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新北市蘆洲區農會信用部之財務比率分析-與新北市板橋區農會及新莊區農會之比較

為了解決郵局機動利率的問題，作者吳秀娟 這樣論述：

本研究蒐集2000 年至2017年3家新北市基層農會信用部之財務資料，分別是新北市的蘆洲區農會、板橋區農會、新莊區農會信用部為研究對象，以財務比率分析、結構比分析、趨勢分析、相關分析為分析工具，針對研究對象之財務績效加以分析。首先以財務比率做比較分析，分成財務結構、償債能力、經營能力、獲利能力、曝險程度5個主要構面進行綜合比較，並以2013年至2017年5年間之各項比率分別計算蘆洲區農會、板橋區農會、新莊區農會之平均值，以排序方式比較各農會於5個主要構面之強弱比較，其次，再分別就其資產負債表、損益表內重要的項目資料做結構比分析與年度趨勢分析，最後，以農會信用部的盈餘與市場指標利率做相關分析。

本研究比較的各項比率是以符合安全標準下，以經營獲利為考量前提下所做的比較，經實證結果，以2013年至2017年5年間之各項比率之平均值比較，在財務結構、償債能力、經營能力、曝險程度方面，蘆洲區農會的表現優於新莊區農會與板橋區農會。在獲利能力方面則處於落後態勢，有待加強。在盈餘與市場指標利率之相關分析方面，經研究發現，2000年至2017年郵局2年期定期儲金機動利率的變化與農會信用部盈餘的走勢相吻合，蘆洲區農會、板橋區農會、新莊區農會的相關係數分別為0.5619、0.6374、0.7648，以相關強度而言，新莊區農會的盈餘與郵局利率的關係屬於高度相關，蘆洲區農會與與板橋區農會則屬於中度相關，顯示

新莊區農會盈餘受郵局利率變動的影響最為敏感，表示當市場指標利率有任何的風吹草動，相關係數愈高的農會所受到的衝擊愈大，對於農會信用部盈餘的影響也愈大。

應用細菌覓食演算法與廣義迴歸類神經網路預測台北市房價之研究

為了解決郵局機動利率的問題，作者蔡侑庭 這樣論述：

摘要擁有一個溫暖的家是大家所共同努力追求的目標，然而房價在土地供給有限下，容易受到外部各種因素影響而波動，而當面臨突然的劇變，如先前美國房地產次貸危機（Subprime Mortgage Crisis）或日本房地產泡沫事件等，其影響之大不可不慎，因此瞭解未來房價的走勢，便成為了政府政策及人民生活所持續關注的議題。從現有相關研究文獻的探討可知，使用人工智慧方法之預測模式，常較單獨使用傳統計量方法能達到更好的預測效果。本文將介紹一種新的演化式計算方法－細菌覓食演算法，希望藉由細菌覓食演算法與廣義迴歸類神經網路等人工智慧方法的結合，建構出較有效的預測模型。本文實證結果顯示細菌覓食演算法模型，在臺北

市房價的小樣本預測模型中，具有較佳的預測能力；透過細菌覓食演算法（BFO）來微調並優化廣義迴歸類神經網路模型中的參數，其預測結果比其他模型可獲得較小的誤差率，而有效提高了預測的準確性。本研究篩選出的變數為郵局定期儲金一年期機動利率、M2、消費者物價指數、設籍戶數及股價指數等五項。並經上述模型的訓練後，均可得到良好的預測值。由此也說明臺北市房價的漲跌，受總體經濟指標影響為主。關鍵詞：房價、人工智慧、類神經網路、細菌覓食演算法。