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bootstrap換行的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦洪錦魁寫的 Python - 最強入門邁向數據科學之路：王者歸來（全彩印刷第三版）【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】 和洪錦魁的 Python-最強入門邁向數據科學之路：王者歸來(全彩印刷第三版)都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
國立政治大學 風險管理與保險學系 張士傑所指導 宣葳的 資產負債管理之研究分析 （2021），提出bootstrap換行關鍵因素是什麼，來自於利率變動型壽險、隨機變動模型、蒙地卡羅模擬、國際板債券、變額年金、copula-GARCH。
而第二篇論文中原大學 國際經營與貿易研究所 吳博欽、劉曉燕所指導 俞姿帆的 研發影響產業獲利力的傳遞管道－動態縱橫門檻 DuPont 模型的應用 （2021），提出因為有 杜邦模型、研發密度、動態縱橫門檻杜邦模型、門檻效果、稅後淨利率、資產周轉率、權益乘數的重點而找出了 bootstrap換行的解答。
Python - 最強入門邁向數據科學之路：王者歸來（全彩印刷第三版）【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】
為了解決bootstrap換行 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
Python最強入門 邁向數據科學之路 王者歸來 第3版 【首刷獨家限量贈品- Python 濾掛式咖啡包】 數量：限量300包 咖啡風味：花神+黃金曼特寧 研磨刻度：40刻度 填充刻度：10g 製造/有效日期，18個月 ★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 1：強調Python語法內涵與精神。 2：用精彩程式實例解說
。 3：科學與人工智慧知識融入內容。 4：章節習題引導讀者複習與自我練習。 相較於第2版，第3版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識： ★解說在Google Colab雲端開發環境執行 ☆解說使用Anaconda Spider環境執行 ★PEP 8，Python設計風格，易讀易懂 ☆Python語法精神、效能發揮極致 ★遞迴函數徹底解說 ☆f-strings輸出徹底解說 ★電影院訂位系統 ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 ★Numpy數學運算與3D繪圖原理 ☆Pandas操作CSV和Exc
el ★Sympy模組與符號運算 ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 ★線性迴歸 ☆機器學習 – scikit-learn ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ☆決策樹 ★隨機森林樹 ☆其他修訂小細節超過100處 多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，
市面上許多書籍的缺點是： ◎Python語法講解不完整 ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 ◎Python語法的精神與內涵未做說明 ◎Python進階語法未做解說 ◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 ◎模組介紹不足，應用範圍有限 許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。 就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著
名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。 本書以約950個程式實例和約250個一般實例，講解紮實的Python語法，同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識： ★內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 ☆拋棄C、C++、Java語法思維，將Python語法、精神功能火力全開
★人工智慧基礎知識融入章節內容 ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unicode字符集的中文編碼方式 ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 ★生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集合(set) ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度 ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。
★基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 ☆Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是MapReduce，筆者將對map( )和reduce( )完整解說，更進一步配合lambda觀念解說高階應用 ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) ☆設計加密與解密程式 ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 ☆檔案壓縮與解壓縮 ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 ☆檔案讀寫與目
錄管理 ★剪貼簿(clipboard)處理 ☆正則表達式(Regular Expression) ★遞廻式觀念與碎形(Fractal) ☆影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 ★認識中文分詞jieba與建立詞雲(wordcloud)設計 ☆GUI設計 - 實作小算盤 ★實作動畫與遊戲(電子書呈現) ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 ★說明csv和json檔案 ☆繪製世界地圖 ★台灣股市資料擷取與圖表製作 ☆Python解線性代數 ★Python解聯立方程式 ☆Python執行數據分析 ★
科學計算與數據分析Numpy、Pandas ☆網路爬蟲 ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 ☆機器學習 – 線性迴歸 ★機器學習 – scikit-learn ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ★決策樹 ☆隨機森林樹 ★完整函數索引，未來可以隨時查閱
bootstrap換行進入發燒排行的影片
☞〈世界的盡頭，最終的隱喻〉全文連結：https://theinitium.com/article/20200918-culture-tenet-yee-geyan-review/
全文首發於香港「端傳媒」
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#天能 #影評 #深度解析 #信条 #諾蘭
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本系列前四集裡，藉由《天能》中情節與對話的蛛絲馬跡，我們論證了幾個作者諾蘭暗示的觀點，包括**（線性）時間並不存在**、**因果律的崩毀**；並且比較了大魔王薩托的虛無以及《黑暗騎士》中小丑的兩種虛無。
接著我們又提到，天能組織（TENET）的信條（tenet），其實就是科幻大師海萊因（Robert Heinlein）曾提到的「鞋帶悖論」（Bootstrap Paradox）。
但伊格言說，此處有個劇情重點值得我們注意──相較於Neil的坦然（「發生的事就是發生了」，但雖然如此，「已知的結局並不構成袖手旁觀的藉口」），從頭到尾沒有名字的「主角」其實是和Neil有著某種程度的價值衝突的。
這體現在主角對女主角凱特的曖昧情愫中。同樣是在自塔林逆行返回奧斯陸自由港的貨櫃旅途中（為了主角與長腿凱特間似有若無的彼此傾慕──好吧，顯然沒時間讓演員發揮，情報員實在太忙太累了，哪裡有時間談戀愛呢），主角突然向Neil提出質疑：
但我們現在在這裡了。這豈不代表此事從未發生？
這對話於片中一閃而逝──在約略等同整部影集資訊量強制壓縮至一部二小時半電影長度的《天能》中，必然顯得沒頭沒腦又高深莫測（對，諾蘭顯然因為材料過多而來不及把事情交代清楚，這是他明顯的技術失敗──但我們也懶得再批評了啦）。
然而伊格言說，這對白所意圖表述的，其實正是更精細的描寫了宿命論與自由意志之間的結合方法。劇情中曾提及，如何使用逆轉機器？
訣竅之一是，當你試圖進入旋轉門，你必須看一下「對面的你」是否也正要進入旋轉門──如果沒有，那麼代表你並未「成功逆轉出來」；換言之，你死在了逆轉機裡。是以，「若沒能看到對面的自己，就不要進去」。
「若沒能看到對面的自己，就不要進去」──這是突然現身的天能組織成員（Neil在塔林找來的天降幫手們）對新手主角的指點。
此即為**宿命論**──「發生的事就是發生了」。此規則被未來人Neil奉為圭臬，也或許正是天能組織（TENET）的信條（tenet）。
是以截至目前為止，進出旋轉門的TENET成員無不如懸線戲偶般乖乖重複著某些他們做過的事──如若不知便罷（對，「無知即是優勢」）；一旦知道了，可就得全部乖乖重複一次。這還真是考驗人的記憶力啊。
打鬥？同套路再打一次。開槍？同位置同彈孔再開一次（但這次是把子彈收回來）。飛車追逐？同路線同角度再追再撞再飛一次。
但同時，諷刺的是，你又必須以自由意志來執行這一切（如女科學家最初給主角的「教程」：你要想著把逆轉子彈放到桌上，才能將它吸回手中；你要對著彈孔開槍，才能把子彈收回來）。
伊格言說，我們或可如此論斷：此處的宿命論是一種**極致的宿命論**；沒有比這樣的宿命論更悲觀更消極更「宿命」的了；因為甚至連你的意志自由都僅僅是為宿命服務而已。
人們自始至終是在重複著必然發生之事。這就是Neil和天能組織將自由意志與宿命論結合的方式──有趣的是，在結合之後，卻非常、非常宿命。
而正是在這樣的狀態（信條）之下，我們的新手主角對Neil的質疑才顯得大逆不道──「但我們現在在這裡了。這豈不代表此事從未發生？」
對的；因為在這裡，為了拯救重傷的凱特，他們已義無反顧地偏離了命運的航道。這是最尖銳的「意料之外」──他們本該同套路再打一次再跑一次再追一次再撞一次，但這回例外；因為就他們所知，歷史上他們並未救過主角偷偷愛著的凱特，他們完全無法臨摹已知模版「再救一次」。
這是真正的、如假包換的未知。對，**愛就是真正的未知**──你想到了嗎？這非常《星際效應》不是嗎？
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伊格言，小說家、詩人，《聯合文學》雜誌2010年8月號封面人物。
著有《噬夢人》、《與孤寂等輕》、《你是穿入我瞳孔的光》、《拜訪糖果阿姨》、《零地點GroundZero》、《幻事錄：伊格言的現代小說經典十六講》、《甕中人》等書。
2021年5月即將於台灣（麥田）與中國（中信）同步出版最新長篇小說《零度分離》。
作品已譯為多國文字，並於日本白水社、韓國Alma、中國世紀文景等出版社出版。
曾獲聯合文學小說新人獎、自由時報林榮三文學獎、吳濁流文學獎長篇小說獎、華文科幻星雲獎長篇小說獎、中央社台灣十大潛力人物等；並入圍英仕曼亞洲文學獎（Man Asian Literary Prize）、歐康納國際小說獎（Frank O'Connor International Short Story Award）、台灣文學獎長篇小說金典獎、台北國際書展大獎、華語文學傳媒大獎年度小說家等獎項。
獲選《聯合文學》雜誌「20位40歲以下最受期待的華文小說家」；著作亦曾獲《聯合文學》雜誌2010年度之書、2010、2011、2013博客來網路書店華文創作百大排行榜等殊榮。
曾任德國柏林文學協會（Literarisches Colloquium Berlin）駐會作家、香港浸會大學國際作家工作坊（IWW）訪問作家、中興大學駐校作家、成功大學駐校藝術家、元智大學駐校作家等。
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☞ Readmoo專訪1：如果在YouTube，一個小說家
https://news.readmoo.com/2020/01/07/200107-interview-with-egoyan/
☞ Readmoo專訪2：那些關於孤寂的問題，以及......
https://news.readmoo.com/2019/03/21/190321-lonelieness/
☞ 香港文匯報報導：棄醫從文 伊格言闖進精神世界
http://paper.wenweipo.com/2019/09/02/OT1909020001.htm
☞ 關鍵評論網專訪：透過YouTube頻道展示文學，我的小說虛構其實是把刀子
https://www.thenewslens.com/article/133126?fbclid=IwAR05NUrcGYIO3CsGLtBwld1XzR2nRnADvGqidEEJzqqpytThgaI2-lABsGc
☞ 神性之人，無邊之愛：伊格言的失戀講座
https://www.commabooks.com.tw/article/378
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小說是什麼？我認為，好的小說是一則猜想──像數學上「哥德巴赫的猜想」那樣的猜想。猜想什麼？猜想一則符號系統（於此，是文字符號系統）中的可能真理。這真理的解釋範圍或許很小，甚至有可能終究無法被證明（哥德爾的不完備定理早就告訴我們這件事）；但藝術求的從來便不是白紙黑字的嚴密證明，是我們閱讀此則猜想，從而無限逼近那則真理時的智性愉悅。如若一篇小說無法給我們這樣的智性，那麼，它就不會是最好的小說。
是之謂小說的智性。───伊格言
資產負債管理之研究分析
為了解決bootstrap換行 的問題，作者宣葳 這樣論述：
本研究由三篇關於保險業資產負債管理議題的論文所構成。本文第二章檢視在台灣地區銷售之典型利率變動型壽險之公平定價問題。假設資產過程滿足Heston隨機變動模型、利率過程為CIR 模型，保險給付將為一系列遠期起點期權之總和。本文就台灣財務市場之資料進行模型參數估計，再利用蒙地卡羅法計算契約公平價格，同時計算風險值（VaR, ES）。本文第三章闡述國際板債券評價系統的實作細節。台灣保險業總資產近兩成之國際板債券在IFRS-9 會計準則下非為純債務工具，必須以公允價值衡量。在此我們敘述以美國固定期限公債收益率或美元LIBOR及ICE利率交換率校正的利率期限結構，配合芝加哥期貨交易所的歐式利率交換選擇
權隱含波動度資料估計Hull-White 短期利率模型之評價理論細節，並使用開放原始碼程式語言Python 與函式庫QuantLib 及三元樹演算法實作國際板債券評價系統。除與櫃買中心系統價格輸出結果相比較外，我們展示本系統在給定利率期限結構與市場現有商品規格下可贖回債券期初價值與隱含年利率、不可贖回期間與可贖回頻率關係之計算。本文第四章探討copula-GARCH 模型在變額年金保證價值計算上的應用。有效的風險管理前提在於推估各種資產間的機率關係，並計算反映系統狀態的各種定量指標的能力。現代計算技術的進步使得更符合實際、不須過份簡化的多變量機率模型運用變為可能，而copula 正是如此的多變
量機率模型。結合GARCH 時間序列模型，我們利用一系列基於無母數統計與經驗過程理論的穩健統計檢定方法，針對給定S&P500 與S&P600 指數時間序列選擇並匹配最適copula-GARCH 模型，進而推估變額年金保證價值。
Python-最強入門邁向數據科學之路：王者歸來(全彩印刷第三版)
為了解決bootstrap換行 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 1：強調Python語法內涵與精神。 2：用精彩程式實例解說。 3：科學與人工智慧知識融入內容。 4：章節習題引導讀者複習與自我練習。 相較於第2版，第3版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識： ★解說在Google Colab雲端開發環境執行 ☆
解說使用Anaconda Spider環境執行 ★PEP 8，Python設計風格，易讀易懂 ☆Python語法精神、效能發揮極致 ★遞迴函數徹底解說 ☆f-strings輸出徹底解說 ★電影院訂位系統 ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 ★Numpy數學運算與3D繪圖原理 ☆Pandas操作CSV和Excel ★Sympy模組與符號運算 ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 ★線性迴歸 ☆機器學習 – scikit-learn ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ☆決策樹 ★隨機森林樹 ☆其他修訂小細節超過100處
多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，市面上許多書籍的缺點是： ◎Python語法講解不完整 ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 ◎Python語法的精神與內涵未做說明 ◎Python進階語法未做解說 ◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 ◎模組介紹不足，應用範圍有限
許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。 就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。 本書以約950個程式實例和約250個
一般實例，講解紮實的Python語法，同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識： ★內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 ☆拋棄C、C++、Java語法思維，將Python語法、精神功能火力全開 ★人工智慧基礎知識融入章節內容 ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unico
de字符集的中文編碼方式 ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 ★生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集合(set) ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度 ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。 ★基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 ☆Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是Ma
pReduce，筆者將對map( )和reduce( )完整解說，更進一步配合lambda觀念解說高階應用 ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) ☆設計加密與解密程式 ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 ☆檔案壓縮與解壓縮 ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 ☆檔案讀寫與目錄管理 ★剪貼簿(clipboard)處理 ☆正則表達式(Regular Expression) ★遞廻式觀念與碎形(Fractal) ☆影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 ★認識中文分詞jieba與建立
詞雲(wordcloud)設計 ☆GUI設計 - 實作小算盤 ★實作動畫與遊戲(電子書呈現) ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 ★說明csv和json檔案 ☆繪製世界地圖 ★台灣股市資料擷取與圖表製作 ☆Python解線性代數 ★Python解聯立方程式 ☆Python執行數據分析 ★科學計算與數據分析Numpy、Pandas ☆網路爬蟲 ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 ☆機器學習 – 線性迴歸 ★機器學習 – scikit-learn ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ★決策樹
☆隨機森林樹 ★完整函數索引，未來可以隨時查閱 圖書資源說明 本書籍的所有程式實例可以在深智公司網站下載。 本書前面20個章節均附是非與選擇的習題解答，下列是示範輸出畫面。 教學資源說明 教學資源有教學投影片(內容超過1500頁)、本書實例、習題解答以及相關附錄的電子書。 本書習題實作題約285題均有習題解答，如果您是學校老師同時使用本書教學，歡迎與本公司聯繫，本公司將提供習題解答。請老師聯繫時提供任教學校、科系、Email、和手機號碼，以方便本公司業務單位協助您。 註：教學資源不提供給一般讀者，請原諒。 讀者資源說明 請至本公
司網頁deepmind.com.tw下載本書程式實例與習題所需的相關檔案，以及相關目錄資源，這些目錄以Word檔案呈現。 臉書粉絲團 歡迎加入：王者歸來電腦專業圖書系列 歡迎加入：iCoding程式語言讀書會(Python, Java, C, C++, C#, JavaScript, 大數據, 人工智慧等不限)，讀者可以不定期獲得本書籍和作者相關訊息。 歡迎加入：穩健精實AI技術手作坊
研發影響產業獲利力的傳遞管道－動態縱橫門檻 DuPont 模型的應用
為了解決bootstrap換行 的問題，作者俞姿帆 這樣論述：
本文建構一個以研發密度為門檻變數的動態縱橫門檻杜邦模型 (dynamic panel threshold DuPont model, DPTDP)，評估研發影響產業獲利力的傳遞管道。實證上，以37個次產業 (含26個製造業與11個服務業) 為對象。估計期間為2006年至2019年。實證結果顯示：一、動態縱橫門檻DuPont模型能產生更精確的估計結果，並提供更多的資訊與政策意涵。對製造業而言，當前一期的研發密度 (RDTA) 小於門檻值時，落後一期ROE對當期ROE的影響為負向且顯著的；當前一期的研發密度大於門檻值時，落後一期ROE對當期ROE的影響為正向且顯著的。二、動態縱橫門檻DuPont
模型的估計結果顯示，對於製造業而言，過度的研發投入 (亦即RDTA大於門檻值0.2885) 並不利於稅後淨利率、資產周轉率與權益乘數對ROE的貢獻。當RDTA小於門檻值時，ROE呈現在其長期均衡值上下震盪且收斂的脈動，並導致ROE的三個驅動因子對ROE的長期效果小於短期效果。此外，三個驅動因子對ROE的影響，以稅後淨利率為最大，資產周轉率為最小。三、動態縱橫門檻DuPont模型的估計結果顯示，對於服務業而言，在不同的研發密度 (RDTA) 下，稅後淨利率、資產周轉率與權益乘數對ROE的貢獻，並不顯著。根據上述實證結果，本文提供業者與管理當局相關政策如下：一、研究者在評估研發密度或稅後淨利率、資
產周轉率與權益乘數對ROE的影響時，應採用本文所建構的動態縱橫門檻DPTDP模型，以獲得更合理且精確的估計結果，並提出對應的政策建議。二、製造業的研發密度透過DuPont模型的三個驅動因子而對ROE產生狀態轉換效果 (regime-switching effect)，亦即在特定的門檻 (0.2885) 前、後產生差異性的效果。換言之，製造業增加研發支出，並無法單調地提升其ROE。因此，製造業不能一味地擴充研發支出，而門檻值 (0.2885) 可視為研發投資的上限，以免傷害其ROE。此外，企業間可採取合作研發，以防個別公司過度的投入研發，或者可透過企業併購以獲得創新技術等。三、無論是長期或短期，
製造業的稅後淨利率對其ROE的影響最大。因此，製造業的研發投資應以能提升銷貨收入的創新為要，以對提升ROE發揮最大的效益。例如，開發新產品以增加營收、研發新技術以提升產品良率與功能、開拓新市場以擴展銷售等。四、為獎勵產業進行研發活動，且避免過度投入研發資源，政府管理當局可以將研發密度的門檻值 (0.2885) 視為獎勵措施的上限值，亦即對於公司 (或產業) 的研發密度低於門檻值者，給予適度的補助或租稅優惠，以提升個ROE三個驅動因子對ROE的貢獻。五、資料庫統計當局應增加服務業抽樣公司的數目，並對服務業訂定較為明確的研發投入定義，以提升估計結果的正確性，進而提出更具意義的政策建議。