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國立交通大學 科技法律研究所 林志潔所指導 劉韋辰的 證交法下生技新藥產業之資訊揭露 （2019），提出裕民歷年股價關鍵因素是什麼，來自於新藥產業、證劵交易法、重大性、試驗資訊、浩鼎案。
而第二篇論文國立彰化師範大學 資訊管理學系所 楊婉秀所指導 林哲宇的 以類神經網路預測股市轉折點之研究 （2015），提出因為有 轉折點預測、線段切割、類神經網路的重點而找出了 裕民歷年股價的解答。
證交法下生技新藥產業之資訊揭露
為了解決裕民歷年股價 的問題，作者劉韋辰 這樣論述：
新藥產業因長期資金需求、特別上市（櫃）條件、資訊具有專業性等因素，於資本市場上有其特殊性，又因其研發期程長，試驗不可控風險眾多，被稱為高風險產業，近年來於資本市場籌資出現困難。資訊揭露作為證券市場的防腐劑是加強投資人對於產業信心之基石，因此主管機關在重大財金刑事案件，如基亞案及浩鼎案後，多次修正上（興）櫃公司重大訊息發布應注意事項參考問答集及檢討生技新藥公司之資訊管理方針，然而現行之資本市場資訊揭露法規範是否符合新藥產業實務現況及產業投資人之保護是否完善，是本文之研究動機。研究內容係從新藥產業的特性及需求出發，討論我國關於新藥產業之資訊揭露行政管理、證交法下新藥產業重大性及前瞻性資訊揭露之規
範。經過文獻資料及判決搜索，發現我國實務判決對於資訊內涵具有推測性質之軟資訊（如商業併購案件、新藥開發過程）重大性判斷標準過為僵化，並且在前瞻性資訊之範疇（如財務預測）自願性揭露意願低落。研究方法採取質性訪談建構實務問題，並以介紹美國證交法制下的重大性標準演變及前瞻性陳述之保障，比較及分析我國實務案例及法制，以期討論是否有我國可借鏡之處。
以類神經網路預測股市轉折點之研究
為了解決裕民歷年股價 的問題，作者林哲宇 這樣論述：
股票市場轉折點預測在金融市場投資中是很重要的議題。因此，本研究提出了一種方法來預測隱藏於歷史數據中的轉折點。此方法包含三個步驟：(1)將股票價格切割為線段，(2)將線段轉換為交易訊號，接著(3)使用類神經網路預測股票價格的買點以及賣點。實驗利用台灣股票指數資料，資料樣本期間收集自2010年1月4日至2015年12月31日。研究結果顯示，此方法實證結果優於大盤獲益率。