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期貨與選擇權：金融創新個案(2版)

為了解決台灣公司債利率的問題，作者陳威光 這樣論述：

　　一、淺顯易讀 　　作者積 30 年的教學經驗，以口語方式撰寫本書，避免繁複的數學，使初學 者能很快地進入期貨與選擇權領域，並吸收其精華。同時，本書儘量舉本土選擇 權、期貨及結構型商品為例，使讀者能透過實際商品而更加了解課程內容。 　　二、內容豐富 　　本書內容豐富，包括大部分期貨與選擇的相關子題，包括，衍生性商品介 紹、選擇權的價格、買權賣權等價關係、B-S 定價公式、波動度指數 VIX、選擇權 交易策略、股價指數選擇權及外匯選擇權、期貨定價、期貨交易策略、價指數期 貨、外匯期貨、利率期貨、台灣期貨市場等。另外還包括遠期契約、交換契約、 蒙地卡羅模擬及二項式定價法等 　　三、金融創

新個案 　　本書第 19 章選取 10 個常見的金融創新商品，並探討產品推出的背景、對發行者及投資者的好處及風險、產品損益報酬圖形、商品拆解及評價等，使學生能從產品了解理論的應用。產品包括 TRF、雙元外幣投資組合、保本型共同基金、槓桿型與反向型 ETF、牛熊證及展延型牛熊證、可轉換公司債、富邦 VIX ETF、安聯掩護性買權策略收益成長基金、指數投資證券 ETN 及股票連結債券 ELN。 　　四、測驗題 　　本書在每一章的習作加附測驗題，以幫助初學者釐清觀念，也可作為任課老師考題之用。 　　五、評價軟體 　　本書附「選擇權評價及交易策略軟體」，藉著此軟體讀者可以很快地求出認購權證、股票選

擇權、指數選擇權、外匯選擇權、期貨選擇權之價格，以及隱含波幅、delta、gamma、vega、theta、rho 等避險參數。另外也可以利用二項式評價法及蒙地卡羅模擬法求出選擇權價格。 　　六、交易策略繪圖 　　本書所附的軟體，包括各種選擇權交易策略的損益繪圖，讀者可以藉由此功能，熟悉選擇權的各種交易策略及其損益圖形。  

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債券收益率與經濟不確定性指數之關聯性

為了解決台灣公司債利率的問題，作者蔡佳蒨 這樣論述：

本研究採用多元迴歸模型探討10年期公債收益率、投資級公司債收益率、高收益公司債收益率與全球及美國經濟政策不確定性之關聯性。本文應變數為10年期公債收益率、投資級公司債收益率與高收益公司債收益率，自變數為失業率、消費者物價指數、美元指數，美國M2年增率、美國個人可支配所得、全球經濟政策不確定性EPU、美國經濟政策不確定性1EPU與2EPU。樣本期間為2007年1月至2021年5月之月資料，樣本數共172筆。實證結果顯示，全球EPU與美國1EPU對於10年期公債收益率有不同的影響程度。當投資人面臨全球的經濟不確定增加時，投資人可能會降低美國10年期公債的購買需求，尋找其他避險的商品，導致美國10

年期公債的價格下降，進而使10年期公債收益率上升。然而，當美國的經濟不確定增加時，投資人可能會降低高風險商品的投資，並將資金投入在10年期公債的安全避險工具，導致10年期公債的價格上升，進而使10年期公債收益率下降。投資級公司債及高收益公司債面臨全球及美國經濟政策不確定性時，投資人亦可能會降低投資級公司債及高收益公司債的購買需求，尋找其他避險的商品，導致投資級公司債及高收益公司債的價格下跌，進而使投資級公司債及高收益公司債的收益率上升。

2023證券投資與財務分析：名師攻略詳盡解析(證券商業務員)

為了解決台灣公司債利率的問題，作者王志成 這樣論述：

　　◎章節架構分明，掌握重點So Easy！ 　　◎系統化試題歸納，高手過招有效率！ 　　◎名師攻略詳盡解析，輕鬆考照拿高分！   　　近年來金融證照的考試頗為熱門，除了執行業務的要求外，大專院校商學系的學生也被要求畢業前需考取金融證照當畢業門檻，甚至非商學系的學生也以考取金融證照作為外部的有效認證。金融證照種類繁多其中以證券業的證照最具代表性。證券業的證照是目前從事證券、銀行與保險行業者所要求的執業資格條件，而以證券考照難度做區分；證券分析人員（證券分析師）較難，高級營業員（高業）次之，最後是投信投顧業務員、普通業務員（普業），所謂的難度只是出題範圍較廣泛讓考生不知如何準備起。這也是老師

編寫這本書的動機，如何讓考生在最短的時間裡考取高業證照，同時為後續的職涯奠定最紮實的專業能力。   　　本書的使用方法   　　為建立完整的學習架構請按本書的章節順序，從每一章的第一個「重點」予以理解，接著馬上閱讀該「重點」所對應的題目出處「高手過招」，就是課文重點熟讀立即看題目型態，千萬不要看完一章再一起做該章題目。看一次可能會比較辛苦，第二次閱讀就可以把較易弄錯的題目予以標示，考試前幾天只要閱讀有標示的主題與題目即可。   　　有疑問想要諮詢嗎？歡迎在「LINE首頁」搜尋「千華」官方帳號，並按下加入好友，無論是考試日期、教材推薦、解題疑問等，都能得到滿意的服務。我們提供專人諮詢互動，更能時

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建構債券信用評等之預測模式研究

為了解決台灣公司債利率的問題，作者陶鈺霖 這樣論述：

本研究以台灣上市上櫃且有發行公司債之公司為研究對象，共選取 2011年至2020年間具有完整的財務報表資料，且符合選樣標準的111家公司做為研究樣本，而本研究使用資料探勘軟體中之決策樹、支援向量機、類神經網絡、隨機森林以及k-近鄰分類器演算法，透過這些演算法建構一套債券信用評等模型，並利用特徵選取分析對預測模型重要之變數。實證結果顯示，在重新取樣前，類神經網路和隨機森林為表現最好之預測模型，準確率為82.21%，而重新取樣後，表現最好之預測模型為k-近鄰分類器，準確率為92.95%，而所有模型之預測能力經過重新取樣後，其準確率都有大幅提高。而經過特徵選取之演算法，可發現在重新取樣前，類神經網

路為表現最好之預測模型，準確率為86.24%，而重新取樣後，表現最好之預測模型為隨機森林，準確率為92.62%。