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機器學習結合波動聚集分析之投資策略實證研究

為了解決panda london評價的問題，作者李強 這樣論述：

量化投資和機器學習在大數據時代充分展現了其獨特的優勢和魅力，兩者結合更是如虎添翼。機器學習不僅可以彌補量化投資的短板，還可以為量化投資的發展提供新的思路和方向。本文主要研究是否可以通過機器學習算法進行因子合成，以及該方法是否比傳統方法更有效。選取波動率、年化收益率、最大回撤、信息比率、夏普比率等評價指標進行因子分層回測結果的對比分析。本文認為機器學習算法對量化投資和股票預測具有一定的重要性影響，為投資者的決策提供可行的解決方案。另外，本文詳細介紹了波動聚集現象和金融時間序列模型。然後本文將波動聚集性作為因子加入到策略的機器學習部分進行應用，以原策略為對照，並對回測結果進行詳細對比分析。綜上可

見，波動聚集現象的實際應用是值得研究的，這樣可以提高量化策略的性能和穩健性，同時對波動聚集現象的應用和發展提供了新想法。本文對 XGBoost 算法和量化投資中的波動聚集現象進行了研究和改進，為滬深 300 股票市場的量化投資者提供了一個新觀點。

聯名環保商品之品牌配適度與知覺價值對品牌形象及購買意願之影響

為了解決panda london評價的問題，作者林子庭 這樣論述：

品牌聯名在行銷市場中已漸漸成為受歡迎的銷售手法，許多品牌之間建立跨界聯名活動去達成彼此雙贏的效果。藉由品牌聯名活動，擴大自身的品牌客群，然而，除了品牌聯名的熱潮大量興起，環保意識也在各個企業中備受重視，許多企業開始以「永續」為目標去努力實踐， 許多品牌也開始加入環保永續的團隊。但是先前的研究比較少探討到跨界品牌聯名中環保意識對於知覺價值及購買意願的影響。本研究以消費者的觀點，主要在探討兩個品牌做品牌聯名後，品牌配適度以及產品配適度的提升是否會影響知覺價值，以及知覺價值的提升是否會影響消費者的購買意願及消費者對品牌的形象。本研究分別加入環保意識以及認知需求兩個調節變數，以曾經購買過兩品牌的消費

者以及學生族群為研究對象，並且透過問卷的方式去做調查，本研究共發放300份問卷，經過扣除無效問卷20份後，有效問卷共回收了280份，並以SPSS的敘述性統計、信效度分析等方法去做驗證，研究結果顯示出，產品及品牌配適度對知覺價值有顯著影響;知覺價值對品牌形象及消費者購買意願也有正向顯著影響;環保意識對品牌配適度存在顯著的調節關係，而環保意識在產品配適度上並未存在顯著的調節效果，認知需求也不存在於顯著的調節效果。在研究建議與管理意涵上，本研究針對不同享樂型產品及功能型產品提出建議，並且提出如何提升消費者的環保意識，以行動及實體做法帶動消費者對於環保意識的認知、消費者對產品及品牌的配適度以及品牌的形

象，在日後相關行銷產業要進行環保品牌的聯名活動時，可以提供於相關產業參考，並且有效地提升市場的競爭力。