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期貨市場動態：不對稱波動，槓桿效應和長期記憶特徵

為了解決emu400模型的問題，作者吳皆宏 這樣論述：

本研究計劃通過比較五種類型的期貨合約來檢驗其中的長期記憶，不對稱波動性和槓桿效應的收益率和波動率模型的表現。每日數據將來自2000年1月至2018年3月的二級數據庫Quandl.com。該提議利用兩個短內存模型，即自回歸移動平均 - 指數廣義自回歸條件異方差（ARMA-EGARCH）;和自回歸移動平均數 - 不對稱冪自回歸條件異方差（ARMA-APARCH）;和兩個長記憶模型，自回歸分數整合移動平均 - 分數整合指數廣義自回歸條件異方差（ARFIMA-FIEGARCH）;和自回歸分數積分移動平均 - 分數整合不對稱冪自回歸條件異方差（ARFIMA-FIAPARCH）。期貨時間序列數據的正確建

模可以為交易員，基金經理和投資者提供明確的交易策略。這些發現表明，長記憶模型都能夠進行準確的預測，特別是波動性。然而，在這項研究遇到結構性變化之後，最佳擬合模型可能會從一個期貨和期間變為另一期。調查結果還可以提供對這類金融時間序列數據屬性的更多了解，並為學者和研究人員開放未來的研究渠道。未來的研究人員正在繼續使用這些模型進行研究，可以使用其他長記憶模型，如BEC-FIGARCH來實現更詳細的比較和準確性或預測。此外，這些模型也可用於預測其他可能的數據，如股票，ETF和相關的宏觀經濟數據。

環境因子對山麻雀(Passer rutilans)巢位選擇及繁殖成敗的影響

為了解決emu400模型的問題，作者林雅雯 這樣論述：

鳥類在繁殖過程中會受到不同外在因子影響，親鳥挑選巢位會考量巢位周遭食物資源、隱蔽性、干擾與競爭等環境因子，而惡劣天候與天敵掠食也是影響繁殖成功與否的重要因素。山麻雀是臺灣瀕臨絕種的稀有留鳥，本研究想了解環境因子如何影響山麻雀巢位選擇與繁殖成敗，並探討不同材質的巢位微氣候。本研究採用臺灣濕地保護聯盟與蔡若詩研究團隊在2014至2017年四至八月於嘉義縣大埔鄉、台南市白河區以及高雄市那瑪夏地區蒐集的山麻雀繁殖資料。四年內總樣本數為1540個巢位資料，276個巢位有繁殖紀錄，可確認繁殖成敗的樣本數為251個巢位資料，其中168個巢位有繁殖成功。環境變數包含巢位材質、巢口方位、以巢位為中心半徑10公

尺內樹冠覆蓋度與道路有無，以及繁殖時之第一天孵蛋日、單日最大降雨量與降雨天數。地景尺度變數包括地區以及以巢位為中心半徑50, 200及400公尺內的開闊度比例、人工建物比例、可用巢位數量及被占據巢位數量。利用廣義線性混合模型分析環境因子對巢位選擇與繁殖成功之影響，以赤池信量準則評估模型組的相對重要性。以Kruskal-Wallis Test檢測24小時內不同材質的巢位的溫濕度之平均值、最大值、最小值與波幅是否有顯著差異，事後檢定採用Dunn's Test。結果顯示相較於人工材質的巢位，山麻雀有較高機率選擇天然材質的巢箱材質，且選擇較低樹冠覆蓋度的巢位。當該巢位越早孵蛋、400公尺內有較高人工建

物比例、有較多降雨天數以及較高單日最大降雨量則有較高的繁殖成功率。在微氣候方面，木箱的巢內溫、濕度的波幅比人工材質的巢位小。本研究結果對山麻雀的巢位選擇與繁殖成敗的影響因素有更深入的了解，也提供作為在未來人工巢位的設置做為參考。