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探索預測布蘭特原油價格漲跌的新輔助指標 - 經由商品價格關係的實證結果

為了解決2020油價一覽表的問題，作者蕭慕俊 這樣論述：

以自行衍生設計的多時段相關係數來檢視原油與78種全球性大宗商品價格關係後，選取了合乎條件的商品，再經由自行設計的兩路徑方法(Two-Paths Method)進行預測成功率的驗證與評估後，研究結果表明：「紐約港超低硫2號柴油現貨價格、紐約港2號取暖油現貨離岸價格等2種商品，可以作為布蘭特原油月度（均）價格漲跌預測的輔助指標。」基於簡單、實用的衡量方法來評估原油與商品價格關係，以創新的觀點與方法來預測布蘭特原油月度價格漲跌，研究結果顯示：「所提出的2種商品模型，即超低硫2號柴油、2號取暖油，可以至少提前三週預測布蘭特原油月度價格的漲跌，預測成功率分別高達81.46% 與81.33%。」另外，還

發現加州洛杉磯超低硫CARB柴油現貨價格商品的預測成功率可達83.56%，這三個商品模型應可為投資者和分析師提供了有用投資與避險的指標。研究還發現：「無論採用世界銀行(World Bank)或美國能源信息署(EIA)的數據作為標的數據來源，所預測的漲跌成功率都可以獲得不錯的成果。」兩者中，世界銀行的預測成功率皆高於EIA。另外，經由集體決策模式以不同門檻條件組合的過程中，以世界銀行為數據源，其預測成功率最高為95.38%，高於以EIA為數據源的最高成功率(92.68%)。本次研究的實證結果顯示：「不論採用集體決策模式或兩路徑方法（含單一路徑方法），所選定或引用的商品作為布蘭特原油月度價格漲跌的

預測指標，可以跨越不同型態的時期與突發事件影響。」研究採用的預測方法，無論是單一路徑、兩路徑或集體決策等方法，皆顯示出：「過去15年以來，全球油價的波動多數是由供需所決定。」另外，在COVID-19疫情期間，以兩路徑方法或集體決策模式所得到的高預測成功率的研究結果，可初步推論：「在COVID-19疫情期間，大多數的原油價格漲跌應是由市場供需所帶動地。」除此之外，在商品價格相關性的檢視分析過程中，發現布蘭特原油與大宗農產品存在弱到中等的價格關係。

新型冠狀病毒肺炎(COVID-19)疫情影響國內觀光產業發展與趨勢之研究

為了解決2020油價一覽表的問題，作者薛惠文 這樣論述：

本研究的主要目的是探討新冠肺炎疫情爆發期間，國內觀光產業在營運上所受到的衝擊，在無法出國旅遊的限制下，對於國人在國內旅遊型態的影響;政府因應疫情擬定振興政策對提升國人消費意願上的成效；後疫情階段政府推出國內觀光產業轉型與永續發展因應策略的成效;及在後疫情階段影響國內觀光產業復甦的因素為何。本研究採文獻分析法進行，以新冠肺炎疫情發生的時間為主軸，大量蒐集資料與統整分析以滾動式的資料更新及進行全面性、深入性的客觀紀錄，並運用交叉驗證法，以提高研究的信度與效度，藉以獲得較準確的資料利於完成本研究探討之結論。本研究結果顯示:一、新冠疫情爆發期間，國內主要觀光遊憩據點遊客人數普遍下滑，因新冠疫情爆發而

出現了類出國的旅遊型態。二、政府因應疫情推出振興政策，對提升國人消費意願上有顯著成效，但國內進入三級警戒後，振興五倍券是否會使用在旅遊上將有待後續觀察。三、觀光轉型成效待疫情穩定後才能獲悉是否迎合大眾旅遊商機，故目前成效不顯著。四、疫苗接種高覆蓋率與擴大醫療量能，是國內觀光產業是否能完全復甦的主要原因。