天然氣期貨討論的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

地球脈動：一場臺灣世界地理學的討論(2015後篇)

為了解決天然氣期貨討論的問題，作者洪富峰,施雅軒 這樣論述：

　　洪富峰教授與施雅軒教授從地緣政治的角度，使用「區位」、「距離」、「組織」來評論當週的國際新聞，不僅可以免除時效性帶來的風險，同時佐以地圖的資料，和一般媒體生硬的新聞評論相較之下，更顯得有骨有肉，對讀者國際觀的提升增加了更多的興趣。對於國際關係有興趣的讀者，本書很適合當作入門閱讀的書籍。－－謝長廷（前行政院長） 　　由於取材自國際新聞，又是台灣人的眼光選取的，因此談論的主題是台灣人關心的國際事務，能反映和連結上我們關心的政治、社會、經濟、文化、生活各層面；趣味性和學習性都高。本書正是生活地理和理論地理的交叉，綻放著交輝的光芒。－－王鑫（國立臺灣大學地理環境資源學系名譽教

授） 　　本書以對話的方式進行，基於地理學研究生活空間的觀念，以一周做為時間單元，篩選六則地球表面主要的脈動事件，提出對話者的識見，期待讀者閱讀之餘，自行裁剪，啟動自我的地理再發現之旅。－－洪富峰（國立高雄師範大學地理學系副教授） 　　為什麼每天的世界新聞你都每天都要看，透過每天變化的世界的脈動，你才知道國與國之間、這個區域到底發生了什麼事情，也就是說沒有一個穩定的一個結構，因此本書是「非再現理論」的一種實踐。－－施雅軒（國立高雄師範大學地理學系副教授）  

天然氣期貨討論進入發燒排行的影片

三篇能源經濟實證研究：價格、需求與脆弱度

為了解決天然氣期貨討論的問題，作者劉致峻 這樣論述：

本論文包含了三篇與能源經濟相關的實證研究，其主旨分別探討原油期貨市場的投機行為對原油價格的影響，台灣能源系統的脆弱度指標系統的建構，與台灣住宅部門電力需求函數的非線性關係，分述如下：第一章出於對近年原油越為金融化的同時，原油價格亦出現大幅波動的現象，其背後原因的好奇心。回顧現有文獻，大體以原油市場的供需平衡與期貨市場的投機行為的兩種解釋最為可信，但也尚未形成共識。為提供更多證據以供進一步討論，本文以非交易商的淨多頭部位做為代理變數來捕捉期貨市場的投機行為，這個代理變數相較文獻中常以原油存貨作為投機行為的代理變數更為符合一般大眾的認知。另外，本文建立一個符號限制的因素擴充向量自我回歸模型（St

ructural Factor Augmented Vector Autoregression Model with Sign Restriction）模型，透過該模型的實證結果發現，儘管原油的供給與需求面因素確實對於油價造成影響，但期貨市場的投機行為亦對油價波動造成了立即且持續長達半年的顯著影響，更是2004~2007年、2011~2013年與2015~2016年間原油價格出現巨幅波動的主要原因。在2011年福島核能電廠事故之後，台灣的能源政策方向大幅調整，後在2016年後訂定出一套高度依賴再生能源與天然氣，並逐步淘汰核能發電的能源轉型政策。考量能源設施多屬鄰避設施，且其建設往往耗時長久，故

能源政策大幅度的轉向可能會導致台灣本已不夠完善的能源系統更為脆弱，故本文第二章以台灣為例，建立一套可全面評估能源系統脆弱程度的模型框架。這套脆弱度指標分成三個主要構面與十五個次指標，分別考量初級能源供應面、能源基礎設施面與最終能源消費面。而實證結果表明，台灣目前處於1990-2017年最脆弱的時期之一，另外提出（1）重新務實的評估當前的能源轉型政策的進程與配套方案；（2）完善現有能源基礎設施；（3）設計相關誘使能源用戶改變行為等建議。承襲前一章的建議，本文第三章嘗試估計台灣住宅部門的電力需求函數，以提供可靠資訊，讓政府得以建立適當的能源政策工具。然而，現有文獻中對能源需求的估計和政策含義歧異頗

大，並常常相互矛盾。舉例來說，文獻中常假設能源需求與其影響變數間的關係唯一常數，亦即線性關係。第三章應用一追蹤資料平滑轉換回歸（Panel Smooth Transition Regression Model）模型，來估計台灣住宅部門電力需求函數的非線性關係。其結果拒絕了電力需求為線性的假設，而該假設往往是目前許多政策工具的理論根據。此外，模型的實證結果也表明電力用戶對價格和收入變化的反應往往是不對稱的。換句話說，價格和收入彈性的數值大小係取決於先前的電價水平的高低。當前一年電價處於較高水平時，電力用戶對價格調漲更為敏感，電力消費量減少更多；當前一年電價處於較低水平時，電力用戶對價格調低的敏感

度降低，電力消費量增加較少。這個發現也剛好能夠解釋為什麼近年隨著實質電價的走低，台灣住宅部門單位電力消費量沒有大幅增加的現象。

一小時看懂全球資源布局

為了解決天然氣期貨討論的問題，作者柴田明夫 這樣論述：

　　《糧食爭奪戰》作者 　　日本資源糧食問題專家柴田明夫 　　最具產業觀點的分析 　　資源為王的時代，能源經濟成了世紀顯學 　　蘊藏量及消費量的分布，主宰世界政經局勢 　　掌握資源市場脈動，才能洞燭商機，擁有全球投資視野 　　★雷曼風暴以後，原物料商品市場何以成為投資關注焦點？ 　　★中國的崛起正改變世界，人民幣的升貶如何影響全球資源供需結構？ 　　★新資源國家主義正在發酵，中國禁運稀土竟然嚴重衝擊全球製造業？ 　　★能源匱乏如何帶動低碳科技、綠能新政，和頁岩氣革命等最新趨勢？ 　　★非鐵金屬爭奪戰正悄悄開打，哪些稀有金屬促成尖端科技發展？ 　　資源是產業命脈，

洞悉資源問題才能掌握市場！ 　　全書收錄世界資源分布地圖和各大資源生產消費關鍵數據 　　本書涵蓋主題包含全球資源的分布、市場概況，及全球面臨的資源危機問題。搭配豐富的圖表及地圖，深入淺出的點出當前全球資源危機的問題。  

化石燃料價格建模與預測-應用ARIMA與機器學習方法

為了解決天然氣期貨討論的問題，作者洪淑貞 這樣論述：

隨著全球經濟快速發展，化石燃料成為用途最多的能源之一。但因大量需求導致的環境問題與能源政策，加上化石燃料的能源儲存量銳減，造成它們的價格起伏不定。更因為化石燃料價格的漲跌攸關國家能源政策與經濟穩定，因此能夠準確預測國際化石燃料的價格，對所有的國家而言是很重要的議題。因此本文主要目的是為建構化石燃料之價格預測機制，進而提供更準確的市場價格。本文蒐集自2005年至2019年期間化石燃料的歷史價格，分別為俄羅斯天然氣、布蘭特原油及澳大利亞煤炭。本文應用自我迴歸整合移動平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model, ARIMA)、類神經網路(

Artificial Neural Network, ANN)及支援向量迴歸(Support Vector Regression, SVR)技術來進行建構價格預測模型。本文使用了平均絕對百分比誤差(Mean Absolute Percentage Error, MAPE)來比較各預測模型準確性。研究結果發現俄羅斯天然氣、布蘭特原油使用SVR-1其預測效能最佳，澳大利亞煤炭價格以ANN-2預測效能最佳，同時4種機器學習方法皆優於ARIMA。