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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貨櫃動態的問題，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。

經驗模態分解法於台灣資通訊產業出口預測之研究

為了解決hmm貨櫃動態的問題，作者蕭玟玲 這樣論述：

台灣資通訊產業（ICT）被譽為高科技產業的象徵，產業出口競爭力的強弱更是攸關國家競爭力。2012年，台灣資通訊產業（ICT）面對歐債危機持續的延燒，使得歐洲市場需求大幅縮減。讓原本亟思突破的PC產業又再次受到打擊，且造成台灣產業發展受到衝擊。經濟環境瞬息萬變，面臨著多重的嚴峻考驗；ICT不僅為我國經濟的主要動能，更是現行的外銷主力。2010年的外銷訂單年增率高達26.81%，總金額為1,005.89億百萬美元，占我國外銷訂單總金額24.73%；但2011年後呈現逐漸衰退趨勢，2012年總金額雖增加至1,105.63億美元，年增率卻僅達1.4%，占我國外銷訂單總金額25.07%，超越我國電子產

業成為第一位。由於台灣資通訊產業（ICT）特性，其出口值依據統計資料顯示資料具有非線性、非穩態訊號等性質，使得在半導體領域中，預測出口值向來被認為具有相當重要的課題。本研究提出一結合希爾伯特-黃轉換（Hilbert-Huang Transform, HHT）的經驗模態分解法(Empirical Mode Decomposition, EMD)之拆解模態的功能，能將混合訊號分離出多個本質模態函數(Intrinsic Mode Function, IMF)，呈現在時間域上，處理具有非線性(Non-linear)或非穩態(Non-stationary)特性之時間序列，消除非線性或非穩態特性後再使用灰

色系統模型GM(1,1)與隱藏式馬可夫模型（Hidden Markov model, HMM）以濾除雜訊後建構預測模型。期望可以讓GM(1,1)與HMM在建構模型時不受非穩態訊號影響，進而提升預測結果的精準度。實證結果顯示，所提之方法不論是在預測誤差或是預測精準度的表現上均較單一使用GM(1,1)及單一使用隱藏式馬可夫模型（HMM）及傳統預測方法ARIMA模式為佳。