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經濟學：理論與實際(上冊)(第八版)

為了解決gdp計算方法的問題，作者許嘉棟,吳聰敏,張清溪,劉鶯釧 這樣論述：

　　本書上下兩冊，合計 30 章，適用於一學年之經濟學課程。前 15 章為個體經濟學之範圍，後 15 章為總體經濟學內容。   　　1. 強調經濟直觀。 　　2. 採用本土例子。 　　3. 涵蓋當代議題包括：金融海嘯，台灣央行匯率政策與貨幣政策，碳排放交易，新冠疫情，中美貿易戰所有資料與圖形更新。

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運用粒子濾波法估計馬可夫轉換模型與隨機波動度模型參數

為了解決gdp計算方法的問題，作者許淳輔 這樣論述：

伴隨時代的演進，金融市場也隨著時代發展得越來越多元，市場參與者可以選擇的市場也越來越多，本論文使用了粒子濾波法來對馬可夫狀態轉換模型、馬可夫跳躍狀態轉換模型以及隨機波動度模型做參數估計，粒子濾波法可以經過不斷的抽樣讓權重較小的粒子數減少，這樣會使得粒子對機率密度函數的估計變得更為的準確，改善了粒子衰退的現象，使得參估計值更為準確，在模型中我們將模型分為狀態轉換模型與隨機波動度模型來觀測各個不同的市場，像是在馬可夫跳躍狀態轉換模型，資料時長為一年的時間中沒有跳躍發生的狀態下S&P 500的時報酬率比台灣發行量加權股價指數、比特幣、黃金期貨更好，而在跳躍發生的狀態時台灣發行量加權股價指數是最好的

，但不管有無跳躍的發生，風險最高的都是比特幣。本文不只比較市場也比較模型，像是在比特幣市場，資料時長為十年的時間中隨機波動度模型比狀態轉換模型表現得更為的出色。實證分析中我們可以證實Markowitz(1952)的投資組合理論，任何的模型中，大部分的市場都顯示當資產預期瞬時報酬率越大時市場的變異程度也就越高。也可以證實行為財務學中所說的低波動度異常現象可能來自於投資人的「彩劵型偏好」的特性，在文中我們發現比特幣的風險是最高的，因此使比特幣市場具有了高風險低報酬的特性。

經濟學(六版)

為了解決gdp計算方法的問題，作者許嘉棟,吳聰敏,張清溪,劉鶯釧 這樣論述：

　　本書為經濟學之入門教課書，涵蓋基本的經濟學概念，及重要經濟現象之發展，免去深奧、複雜的理論，以幫助讀者更容易進入經濟學的修習。本書共計 16 章，適用於一學期或一學年之經濟學課程，1-8 章是個體經濟學之範圍，9-16 章為總體經濟學內容。   　　本書強調經濟直觀，採用本土範例，涵蓋當代議題，包括：金融海嘯、台灣央行匯率政策與貨幣政策、碳排放交易、新冠疫情、中美貿易戰。更新數據資料與圖形。

我國2050淨零政策下電動自用小客車發展對減碳及環境衝擊之影響

為了解決gdp計算方法的問題，作者張簡健利 這樣論述：

為因應2050年淨零排放目標，臺灣已於2022年3月正式公告國家淨零轉型路徑圖，推動能源、產業、生活及社會四大轉型策略，並提出十二項關鍵策略，其中第七項即為運具電動化及無碳化，然而電動汽車之減排效果在國內尚未獲致完整的論述，因此本研究將依據油井到車輪 (Well-to-Wheel, WTW) 理論，針對以電動汽車取代燃油車並進行生命週期評估 (Life Cycle Assessment, LCA) 之探討。雖然 LCA 是常用的環境衝擊評估工具，但時間因素一直是其發展的挑戰與限制，而系統動力學 (System Dynamics, SD) 能用來模擬具時間變化且複雜性的問題，因此本研究將結合S

D與LCA，以動態生命週期評估法來推估以電動汽車取代燃油車至2050年之減排潛力及降低之環境衝擊。本研究以能源局公告之能源平衡熱值表 (2020) 及溫室氣體排放係數管理表 (6.0.4版) ，計算出臺灣各發電廠之排放係數，以非核家園政策及國家淨零排放路徑據以推估2050年前我國之能源結構變化，並推估出各年度之電力排放係數，進行電動汽車取代燃油車減碳及環境衝擊之計算。在數據蒐集與預測部分是使用系統動力學軟體STELLA來建構系統動力學模型，以推估未來用電量及用油量之變化，配合前述本研究推估之電力排放係數，以及環保署碳足跡資料平台之燃料係數及SimaPro之環境衝擊係數，計算電動汽車之減排潛力及

環境衝擊，並使用openLCA進行蒙地卡羅分析，對其結果進行不確定性分析。此外，本研究亦比較不同再生能源，以及碳捕獲儲存及再利用(CCUS)技術發展情境與結構，探討各情境之減排潛力及環境衝擊。本研究結果顯示，依據我國淨零排放路徑圖之規劃以及本研究能源結構改變之推估，電力排放係數至2050年會下降至0.139 kg CO2e/kWh，較目前0.504 kg CO2e/kWh，顯著下降72%。推動電動汽車有助於臺灣減少碳排放，自2039年後電動汽車的GHG排放量將會隨電力排放係數之降低而逐年降低，總自小客車(含燃油車及電動車)GHG排放將逐年下降，由2020年的1.45×107 tCO2e降至20

50的1.97×106 tCO2e，下降約86%。經本研究生命週期衝擊評估計算得知，電力環境衝擊係數會從2020年的20.2 mPt/kWh降至2050年的5.67 mPt/kWh，減少約72%，但因電動車數量增加而使電力使用量增加之電力環境衝擊會從2020年的1.67×107 Pt提高至2050的2.6×107 Pt，提高約55%。根據不確定性分析結果，在95%信賴區間內，2050年時電動汽車的GHG排放量介於6.359×105 ~ 1.068×106 tCO2e，燃油汽車的GHG排放量介於1.441×106 ~ 3.36×106 tCO2e，電動汽車之減排潛力則介於1.925×106 ~

8.433×106 tCO2e。在本研究以再生能源 (30%~70%) 及CCUS (5%~25%)比例為主要變數之能源情境假設中發現，對環境衝擊最大之情境為再生能源30%且CCUS 5%。當再生能源70%且 CCUS 在25%時電力排放係數最低，所計算出之電動汽車GHG排放亦為最低，減排潛力最大。在總環境衝擊部分，最佳情境為再生能源60%且CCUS 25%。本研究針對電動汽車取代燃油車減碳及環境衝擊之研究結果，可提供國內政府機關、電動車業者及利害關係人，未來制定相關政策、商業決策及研究方向等之參考。