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台灣照明產業營收預測之研究–X-11-ARIMA時間序列 模型之應用

為了解決嘉義二手貨櫃的問題，作者王冠鈞 這樣論述：

照明產業作為電力設備製造業之一環，又具有民生消費品的特性，扮演著基礎經濟設施的重要指標之一。本研究之目的在於利用台灣長期的照明市場實際銷售資料，以驗證與探討照明產業銷售預測，做為企業經營策略之參考依據。本研究以總體經濟指標為自變數，整體照明產業之產值為應變數，以X11古典時間數列分解模型進行預測，得到以下結論。實證分析發現，台灣照明市場具有顯著的淡旺季，其中淡旺季隨著時間以及總體經濟環境改變。其中，製造業存貨率及景氣落後指標對照明產業營收呈正向顯著影響；景氣對策信號分數對照明產業營收呈負向顯著影響。在進行外部預測時，照明產業營收則受到製造業存貨率、CPI年增率及痛苦指數的影響。本研究結果可作

為照明產業經營實務上之參考。

台股指數震盪區間預測之研究-ARIMA時間序列模型之應用

為了解決嘉義二手貨櫃的問題，作者侯素英 這樣論述：

論文摘要內容：台灣屬淺碟形市場經濟，在理財意識高漲且經濟低速成長的時代，投資股票儼然成為全民運動。但對於投資者而言;台灣加權股價指數更是投資者分析股市的重要資訊與工具。但影響台灣加權股價指數因素很多，因此，若我們能充分掌握這些資訊變數及總體經濟指標對股票之影響，並建立預測模型，將有助於投資人或管理者進一步制定投資策略。因此本研究以台灣加權股價指數;採用4項股市資訊變數; 報酬率、成交值、週轉率%;市值;及9項總體經濟指標變數如下：M1B年增率%、景氣對策信號分數、領先指標指數及同時指標指數、落後指標指數、消費者信心指數、台股指數年增率、台灣失業率、以及CPI年增率，研究期間從2001年1月到

2017年11月，共16年11期。將針對台灣股價加權指數、以 ARIMA模型來預測未來的股市資訊變數及總經變數再預測未來的指數，並在最後檢測模型之預測成效;經實證分析，得到以下結論：一、以迴歸分析探討股市資訊變數及總經變數對股市高低價有顯著影響效果。二、以ARIMA模型建構台股指數高低價之預測模型;影響台灣加權股價指數高價顯著的變數有6個;低價顯著的變數有6個;高低價差顯著的變數有3個。三、驗證預測模型之內部效度及外部效度之MAPE精準度得知台灣股價加權指數之內部效度分別為高價1.57%、低價2.31%與高低價差33.4%。外部效度分別為高價0.50%、低價0.98%與高低價差32.18%表示

精準度高。關鍵字： 台灣股價加權指數、 ARIMA 、MAPE