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MATE 股價的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦NiDuan寫的 慾望女人幫 -- 當白雪公主遇見愛神丘彼特 可以從中找到所需的評價。

國立中山大學 電機工程學系研究所 李錫智所指導 劉志峰的 神經模糊建模技術在預測中的應用 (2012),提出MATE 股價關鍵因素是什麼,來自於資料縮減方法、第Ⅱ型模糊集、TSK規則、自建構式模糊分群、最小平方估計法、粒子群優演算法。

而第二篇論文大葉大學 事業經營研究所碩士在職專班 洪朝陽所指導 呂婉如的 鋼鐵產業之經濟附加價值、市場附加價值與股票報酬關係之研究 (2006),提出因為有 經濟附加價值、市場附加價值、股票報酬的重點而找出了 MATE 股價的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了MATE 股價,大家也想知道這些:

慾望女人幫 -- 當白雪公主遇見愛神丘彼特

為了解決MATE 股價的問題,作者NiDuan 這樣論述:

  女人的心思,就像塗鴉一樣隨性......隨時都有違法的可能!   Women’s Desire in Wonderland~When Snow White meets Cupid!   男人不明白女人,必定帶來巨大災難,女人不了解自己,則是一齣徹底悲劇。   男性天生因子裡須要靠爭戰獲得生命意義,女性的隱性溫柔卻是製造戰爭的開始。愛情,從來沒有公平過,也未曾因為對象是公主或王子便享有「位高權重」的豁免權!   這一本書,有二十多個關於女人情感愛戀的故事,同時還結合了專業的心測遊戲,連結女性的潛意識,看如何影響兩性關係的發展與性愛互動模式。 作者簡介 倪端 Ni Duan   心靈作家、

生命數字專家,為OPUS Communications顧問公司執行長。於奧地利創立【ND潛能中心】。倪端開創獨特的『ND讀數法』,精準預測未來、潛意識心理與行為分析。為TVBS週刊、東京衣芙 Tokyo Ef、Cosmo、ELLE 等報章雜誌之專欄作者、TV Ettoday東森台 、東風台Azio 占數專家。   經常受邀國內外與歐洲地區講演關於【職場溝通/人際關係】與【生命再造/潛能開發】相關議題,發展「你是幾號人?」的生日性格系統,提倡「認識自己,為必備的競爭能力」說。   著作包括: 《生命數字DNA》、《2009希臘占數大運勢》、《理想人生9堂課》、《倪端生命靈數全書》、《81戀愛

經典》、《2008希臘占數大運勢》、《你是幾號人》等十餘本書籍。 相關網站&聯絡方式  Web:www.inumber.net  Blog:blog.sina.com.tw/inumber  Email:[email protected]

神經模糊建模技術在預測中的應用

為了解決MATE 股價的問題,作者劉志峰 這樣論述:

本研究以神經模糊建模的技術來進行股票預測,當蒐集到的預測資料龐大時,有效將資料簡化便成為一項重要工作。所以本研究提出以相似度為基礎的資料縮減演算法,以減少監督式學習的訓練集規模。訓練樣本逐一輸入演算法後,透過相似度測試分組成一群,每一群的統計平均值皆視為代表該群中所有樣本的原型。接著,這些平均值的集合可用來取代原有訓練集,從而縮減日後進行監督式學習時所使用的訓練集。此一方法具有每群中所含資料的分佈獲得統計上的詳細說明,所獲得的每個原型資料都是相應群中所含樣本的良好代表,它會根據原始訓練樣本之間的相似度關係和分佈,自動萃取不同的代表數等優點。此外本研究提出的方法可以有效地同時應用於迴歸問題和分

類問題,實驗結果顯示,本研究提出的方法比其他資料縮減方法更有效。 此外,本研究將一組給定的訓練資料為依據,提出第Ⅱ型神經模糊建模技術在股票價格預測上的應用。自我建構式之分群方法可以自動產生第Ⅱ型模糊規則,所得出的第Ⅱ型模糊規則由混合式學習演算法修正,透過輸入相似度測試和輸出相似度測試將給定的訓練資料集分成群集,來自每個群集的第Ⅱ型TSK規則便形成一個模糊規則庫,接著以粒子群優演算法和最小平方估計法來修正與這些規則有關的前鑑部份和後鑑部分參數。執行時取自台灣股票加權指數(TAIEX)和納斯達克(NASDAQ)指數的幾個資料集所得出的實驗結果,證實第Ⅱ型神經模糊系統建模的方法在股票價格預測方

面具有成效。

鋼鐵產業之經濟附加價值、市場附加價值與股票報酬關係之研究

為了解決MATE 股價的問題,作者呂婉如 這樣論述:

本研究以台灣證券交易所掛牌之鋼鐵股公司為樣本,以1997年至2006年為研究期間,目的在探討經Stern and Stewart調整後的EVA指標在台灣傳統鋼鐵產業投資價值評估之適用性,以及EVA指標與傳統績效指標(ROA、ROE、EPS)對台灣傳統鋼鐵產業之市場附加價值(MVA)及股票報酬解釋能力之差異,是否優於傳統指標之影響,實證結果發現:一、EVA對MVA具有高度的相關性及解釋能力二、EVA對市場附加價值的解釋力優於傳統績效指標的解釋力三、EVA對股票報酬不具有相關性及解釋能力四、EVA對股票報酬的解釋力不若傳統績效指標的解釋力