中堅 這樣論述：

　　「財務管理」旨在合理管理資金籌集、使用和分配的資產組合，在實務上與各行各業的營運機制存在應用價值與知識互補的效能。民用航空運輸業的「財務管理」是一門獨特性、專業性的綜合性商業科學，不只局限於資金籌措、帳務作業、預算規劃、投資評估、融資規劃、營運資金管理等傳統知識，更涉及財務帳務作業系統、國際航空票務、航線票價成本制定、會計制度、預算及財務預測等專業。 　　本書係為實務性論述，提供大學院校交管運輸、觀光旅運及航空管理相關科系學生、想自修提升專業技能的航空公司員工或對航空財務管理議題有興趣的朋友們引以參考。內容架構係由應用面提供讀者建立航空財務管理的基礎知識架構，裨益規劃

合理的資產負債組合及預算編制，形塑組織內部妥適的理財環境及各功能部門相輔相成的財務活動進行，確保資產安全，協助組織穩健經營。

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動態數據預測方法的比較與其應用

為了解決航空公司股票的問題，作者陳薇文 這樣論述：

預測模式乃是一種預測工具，各個模式之間並沒有絕對的好與壞，而是取決於資料本身的類型，使用者透過觀察資料相關趨勢去選擇一個較合適的模型。然而，多數的模型在使用上容易受到使用規範的限制，例如：要求所搜集的資料必需高於某一標準值，或是必需符合某些相關的假設等。再者，繁複的過程必需花費相當多的計算時間，其實用性可能會因為時效性的限制而無法發揮即時預測效果，有藉於此，本研究試圖尋找出一個穩定性強且使用上較簡單之混合式模型，並將該混合式模型應用於混沌系統 (Chaos system)之資料數據(勞倫茲系統及邏輯映射)預測上。結合迴歸分析(Regression analysis)與灰色理論(Grey th

eory)之特點，建立混合式預測模型，提出之方法以迴歸分析首先對資料進行初步趨勢預測，再輔以動態灰色模型(Dynamic grey model)進行後續殘差修正，並將該模式稱為灰色殘差修正迴歸模型(Regression model with grey residue modification, 簡稱RM_GRM)。相關預測結果顯示，RM_GRM之波動預測能力比只使用動態灰色模型或是複迴歸模型(Multiple regression model)時來的準確，且預測未知期數增加時，RM_GRM穩定性會逐漸優於複迴歸模型。