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家長購買兒童視力保健食品之消費行為研究

為了解決ls500價格的問題，作者黃逸萍 這樣論述：

現代人普遍使用3C產品，使得視力老化速度加快。根據衛福部(2019)統計資料顯示，臺灣地區國小學童裸眼視力近視率為44.35%，創近十年新高。因此，兒童眼疾問題嚴然成為家長極度關心的議題。近年來，在推動兒童視力保健行為上，攝取視力保健食品的比例逐漸增加。值得注意的是，2017年穀研所調查發現，護眼的保健食品不論是現在或未來都是市場熱銷產品，而兒童視力保健食品能在興起市場永續經營與家長的消費行為息息相關。本研究運用EKB模式的理論基礎，旨在探討家長選購兒童視力保健食品前的購買動機，並了解家長的消費行為模式以及再購買意願程度，以期提供視力保健食品業者制定行銷策略的參考。本研究採用滾雪球抽樣調查方

法，針對臺灣北北基地區之國小家長發放500份正式問卷，回收有效問卷451份，回收率為90.20%。所得資料透過SPSS統計軟體進行描述性統計、T檢定、單因子變異數、迴歸分析等相關統計分析。研究結果顯示：市場上高達63.67%的家長買過兒童視力保健食品。購買動機的現況分析，以提前為孩子做視力預防保健為主要購買的動機。在資訊的取得上，大多來自於親朋好友的推薦。消費決策評估過程則著重在產品的成份需標示明確，並且要有健康食品認證標章為主。再購買意願中，當孩子食用後對視力有改善時，此品牌將獲得家長認同，便會傾向持續購買同一品牌的產品，甚至會代為推薦給其他親友。消費者的購買動機與消費決策評估對再購意願均有

顯著的影響(P

混合演算法應用於乙二醇價格預測

為了解決ls500價格的問題，作者吳政威 這樣論述：

目 錄指導教授推薦書論文口試委員會審定書誌 謝 iii摘 要 ivAbstract v目 錄 vi圖 目 錄 ix表 目 錄 x第一章 緒論 1第一節 研究背景與動機 1第二節 研究目的 3第三節 研究流程 4第二章 文獻回顧 6第一節 石化產業介紹 6第二節 經驗模態分解於價格預測之應用 10第三節 GARCH模型於價格波動度預測之應用 14第四節 機器學習演算法於價格預測之應用 18第三章 研究方法 28第一節 研究資料與說明 28第二節 研究架構 28第三節 經驗模態分解法

29第四節 GARCH模型 33第五節 最小二乘支援向量機（LSSVM） 37第六節 粒子群演算法 40第七節 混合模型 42第四章 研究結果 46第一節 敘述性統計 46第二節 EEMD與MEMD實證結果 47第三節 GARCH模型比較結果 61第四節 混合模型與單一模型預測結果比較 63第五章 結論與建議 66第一節 研究結論 66第二節 研究建議 68參考文獻 69 圖 目 錄圖1.1 研究流程圖 5圖3.1 支援向量機示意圖 38圖3.2 支援向量機示意圖 38圖3.3 乙二醇價格報

酬率預測混合模型 44圖4 1 乙二醇價格報酬率走勢圖 46圖4.2 EEMD分解之時變分量結果（IMF1~3） 48圖4.3 EEMD分解之非線性分量（IMF5~7）與殘差項結果 50圖4.4 納入原物料價格報酬率之MEMD分解結果 54圖4 5 納入總體經濟因素之MEMD分解結果 58圖4.6 混合模型與單一模型預測結果 65 表 目 錄表2.1 經驗模態分解於價格預測之應用統整表格 13表2.2 GARCH模型於價格預測之應用統整表格 17表2.3 機器學習演算法於價格預測之應用統整表格 26表2.4 混合模型於價格預測之

應用統整表格 27表4.1 乙二醇價格報酬率敘述統計 46表4.2 EEMD預測結果統整表 50表4.3 納入原物料價格報酬率之MEMD預測結果 54表4.4 納入總體經濟因素之MEMD預測結果 59表4.5 EEMD與MEMD預測結果統整 60表4.6 GARCH模型MAE評估結果比較 62表4.7 GARCH模型RMSE評估結果比較 62表 4.8 混合模型與單一模型MAE評估結果比較 63表 4.9 混合模型與單一模型RMSE評估結果比較 64