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而第二篇論文中原大學 財經法律研究所 陳志民所指導 徐蔚庭的 數據驅動時代下多角化結合之競爭法分析 （2021），提出因為有 競爭法、大數據、多角化結合、市場力量、殺手併購、結合矯正措施的重點而找出了 auction house中文的解答。

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應用知覺價值理論與知覺風險探討不動產法拍屋之投資意願

為了解決auction house中文的問題，作者邱奕繽 這樣論述：

隨著貸款利率下降與房市升溫促使法拍屋案件銳減，但有鑑於法拍行為的研究仍然重要，故此景氣循環應會持續下去。過去研究多集中於法拍屋的拍定價格與影響因素之探討，少部分則涉及到法拍屋制度面及其周邊事務之討論，而顯少有針對法拍投資客競標行為之分析，故本研究聚焦於欲投資法拍屋者作為研究對象。欲投資法拍屋的投資意願常利用法拍屋特徵判斷投資風險，並追求最大的價值，故以本研究在以問卷調查法瞭解知覺風險在法拍屋投資者評估法拍屋以形成知覺價值所扮演的角色。故本研究依據相關學者所提出的模型，以及根據相關文獻推導出的理論模型，並利用結構方程式模式加以比較和驗證。

數據驅動時代下多角化結合之競爭法分析

為了解決auction house中文的問題，作者徐蔚庭 這樣論述：

身處數位科技引領經濟發展的時代，人們使用科技產品所生的「數位足跡」儼然成為企業取得競爭優勢的無形資產。隨著演算技術之精進，事業得從中提煉數據價值以精準分析使用者偏好，基此擬定企業發展策略、型塑市場優勢。惟當使用者數據成為市場競爭要素時，數據取得與掌握所生議題逐漸引發關注。 面對高度動態且透明化之競爭環境，事業具有更高意願跨足相異領域並為多角化經營，相較以往備受關注之水平結合，多角化結合足以使合併事業取得多元且廣泛之用戶資訊，並可能擴展事業行使反競爭策略所生之競爭損害範圍。是故，本研究以大數據理論為基礎，探討多角化結合於數據驅動商業模式下可能產生之限制競爭與促進競爭效果，並嘗試藉由

國際代表性案例觀察歐美等國執法經驗，尋求可資作為我國實務運作參考與借鏡的方針，完善內國數據商業領域之發展。

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