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國立臺北科技大學 經營管理系 吳斯偉所指導 羅晟恩的 海運承攬業之效率評估-資料包洛分析與Tobit之應用 （2020），提出HMM Vessel tracking關鍵因素是什麼，來自於海運承攬業、資料包洛分析法、Tobit。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了HMM Vessel tracking，大家也想知道這些：

海運承攬業之效率評估-資料包洛分析與Tobit之應用

為了解決HMM Vessel tracking的問題，作者羅晟恩 這樣論述：

本研究已2018年度至2020年度世界前10大海運承攬業公司為樣本。本文採用Tone(2010)提出的動態差額(DSBM)資料包絡法模型，分析各家公司之財政效率以及經營效率，再利用Tobit回歸進一步分析並了解各變數間之關係。本研究之財政效率選擇總資產作為投入項，收益以及稅前息前淨利作為輸出項，並以資本支出作為連結跨期的存在期間(carry-over)；經營效率利用船隻數量作為投入項，年總載量作為輸出向，並以船隊運能作為連結跨期的存在期間；Tobit回歸選擇總載量、船隻大小、船齡、船型、包機容量以及是否有聯盟作為變數，實證結果顯示：1. 整體財政效率評估顯示，財政效率直達 1之海運承攬業公司

為陽明海運以及萬海；整體經營效率評估顯示，經營效率達 1之海運承攬業公司為 Hapag-Lloyd以及 HMM。2. TOBIT回歸顯示船隻大小以及船形對財政效率有顯著影響，而包機容量則對營運效率有顯著影響。

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