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東吳大學 資訊管理學系 連志誠所指導 林奇亨的 結合資料探勘技術與基因演算法預測股票市場買賣信號以提升投資效益-以道瓊指數成分股為例 （2019），提出axp股價關鍵因素是什麼，來自於基因演算法、支援向量機、隨機森林、技術指標。

而第二篇論文國立暨南國際大學 經濟學系 翁銘章所指導 黃世閔的 利率變動下的最適現金股利之PVAR分析 （2003），提出因為有 追蹤向量自我迴歸估計模型、最適現金股利發放比率的重點而找出了 axp股價的解答。

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結合資料探勘技術與基因演算法預測股票市場買賣信號以提升投資效益-以道瓊指數成分股為例

為了解決axp股價的問題，作者林奇亨 這樣論述：

摘要 IIIABSTRACT V目錄 VI圖目錄 VIII表目錄 IX1. 緒論 11.1 研究動機與目的 11.2 研究架構與流程 22. 文獻探討 32.1 技術指標 32.1.1 技術指標相關文獻 42.2 資料探勘 42.3 決策樹 52.4 隨機森林 52.4.1 隨機森林相關文獻 52.5 支援向量機 82.5.1 支援向量機相關文獻 82.6 基因演算法(GA) 92.6.1 基因演算法相關文獻 103. 研究方法 123.1 研究設計 123.1.1 個股數據蒐集 123.1.2 統計數據分析 133.1.3 技術指標 133.

1.4 隨機森林 143.1.5 支援向量機(SVM)與建構模型 143.1.6 利用基因演算法(GA)進行參數最佳化 143.2 個股操作策略-KD 超買超賣操作策略 153.2.1 KD指標公式 153.2.2 KD指標運用方式 163.3 績效比較 163.3.1 績效比較基準 164. 研究結果分析 184.1 道瓊成分股實驗分析 184.2 道瓊成分股實驗結果彙總 215. 結論 25參考文獻 27附錄-道瓊成分股詳細實驗結果 3001. 微軟MSFT 3002. 蘋果AAPL 3003. 摩根大通JPM 3104. 嬌生JNJ 3205. 沃爾瑪

WMT 3306. VISA V 3407. 寳鹼PG 3408. 埃克森美孚XOM 3509. 迪士尼DIS 3610. 家得寶HD 3711. 威訊VZ 3712. 可口可樂KO 3813. 雪佛龍CVX 3914. 聯合健康保險UNH 4015. 默克藥廠MRK 4016. 波音BA 4117. 思科CSCO 4218. 英代爾INTC 4319. 輝瑞製藥PFE 4320. 麥當勞MCD 4421. 國際商用機器IBM 4522. 聯合技術UTX 4623. 耐吉NKE 4624. 美國運通AXP 4725. 3M MMM 4826. 高盛GS

4927. 開拓重工CAT 4928. 沃爾格林WBA 5029. 旅行家集團TRV 51

利率變動下的最適現金股利之PVAR分析

為了解決axp股價的問題，作者黃世閔 這樣論述：

本文將跨期經常帳中的消費平滑概念引申來探討公司財務的現金股利政策，讓公司經理人能以控制保留盈餘為手段，來緩衝未來淨盈餘及未來利率變動的風險，調整其現金股利政策，進而影響公司的股利發放比率 (dividend payout ratio)。本文運用此概念推導出最適的現金股利發放比率估計式，理論模型指出在理性預期及無道德危機的假設下，公司的股利發放比率會與公司經理人所預期的公司未來淨盈餘成正向關係，而與預期未來利率變動成反向關係。本文同時考慮在相同產業間，各公司的現金股利政策可能存在某種程度的共同型態，又可能同時受到公司自有的傳統或者是公司經理人能力的影響，因而本文採用可同時研究相同產業內各公司個

別效果及探討公司股利發放比率的對數值、未來淨盈餘、利率等變數間因果關係的追蹤資料向量自我迴歸模型(Panel Vector Autoregression, PVAR)來進行估計及預測。 本文利用時間序列資料較少的short panel VAR模型，在利率變動的假設下，對10家美國上市金融公司的1998年第一季至2003第三季的季資料進行實證研究，來探討金融業中各公司現金股利政策之共同關係及是否存在明顯的個別效果，並研究最適現金股利發放比率與經營者對其未來淨盈餘及利率之預期之間的關聯性。 　　根據本文實證結果發現，在現金股利平滑的觀點下，並以考慮公司個別效

果及同業間互動的追蹤向量自我迴歸估計模型，的確比單獨考慮個別公司的向量自我迴歸估計模型(Vector Autoregression, VAR)有更佳的理論預測值與估計結果。

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