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導入人格特質與學習成效的類神經網路模型作職業適配之研究 ─以資管系大學畢業生為例

為了解決1984生肖配對的問題，作者彭文君 這樣論述：

常見的職涯測驗工具有教育部的UCAN大專校院就業職能平台、人力銀行的九大職能星測驗、勞動部的工作氣質測驗等，儘管這些測驗工具已被普遍使用，但由於各工具測驗結果對於想找工作的人們，仍無法有效利用該項資訊來找到合適之職業。本研究基於上述問題來建立職業測驗工具，以多項典型與非典型因素納入考量，再以類神經方式建立預測模型完成職業測驗工具，本研究將分為兩階段，在第一階段篩選出關鍵因素找出適配工具之因素，以三種方式篩選，分別為群體共識法、加權平均法、TOPSIS偏好順序評估法；第二階段使用第一階段中篩選出的八項關鍵因素，蒐集數據，再以R語言進行類神經模型計算，找出最佳隱藏層以建構模型，最終八項關鍵因素數

據得出準確率為50%。本研究之測驗工具有別於以往職涯測驗工具使用單一因素的測驗，並在結果推薦方面縮小範圍至適合之職業，使結果能更加精準描述受測者適合之職業領域。對於職涯測驗領域有興趣者以及職涯輔導者可參考本研究使用之非典型因素作為不同之測驗方式，對於學校亦可使用相同方式來預測各科系學生之個性，幫助學生選擇科系。

總體因素與公司負責人姓名對信用風險之影響

為了解決1984生肖配對的問題，作者馮筱惠 這樣論述：

本研究針對台灣於2002年至2018年間曾發生財務危機的119家上市櫃公司，納入240家配對之正常公司作為研究對象，採用羅吉斯迴歸及決策樹方法進行分析，除了傳統的財務比率、公司治理及總體經濟變數外，另加入姓名學的命運分析與匯率相關變數，來考慮公司負責人的姓名特質以及台灣高度貿易開放環境下企業風險對匯率的敏感度，探討上述因素對企業違約機率的影響，並篩選其中之關鍵變數，建立五種不同變數組合之信用風險模型，最後將本研究建立之模型與Altman(1968)提出之Z-score模型進行比較，評估各模型對財務危機的預測能力。 實證結果顯示，財務比率變數中的流動比率、負債比率等及公司治理變數

中的董監持股比率、金字塔結構等均為影響公司違約機率的關鍵因素。而總體經濟變數中的匯率、外銷值與匯率波動之交互作用等變數，以及大部份姓名學變數亦對違約機率造成顯著影響。其中，根據姓名評分判斷命運好壞，其分數愈高未必對公司經營具有正面影響，但總經理之天格、地格分數愈高則有助於降低違約風險。另外，企業在金融海嘯期間發生違約機率較大，而貿易戰期間違約機率較小，然而貿易戰期間若外債比例愈大則會增加違約風險。 在模型預測能力方面，各模型的總預測正確率均達80%以上。其中，僅考慮傳統財務比率、公司治理、總體經濟變數之模型的總預測正確率最低；而納入姓名學變數及匯率、金融海嘯、貿易戰等變數後，可提高模型的

總預測正確率及危機公司預測正確率。整體而言，模型採用決策樹分析的預測表現普遍優於羅吉斯迴歸。