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應用時間序列和灰色理論於行動裝置出貨量預測之研究

為了解決tft裝備合成表的問題，作者陳姿良 這樣論述：

行動裝置所涉及的產業及供應鏈十分廣泛，其出貨量足以代表資訊科技產業的整體性發展。環顧全球資通訊產業的發展，國際市場上的行動裝置出貨量備受期待，舉凡智慧型手機、平板媒體裝置、筆記型電腦及穿戴式裝置等，均在近幾年呈現爆發性的崛起，本研究分別採取出貨量最大宗及發展趨勢具代表性的智慧型手機及平板電腦作為研究對象，正因其影響力甚大，故有必要對行動裝置出貨量趨勢變化進行系統性的分析及預測。面臨如此龐大的商機，本研究旨於發展出有效的預測模式，除了高精確度外，必須容易使用，並符合成本效益，進而探討行動裝置市場的發展趨勢。其實證結果對於有預測出貨量需求的相關產業而言，可說明各模型運用於預測的適用性，是相當具有

實務性價值的參考依據。本研究以2010年至2015年之全球平板電腦及智慧型手機出貨量資料進行實證分析，採用時間序列分析法中的Decomposition模型、Holt-Winters模型、Moving Average模型及灰色理論中的GM(1,1)模型進行預測，並主要以2010至2014各20季的出貨量統計資料作為建模預測基礎(訓練期)，2015年各4季出貨量統計資料作為驗證預測模型成效(驗證期)。實證結果顯示:1.在訓練期間，各模型皆發揮不錯的預測效果，整體又以應用於智慧型手機出貨量預測最佳，其模型預測能力可達良好及高精確度狀態。2.在驗證期間，受平板電腦出貨量下滑波動及智慧型手機出貨量成長減

緩的影響，難免干擾各預測模型的準確度。3.其中又以平板電腦出貨量的2015年驗證期，受出貨量下滑波動的影響最為顯著，各單一模型預測準確度皆受干擾，卻經由組合預測後，大幅提升預測結果準確度並且比各單一模型預測效果更佳。