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中國文化大學 國際企業管理學系 施光訓所指導 游素珍的 台灣半導體IC設計上市公司於美中貿易戰與COVID-19期間其專利訴訟效應 對異常報酬的影響 （2021），提出Rium 中文關鍵因素是什麼，來自於IC設計、專利訴訟、異常報酬。

而第二篇論文中國文化大學 財務金融學系 林宛蓉、王譯賢所指導 高翊誠的 ETF之預測績效-深度學習與Fama-French三因子模型之比較 （2020），提出因為有 類神經網路、指數股票型基金、長短期記憶、深度學習的重點而找出了 Rium 中文的解答。

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台灣半導體IC設計上市公司於美中貿易戰與COVID-19期間其專利訴訟效應 對異常報酬的影響

為了解決Rium 中文的問題，作者游素珍 這樣論述：

台灣IC設計產業逐漸在國際半導體製造商中嶄露頭角，但由於缺乏自主研發所需的關鍵核心技術。因此，戰略聯盟和競爭合作成為企業快速獲得專利和佈局市場的手段。然而，台灣供應鏈上下游的上市公司近年來一直面臨國際上的專利侵權訴訟。因此，本研究主要希望為投資者在企業面臨專利訴訟時提供應對的投資策略。透過事件研究法對標的股票的異常報酬進行分析，並根據結果使用橫斷面迴歸模型及分量迴歸探索美中貿易戰與COVID-19期間及不同因素與不同分量下的變化。實證結果顯示，公司面臨專利訴訟會產生正向顯著的異常報酬，且事件日後累計異常報酬均為正向且顯著，說明公司在面臨專利訴訟時仍有盈利機會，可供投資者參考。根據橫斷面迴歸分

析，其交易量為負向且顯著，表明投資人視其為關鍵變數。在分量迴歸分析中，隨著分位數的變化，原先在0.05、0.25、0.5、0.75無顯著變數，在0.95時，除了成交量外，其他變數皆為呈現顯著。因此，這些變數對累積報酬的宣告效應是有所不同的。

ETF之預測績效-深度學習與Fama-French三因子模型之比較

為了解決Rium 中文的問題，作者高翊誠 這樣論述：

股票市場是一般民眾常接觸的金融市場之一，為使用少許資金來規避非系統性風險，指數股票型基金(Exchange Traded Fund, ETF)是個很好的選擇，ETF所收取的管理費與交易稅較低，且透明度較高，大多為追蹤指數或大盤。因此本研究使用類神經網路作為ETF之相關研究，嘗試將用類神經網路去預測ETF的當日的合理報酬，比較類神經網路是否能比傳統的Fama-French三因子模型得到更好的結果，再加入相關研究中常見的類神經網路模型，比較哪個結果誤差較低，其中包括ANN、LSTM、GRU、CNN、堆疊式LSTM、堆疊式GRU、CNN-LSTM和CNN-GRU，八個類神經網路模型。樣本期間為20

10年到2019年，訓練期與預測期為5:1，使用python架構類神經網路模型，再加入其他因子於模型中，看是否能降低誤差，結果為LSTM與三因子模型為最好。

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