Uber 市場 分析的問題,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

Uber 市場 分析的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦AswathDamodaran寫的 為故事估值:華爾街估值教父告訴你,如何結合數字與故事,挑出值得入手的真正好股 和ReevesWiedeman的 億萬負翁:亞當‧紐曼與共享辦公室帝國WeWork之暴起暴落都 可以從中找到所需的評價。

這兩本書分別來自今周刊 和行路所出版 。

世新大學 財務金融學研究所(含碩專班) 廖鴻圖所指導 彭梅芳的 企業反併購策略之個案研究 (2022),提出Uber 市場 分析關鍵因素是什麼,來自於敵意併購、反併購策略、個案研究。

而第二篇論文國立臺北大學 法律學系一般生組 曾淑瑜所指導 邱云莉的 人工智慧之刑法相關議題研究 (2021),提出因為有 人工智慧、法律人格、容許風險、自動駕駛、兩難困境、智慧醫療的重點而找出了 Uber 市場 分析的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了Uber 市場 分析,大家也想知道這些:

為故事估值:華爾街估值教父告訴你,如何結合數字與故事,挑出值得入手的真正好股

為了解決Uber 市場 分析的問題,作者AswathDamodaran 這樣論述:

  ★★★★★亞馬遜讀者4.5星推薦★★★★★   高品質的估值,既要有數字,也得有故事。   ◤一家從未盈利的公司,為何能得到數十億美元估值?   為什麼有些新創企業能夠吸引大量投資,而另一些不能?   為什麼那麼多精明投資人,會陷入矽谷獨角獸的醫療騙局?◢   在有「估值教父」之稱、全球廣受推崇的估值和財務專家亞斯華斯.達摩德仁看來,正是故事的力量驅動企業價值,為數字增添血肉,成功說服那些謹小慎微的投資者去承擔風險。   ▌動人的故事+漂亮的數字=更好的估值 ▌   亞馬遜、Airbnb、Uber、京東、滴滴⋯⋯這些公司都用「講故事」完成一項「不可能」的任務——

在尚未盈利之時,藉由描繪本身特有的商業模式,展示令人心潮澎湃的企業願景,吸引投資人、消費者和客戶成為忠實「聽眾」,從而獲得不斷高漲的估值。   在商業世界中,既有故事講者講述引人入勝的故事,也有數字專家構建估值模型和公式。這兩者都是一家企業的成功關鍵,但只有彼此結合起來,企業才能提升其價值並長盛不衰。   達摩德仁教授研究UBER和阿里巴巴首次在股票市場中亮相的過程,並爬梳故事如何成為其獲得高估值的關鍵所在。   他也調查了推特和臉書,這兩家在IPO中估值數十億美元的獨角獸企業,為什麼一家後來停滯不前,而另一家卻發展迅速?   他還著眼於更為成熟的商業模式,如蘋果和亞馬遜,以展示公司的

歷史如何既能豐富、也會制約其商業敘事。   《為故事估值》一書,不僅揭示編織商業故事的益處、挑戰、陷阱以及測試故事真實性的有效方法,就任何對商業或投資感興趣的人來說(不管你是資產評估領域新手或經驗豐富的價值投資老手),都是一本重要作品。   如果你是一家公司的創辦人,本書將幫助你把公司願景講得更加引人入勝,並在你陷入美好幻想時發出警告。   如果你是一位商業故事聽眾,那麼本書會為你提供一張檢查清單,確保你不會將故事講者的希望甚至幻想,錯認成可改變世界的商業預言。 各界推薦   國內好評推薦(按首字筆畫排序)──   Jenny|「JC財經觀點」創辦人   股魚|智富專欄作家   林明

樟(MJ)|連續創業家暨兩岸三地上市公司指名度最高的頂尖財報職業講師   陳喬泓|「陳喬泓投資法則」版主   國外好評推薦──   保羅.喬森|《哥倫比亞商學院必修投資課》共同作者   麥可.莫布新|策略投資專家,《魔球投資學》《成功與運氣》作者   大衛.佛斯特|企業估值資源公司(BVR)執行長   史蒂芬.彭曼|哥倫比亞大學商學院教授   湯瑪斯.E.科普蘭|聖地牙哥大學商學院金融學系教授   「傳統財金領域的企業估值,是一串串冰冷的數字;風口熱浪上的企業估值,則是一個個大夢初醒的痛苦體悟。這是第一次有專家學者把兩個流派結合在一起,讓讀者同時擁有理性分析的數字腦,又有人性與想像空間的人

文感性腦。從故事到數字,再由數字到估值,一步步帶您以新觀點,重新檢視(反省)過往太過輕忽的投資機會,因為我們輕忽了背後的故事;又或以全新的感嘆檢視(痛悟)過往太樂觀的熱門投資機會,因為我們又忘記背後需要理性的數字支撐。這是一本用雙鏡頭的新視野重新看待企業估值,且投資新手與高手都能有所收獲的好書,五星真誠推薦給熱愛學習的您。」——林明樟(MJ),連續創業家暨兩岸三地上市公司指名度最高的頂尖財報職業講師   「達摩德仁將故事和傳統金融分析與估值的成功結合,是前所未有的成就。《為故事估值》展示故事講者和數據處理者,能從這樣的結合中所獲得的巨大益處。本書或許會成為傳統估值和創投募資領域中不可或缺的作

品。因為其清楚地闡述在看似令人信服的數據背後,需要一個故事支撐。」──保羅.喬森(Paul Johnson),《哥倫比亞商學院必修投資課》共同作者     「《為故事估值》正確且恰當地揭示一個道理:沒有故事,你便無法理解股市。」──麥可.莫布新(Michael Mauboussin),策略投資專家,《魔球投資學》《成功與運氣》作者   「達摩德仁將我們引領至一處如同聆聽喬瑟夫.坎伯、華倫.巴菲特和納西姆.塔雷伯等人相互對話的地方。他的發現之旅,揭示那些僅篤信講故事或數據的分析師們,所忽略的新價值和風險。達摩德仁向我們展示他對阿里巴巴、亞馬遜、優步、法拉利等公司持續不斷的敘事、分析與估值。或許

他曾是個不折不扣的數字控,但如今他不僅是位極重視客觀數據的分析師,也是一位講述動人商業故事的大師,更是一位筆耕不輟、傳道授業的良師。」──大衛.佛斯特(David Foster),企業估值資源公司(BVR)執行長   「估值導師達摩德仁明確地證實只有量化的估值方法遠遠不夠,還必須搭配質化的商業故事。然而,質化分析也有其風險,例如人們會將自身偏見帶入故事之中。達摩德仁出色地將故事與往常的量化分析結合,兩者相互制衡,以獲得更有把握的估值。」──史蒂芬.彭曼 (Stephen Penman),哥倫比亞大學商學院教授   「達摩德仁在書中提出的個案研究,讓估值變得不再那麼生澀難懂。他在分析這些個案

研究裡所展示的自我批判,等於是技巧性地告誡讀者,高品質的估值需左右腦連動:既要有數字,也得有故事。」──湯瑪斯.E.科普蘭(Thomas E. Copeland),聖地牙哥大學商學院金融學系教授  

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企業反併購策略之個案研究

為了解決Uber 市場 分析的問題,作者彭梅芳 這樣論述:

企業為追求高成長或突破瓶頸,常使用併購方式來減少學習時間及降低學習成本,並藉由併購綜效,增加企業核心競爭能力,以創造主併公司最大的股東價值。併購的成功關鍵在於雙方理念是否契合,故產生合意併購與非合意併購。而非合意併購通常是指主併公司不顧被併公司的意願,而採取非協商手段,強行併購目標公司,或者主併公司事先並不與被併公司進行協商,而突然直接在股票市場進行公開收購行動。大聯大於2019年11月12日下午宣布,以每股45.8元公開收購文曄普通股份5%到30%,溢價率約為26.9%,沒料到文曄積極以反併購策略抵制。本研究採用質化個案研究法,發現反併購策略成功的關鍵是文曄在認定屬於敵意併購後,即積極採取

規畫詳細的抵制行動,扭轉態勢,反守為攻,而暫時穩住控制權,化解危機。本研究的成果,可供被併公司面臨敵意併購時的實務參考,以及學術研究的具體價值。

億萬負翁:亞當‧紐曼與共享辦公室帝國WeWork之暴起暴落

為了解決Uber 市場 分析的問題,作者ReevesWiedeman 這樣論述:

比「惡血」療診公司(Theranos)伊莉莎白.霍姆斯更膽大妄為! 僅僅為了換得他答應「走人」,金主軟體銀行同意支付十億美元離職金! 美國商業史上最令人難以置信的「負面」傳奇事件! ───||亞馬遜書店數千則讀者肯定,給予平均四星半超高好評||───   *****   不只旁人,連他自己都曾自視為「下一個賈伯斯」,   他還曾經揚言,要讓傑夫‧貝佐斯追著他的車尾燈,   甚至說過,也許哪一天他會想「坐以色列總理大位」……   他如何強勢崛起?「國王的新衣」又如何遭到戳破?   亞當・紐曼是大學中輟生,自以色列移民美國後,多次嘗試創業卻不甚順遂,險些被迫離開美國。2010年,

紐曼與友人米格爾・麥凱爾維創立WeWork,承租大樓閒置空間加以整修與裝潢後,轉租給自由工作者——自此找到了致富密碼。     2011年史蒂夫‧賈伯斯離世後,全世界開始追捧逐步嶄露頭角、猶如救世主的新世代創業家,亞當・紐曼便在此時引起眾人注意。相比其他創業家,紐曼更懂得如何結合「靈性」與「商業」兩大要素,他不滿足於傳統房地產業者的角色,反倒仿效那些宣稱要「改變世界」的矽谷獨角獸,承諾WeWork要「讓美國的工作場所變酷」,除了標榜社群的歸屬感,還宣稱公司使命是「提升全球覺知」——雖然就連員工也不知道這是什麼意思。     為了爭取科技創投業者的鉅額資金,紐曼夸夸其談稱房地產業具有網絡效應,

並表示WeWork會發展成第一個「實體社群網絡」,甚至要員工研究如何發行公司的加密貨幣。雖然最終他沒說服「科技」創投業者,但依然憑藉著獨特膽識與口才,說服數家知名創投公司與企業家投資WeWork,其中最重要的,便是「要五毛,給一塊」的軟體銀行創辦人——孫正義。孫正義投資WeWork時,已是該公司的「G輪」融資,但他不僅未質疑,反倒主動要紐曼拉高公司估值,做更大的夢。       紐曼拿到新資金後,變本加厲且毫無章法地繼續「閃電擴張」,從併購不同產業的公司、興建大樓,乃至創辦學校。他宣稱WeWork是個大家庭,以理念吸引員工拿低薪為他賣命,卻不斷增加自身持股的影響力,安插親人好友任職自家公司,不

避諱利益衝突、自購大樓出租給WeWork,生活之奢華更不在話下。     十年間募得一百一十億美元,理論估值曾衝上四百七十億美元的WeWork,很快便「再度」燒光了錢,由於潛在投資人疑慮漸增,紐曼為了繼續籌措資金,2019年時不得已決定讓公司上市。正是首次公開上市需揭露的訊息,揭開了這個共享辦公室帝國的繁榮假象。最終,WeWork爆發了美國商業史上最難堪的公開發行申報……     作者里夫斯‧威德曼採訪了兩百多位相關人士:WeWork高階主管、各層級員工、合作過的地主與投資人、參與IPO的銀行家與律師,以及紐曼的友人、顧問乃至競爭對手等等,也清楚爬梳了紐曼與投資人之間的關係,完整揭開WeW

ork內部運作的真相,帶我們見證這場足以警世的商界大案。(更詳盡介紹可參閱目錄引文)   各界好評     ・《紐約時報》編輯精選好書   ・《連線》雜誌秋季推薦好書   ・《新聞週刊》秋季必讀非虛構作品   ・《出版人週刊》十大商業與經濟好書   ・《InsideHook》十月最佳選書   ・彭博社非虛構作品推薦      ►「這是個節奏明快、悲喜交織的傳奇故事,涉及理想主義、貪婪、以及毫無節制的野心。書中闡述過去十年WeWork獲得創投融資後,如何變得膽大妄為,這也是深入了解品牌力量的絕佳案例研究。作者威德曼非常善於巧妙安排許多令人驚奇的細節,幾乎每一頁都有亮點。」——安娜・維納,《恐怖矽

谷:回憶錄》   ►「日後,當歷史學家回顧銀行和創投業者投入矽谷的大量資金時,必定會以WeWork的毀滅性失敗作為警世故事。」——彭博社   ►「別去管療診公司了,現在又有一家獨角獸企業跌落神壇。作者威德曼巧妙地讓我們看到媒體大肆炒作的WeWork、以及曾受到大力推崇的該公司創辦人的真實樣貌,讓我們真正了解到底哪裡出了差錯。」——《新聞週刊》     ►「這本書生動地揭露一家高速成長的房地產租賃公司如何矇騙全世界,將它視為有價值、有能力改變社會的科技獨角獸。威德曼詳細描繪了這群狂妄自大的高階主管,私底下如何過著難以想像的奢華生活。」——《連線》雜誌   ►「光是描述一個人的行為舉止如何浮

誇,這本書就足夠吸引人,但作者更想要論述的,是亞當・紐曼現象背後所代表的意義。」——珍妮佛・莎萊(Jennifer Szalai),《紐約時報》     ►「本書報導了亞當・紐曼及難以成功的共享辦公室公司WeWork的故事,節奏緊湊、令人印象深刻,威德曼透露了許多怪異、荒誕的細節,讓讀者得以窺探紐曼生活圈的真實情況。」——《報告書》(Pitchbook)     ►「生動而詳盡地報導各種戲劇性事件,讀來就像一口氣看完一部步調快速的小說,書中描述富有個人魅力的紐曼如何攀向高峰,而後跌落谷底,令讀者不禁懷疑他究竟是吹牛大王、堅定的信仰者?還是兩者皆是?另一方面讀者也想知道,當初盲目跟隨WeWor

k攀頂的那些人,究竟學到了什麼教訓?」——媒體評論家肯・奧萊塔(Ken Auletta)     ►「本書的精彩之處,在於威德曼讓複雜的企業傳奇故事變得容易理解、充滿趣味,讀起來感覺似乎與紐曼及他的同事共處一室,共同經歷這輛企業列車失事的曲折過程。」——《出版人週刊》

人工智慧之刑法相關議題研究

為了解決Uber 市場 分析的問題,作者邱云莉 這樣論述:

「人工智慧」係指擁有類似人類智慧的電腦程式,透過電腦的發明、網際網路的盛行、人類神經細胞的分析與仿造等,人類的智慧得以在機器上重現且漸趨完整。尤其在大數據及深度學習出現後,再次將人工智慧發展推向另一波高潮,惟在新技術問世後,許多問題即陸續接踵而來。而人工智慧與其他新科技技術不同的是其擁有如同人類智慧般的思考模式,甚至連程式設計者本身皆無法完全了解其演算過程。也因為人工智慧的難預測性、不透明性等問題,對於傳統刑法體系將可能造成衝擊,例如人工智慧是否具有法律人格的問題,以及發生損害結果時應如何劃分責任歸屬的爭議。 本文主要透過文獻分析、比較研究及綜合歸納的方法進行研究。首先針對人工智慧是否

具有法律人格的問題進行釐清,本文認為基於人工智慧技術目前的發展狀況,應採取否定說,唯有未來真出現完全不受人類程式編列限制、可依自主意識行為的強人工智慧時,才應例外採取區分說。 接著本文將分別介紹人工智慧的三大應用領域-自動駕駛、司法系統及醫療系統。除了介紹人工智慧在各領域應用的基礎外,也將分別提出人工智慧將帶來的影響,以及發生刑法爭議時責任歸屬的劃分。尤其是當人類與人工智慧共同造成損害結果時,刑事責任應如何歸責即成為重點。本文將分析現有的學說文獻及相關見解,並提出個人見解,希望可藉此提供解決之道。而目前人工智慧仍處於剛開始發展的狀態,為了促進人工智慧的發展,政府應建立良好的實驗場域供民間

投入研究。此外,目前我國關於人工智慧法律規範尚未完備,若未來發生有關人工智慧的法律爭議,將可能會是相當棘手的問題,因此促進相關法規的訂定係為我國應持續努力的目標。