Please use this identifier to cite or link to this item:
https://ah.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/94432| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | 劉文卿<br>吳啟銘 | zh_TW |
| dc.contributor.author | 黃加輝 | zh_TW |
| dc.contributor.author | Huang,Chia Hui | en_US |
| dc.creator | 黃加輝 | zh_TW |
| dc.creator | Huang, Chia Hui | en_US |
| dc.date | 2007 | en_US |
| dc.date.accessioned | 2016-05-06T08:37:15Z | - |
| dc.date.available | 2016-05-06T08:37:15Z | - |
| dc.date.issued | 2016-05-06T08:37:15Z | - |
| dc.identifier | G0094356022 | en_US |
| dc.identifier.uri | http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/94432 | - |
| dc.description | 碩士 | zh_TW |
| dc.description | 國立政治大學 | zh_TW |
| dc.description | 資訊管理學系 | zh_TW |
| dc.description | 94356022 | zh_TW |
| dc.description.abstract | 本研究採用統計分析與資料採礦的方法搭配企業生命週期理論與企業財務資訊做為股票投資決策的準則。其步驟順序為先將公司分群，並且按照生命週期理論命名各群為成長、成熟、老年期；再對各群分別使用決策樹與區別分析找出優秀股票的特徵；最後，按照特徵挑選出未來的報酬率有機會表現優秀的股票。期望在此方法下取得比台灣加權指數更高的報酬率。 | zh_TW |
| dc.description.abstract | This paper adopted multivariate analysis and data mining to choose stock as a member of portfolio with financial indicators. The first, the public companies are divided into three periods according to life cycle by clustering; then, the rules are founded by decision tree and discriminant analysis; and the stocks are chosen as a member of portfolio. The result is that we can get higher return than TSEC weighted non-financial index. | en_US |
| dc.description.tableofcontents | 摘要 i\r\nAbstract ii\r\n致謝辭 iii\r\n目錄 iv\r\n表目錄 vi\r\n圖目錄 viii\r\n第一章、前言 1\r\n 1.1. 研究背景與現況 1\r\n 1.2. 研究目的 2\r\n 1.3. 研究架構 2\r\n第二章、文獻探討 3\r\n 2.1. 群集 3\r\n 2.2. 決策樹 4\r\n 2.3. 區別分析 6\r\n第三章、研究方法 8\r\n 3.1. 資料來源、研究樣本與限制 8\r\n 3.1.1. 資料來源 8\r\n 3.1.2. 研究範圍 8\r\n 3.1.3. 樣本選取標準 8\r\n 3.2. 本研究名詞定義 9\r\n 3.2.1. 級數的定義 9\r\n 3.2.2. 指標的定義與計算 9\r\n 3.2.3. 生命週期的定義 10\r\n 3.2.4. 投資組合權重 11\r\n 3.2.5. 標竿報酬率的定義 11\r\n 3.3. 投資組合設計 12\r\n 3.4. 研究假說與預期結果 14\r\n 3.4.1. 研究假說 14\r\n 3.4.2. 預期結果 14\r\n第四章、實證結果與分析 15\r\n 4.1. 股市報酬率分級結果 15\r\n 4.2. 財務指標分級 16\r\n 4.3. 分群結果 17\r\n 4.3.1. 五項指標的分群結果 17\r\n 4.3.2. 四項指標的分群結果 18\r\n 4.4. 模型建造 19\r\n 4.4.1. 決策樹結果 19\r\n 4.4.2. 區別分析結果 25\r\n 4.5. 投資決策 29\r\n 4.6. 評估 30\r\n第五章、結論與建議 31\r\n 5.1. 結論 31\r\n 5.2. 建議 31\r\n參考文獻 32 | zh_TW |
| dc.source.uri | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0094356022 | en_US |
| dc.subject | 決策支援 | zh_TW |
| dc.subject | 資料採礦 | zh_TW |
| dc.subject | 分群 | zh_TW |
| dc.subject | 決策樹 | zh_TW |
| dc.subject | 區別分析 | zh_TW |
| dc.title | 以企業財務資訊為基礎建構股票投資決策支援系統 | zh_TW |
| dc.title | Decision Support System of Stocks Investment under Financial Information | en_US |
| dc.type | thesis | en_US |
| dc.relation.reference | 1. 吳啟銘，2000，企業評價-個案實證分析，台北：智勝文化事業有限公司。\r\n2. 吳博欽、鄭哲惠，2006，企業生命週期、產業別與股權評價：Real Option與Ohlson Model之比較，會計評論，第43期：95-121。\r\n3. 吳聖修，2003，應用股票趨勢技術分析於動態投資組合保險中之操作策略，國立交通大學資訊管理學系碩士論文。\r\n4. 李慶章，2002，即時決策支援系統模型選擇之研究，國立中山大學資訊管理學系博士論文。\r\n5. 洪安裕，2004，以知識規則與類神經網路之整合對台灣加權股價指數收盤走勢預測之行為研究，國立交通大學管理科學系碩士論文。\r\n6. 張政一，2000，類神經網路於有價證券預測股價及漲跌之研究，私立中國文化大學國際企業管理學系碩士論文。\r\n7. 梁定澎，2006，決策支援系統與企業智慧，台北：智勝文化事業有限公司。\r\n8. 楊景舜，1998，價值投資法之探討及其在台灣之實證研究，私立東吳大學國際貿易學系碩士論文。\r\n9. 熊嫦玲，2001，企業評價模型有效性之實證研究，國立中山大學財務管理學系碩士論文。\r\n10. 劉秉龍，2002，成長型與價值型投資策略之實證分析，私立靜宜大學企業管理學系碩士論文。\r\n11. 羅文君，2005，應用決策支援系統於企業評價之研究，私立華梵大學工業工程與經營資訊學系碩士論文。\r\n12. 嚴仕偉，2006，整合類神經網路與資料採礦於金融最佳決策代理系統之規劃與設計，國立交通大學資訊管理學系碩士論文。\r\n13. Alfred Rappaport. 1987. Creating Shareholder Value. The Free Press Publishing.\r\n14. Benjamin Graham, and David Dodd. 1934. Security Analysis. McGraw-Hill Publishing.\r\n15. Carl Bonham, and Sumner J. La Croix. 1992. Forecasting Earnings Growth and Discount Rates: New Evidence from Time Series Analysis. Journal of Forensic Economics 5: 221-223.\r\n16. Christoph F. Strnadl. 2006. Aligning Business and IT: The Process-Driven Architecture Model. Information Systems Management 23: 67-78.\r\n17. Erik Lie, and Heidi J. Lie. 2002. Multiples used to estimate corporate value, Financial Analysts Journal 58: 44-54.\r\n18. J. A. Ohlson. 1999. Earnings, Book Values, and Dividends in Equity Valuation: An Empirical Perspective. Contemporary Accounting Research. Forthcoming.\r\n19. Palepu, Healy, and Bernard. 2004. Business Analysis and Valuation. Thomson Publishing.\r\n20. Robert L. Grossman, Mark F. Hornick, and Gregor Meyer. 2002. Data mining standards initiatives, Association for Computing Machinery. Communications of the ACM. New York 45: 59-63.\r\n21. Tom Copeland, Tim Koller, and Jack Murrin. 2005. Valuation, Measuring and Managing the Value of Companies. McKinsey Publishing. | zh_TW |
| item.fulltext | With Fulltext | - |
| item.cerifentitytype | Publications | - |
| item.grantfulltext | open | - |
| item.openairetype | thesis | - |
| item.openairecristype | http://purl.org/coar/resource_type/c_46ec | - |
| Appears in Collections: | 學位論文 | |
Files in This Item:
| File | Size | Format | |
|---|---|---|---|
| index.html | 115 B | HTML2 | View/Open |
Google ScholarTM
Check
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.