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國立政治大學 統計學系 翁久幸、林士貴所指導 夏秉宏的 基於 BERT 與 GRU 深度學習模型 - 建構新聞情緒下 Black-Litterman 投資組合 （2019），提出Enigma decoder關鍵因素是什麼，來自於投資組合理論、情感分析、股票投資預測、自然語言處理、深度學習。
而第二篇論文國立中央大學 企業管理學系 李憶萱所指導 王冠尹的 吃軟不吃硬：三種領導類型直播主如何影響觀眾忠誠度？以觀眾自我建構類型為調節 （2018），提出因為有 直播、直播主、魅力型領導、威權型領導、服務型領導、忠誠度、認知忠誠、情感忠誠、意圖忠誠、行動忠誠、自我建構、獨立型自我、依賴型自我的重點而找出了 Enigma decoder的解答。
基於 BERT 與 GRU 深度學習模型 - 建構新聞情緒下 Black-Litterman 投資組合
為了解決Enigma decoder 的問題，作者夏秉宏 這樣論述：
Black-Litterman模型（Black et al., 1990）試圖通過投資者觀點分配的建構來解決 Markowitz Portfolio模型（Markowitz, 1952）所遇到的問題。然而，建立投資者觀點分配需要對投資資產的未來報酬進行預測，由於我們針對股票進行投資，故可被視為一個股價預測的問題。 在本研究中，我們使用深度學習的方法來預測我們的資產價格，除了以資產的股票價格和交易量作為特徵之外，同時也認為新聞情緒是影響股票走勢的重要因素之一。首先，我們使用 BERT（Devlin et al., 2018）衡量新聞情緒。將之定義為一個二元分類問題，並透過 BERT 模型進行情
感分析訓練來判斷新聞資料帶來消息的好與壞。接著，利用三種不同的深度學習模型，分別為 vanilla RNN（Rumelhart et al., 1985），LSTM（Hochreiter et al., 1997）和 GRU（Cho et al., 2014）對股票價格進行預測，觀察不同模型的預測能力是否會影響 Black-Litterman 模型之表現結果。為了擁有夠多之新聞資料數量訓練BERT 模型，我們以美國標準普爾500指數(S&P 500)中之七檔成分股作為投資標的，目標在於建構績效良好之投資組合。因此，我們將以四種財務指標衡量基於三種不同深度學習模型建構出之Black-Litter
man模型之績效，並以其他三種投資組合作為我們的基準模型。從本研究實證分析，我們可得到以下之結果：1. 在三種深度學習模型中，我們以均方誤差 (Mean Square Error) 比較模型預測結果的好壞。GRU 模型 在七項投資股票資產中的表現皆優於其餘兩個模型，更能夠有效捕捉到股票未來之走勢及價格。而 LSTM 模型的表現也比 RNN 模型來得更佳。2. 在投資組合的模型比較中，以 BERT 判斷新聞情緒並以 GRU 模型預測股價所建構出之 Black-Litterman 模型擁有最高的 46.6% 年化報酬率。同時，其擁有最高的 13.0% Sharpe Ratio 與 17.9% 之
Sortino Ratio，代表其在一定風險程度下，仍較其他建構出之投資組合來得更加優異。
吃軟不吃硬：三種領導類型直播主如何影響觀眾忠誠度？以觀眾自我建構類型為調節
為了解決Enigma decoder 的問題，作者王冠尹 這樣論述：
本研究從過去關於直播議題的文獻中發現，對於直播主的探討大多聚焦於特定直播片段，或者特定直播主的特徵、性別等，對於觀眾所產生的影響，卻鮮少對於直播主的類型進行著墨，然而這是在直播關係中非常重要的一個要素；在觀眾方面，大多聚焦討論觀眾觀看直播之內外部動機、產生的行為，或者觀看時間等，卻鮮少探討觀眾心理層面以及個人特徵，而這也是觀眾在直播關係中，會促使他們產生訂閱、捐贈、關注的重要因素之一。因此本研究主要研究方向為：「當觀眾觀看不同領導類型的直播主時，會對其忠誠度產生怎樣的影響」，並且以觀眾之自我建構類型做為調節變項。 本研究透過兩種方式進行研究，實驗法以及一般問卷法，在實驗法中，一共拍攝製
作6部直播片段，由一位男性直播主與女性直播主分別詮釋三種領導類型的直播風格，並回收246份有效問卷，透過ANOVA進行分析；而一般問卷法，則以時下知名直播主為主，對大眾發放問卷，回收308份有效問卷，並運用階層線性模型進行跨層次分析。 本研究進行兩個部分的探討，第一部分探討當觀眾面對不同領導類型的直播主時，會對其忠誠度產生何種影響，結果顯示，當觀眾面對服務型直播主與魅力型直播主時，對其忠誠度會有顯著的影響，但面對威權型直播主時，則無法產生顯著的影響；第二部分則探討，不同自我建構類型的觀眾，在面對不同領導類型的直播主時，會對其忠誠度產生何種影響，結果顯示，不同自我建構的觀眾，在面對不同領導
類型的直播主時，會有不一樣的忠誠度展現，具有調節效果。 本研究之研究貢獻共分成五個部分：第一個部分，率先運用三種領導者類型的特質，將時下直播主分成三大類型直播主，以填補直播主相關研究議題的理論缺口；第二部分，運用忠誠度的概念來衡量觀當眾面對不同類型直播主時，展現出來的反應，填補「觀眾在觀看直播時所產生的心理變化」之相關理論缺口；第三部分，透過觀眾的自我建構類型作為調節變數，探討面對不同類型直播主時，對忠誠度產生的影響，以填補「觀眾在觀看直播時所產生的心理變化」之相關理論缺口；第四部分，提供直播產業中的直播主得到觀眾注意力、忠誠度，甚至是訂閱、捐贈的實務建議；第五部分，運用階層線性模型進行
跨層次分析，來衡量直播主與觀眾之間的關係，並且對「直播主類型」、「觀眾忠誠度」、「觀眾自我建構」三項變數的關聯性提供階層線性模型（HLM）分析的實證研究。