指數期貨的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

期貨與選擇權：金融創新個案(2版)

為了解決指數期貨的問題，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。  

指數期貨進入發燒排行的影片

股票、債券、商品和匯率市場之關聯性分析

為了解決指數期貨的問題，作者蕭有閎 這樣論述：

本文採取樣本期間包含2010年1月至2020年12月的紐約黃金現貨、道瓊工業指數、美元指數和美國10年期公債殖利率的月資料，進一步討論包含商品市場、股票市場、債券市場以及匯率市場之間的相關性。本文首先採用單根檢定、向量自我迴歸模型，最後再以Granger因果關係進行檢定。本文研究結果顯示道瓊工業指數分別領先紐約黃金現貨以及先10年期公債殖利率，而紐約黃金現貨和10年期公債殖利率互為因果關係。

期貨與選擇權：衍生性金融商品(三版)

為了解決指數期貨的問題，作者金鐵英,金鐵珊 這樣論述：

　　本書的寫作目的，是定位在為私立大學及科技大學，提供良好的上課教材。本書具有下列特色：   　　一、台灣的市場，台灣的商品 　　目前市面上的原文教科書以美國市場為主。而美國的市場與商品，跟台灣的市場與商品差別很大！這對於台灣大學生和財金從業人員來說，學習起來就會產生障礙，使用起來就無法學以致用。台灣的經濟社會已經今非昔比，應該有能力、有自信走出自己的康莊大道。本書以台灣的市場，台灣的商品為主體。雖然台灣的金融環境目前還比不上美國，但只要我們願意一起正視，一起面對，一起解決，台灣的財金環境一定會卓然有成，成為世界的模範生。   　　二、長話短說，去蕪存菁 　　目前市面上教科書長篇大論，長達

六、七百頁者。這樣會造成ㄧ個學期教不完，以及同學買書的沉重負擔。事情是可以比較簡單的。本書擷取精華再三過濾，每個章節長話短說以求去蕪存菁。本書是希望達到，以最平價的方式用有效率的方法，來傳播學術知識的目的。   　　三、麻雀雖小，五臟俱全 　　本書本文雖然只有五百餘頁，但是麻雀雖小五臟俱全。台灣衍生性商品的工具包括：期貨、選擇權與交換。標的物包括：利率、匯率與股票。這些內容全部都被涵蓋在內，包括深度的理論與實務。同學們必須擁有中等的數學能力，加上良好的學習態度，才能夠融會貫通。   　　四、新資訊，新觀念，新方法 　　本書嶄新內容包括：說明2022年台灣上市的衍生物、彙整出股價指數的計算方法、

提出新的匯率計算觀念、提出新的債券期貨CF計算方法、提出除權除息保護的觀念、彙整出商品適用的除權除息保護機制、提出賣權提早執行的原因、求出賣權提早執行價格的方法、求出新的美式選擇權平價準則、求出新的利率交換評價公式、求出新的換匯換利評價公式、以及搭配最新全真測驗題庫。

可選擇性的線性分類器方法應用於行政執行的經濟弱勢族群之判定─以某行政執行分署為例

為了解決指數期貨的問題，作者林在一 這樣論述：

「執行有愛」與「公義無礙」是行政執行機關的施政理念。然而，在執行行政案件時，若能有效且準確的判斷經濟弱勢義務人，並予以分流不同的執行方法與對應的援助，是行政機關一直以來很重視的議題。本研究首先建構出一個可選擇最佳分類方法的結構程序，即以重複模擬抽樣的方式，觀察各分類方法在準確度比較上的成功率，以作為選定分類方法的準則。並透過收集歷年行政執行的案件與義務人的資料，先以定義相近且常用的線性判別分析 (linear discriminant analysis, LDA) 及支撐向量機(support vector machine, SVM) 來做為二選一的評估。研究結果顯示SVM具有較佳的準確能力

，且在穩態資料下，預測的驗證結果也有較好的表現。本研究雖僅比較兩種線性分類方法，未來亦可以此研究方法架構下，進一步探討多種分類方法評估的比較，讓資料分析人員可依據不同資料結構的案例，選擇出最適分類方法，並獲得更佳的判別結果。