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國際綠能政策對台灣電動車供應鏈企業股價報酬率的影響

為了解決鋰離子電池股票的問題，作者傅冠語 這樣論述：

本研究以事件研究法探討當國際綠能政策發佈時，台灣電動車供應鏈之公司股價是否有異常報酬之情形。本研究觀察兩個國際綠能政策的發佈，並分別將其政策視為本研究之事件一及事件二:事件一：設定為中國的《完善能源消費強度和總量雙控制度方案》。事件二：設定為聯合國第26屆氣候變遷大會（COP26）頒布的綠能政策。實證結果發現: 事件一，對台灣電動車產業股價沒有正向反應，事件日前後均呈現負報酬，僅在事件日後17日才逐漸轉正報酬。二、事件二，對台灣電動車產業公司之股價有顯著反應，且集中在事件日前後，可解讀為股價有提前反應。另外，本研究將樣本內電動車供應鏈分為五大族群:電池、充電樁、車載鏡頭、二極體和其他車用電子

，在事件一表現突出的族群為二極體及其他車用電子；而事件二表現突出的族群為車載鏡頭，顯示出並沒有同時一致強勢之族群。

應用資料探勘於SMT點膠製程參數推力之預測

為了解決鋰離子電池股票的問題，作者麥文瑄 這樣論述：

傳統的焊接技術已改用表面黏著技術( Surface Mount Technology, SMT)來達到現代3C電子產品重量輕、厚度薄、長度短、體積小的需求，且電子元件及印刷電路板(Printed Circuit Board, PCB)也跟著變小，SMT是一種將電子元件黏著在電路板上的技術。本研究資料整合吳佩俞(2012)、鄭旭淵(2018)論文，在長暉電子實業有限公司進行SMT之實驗所收集之資料。本研究藉由文獻探討及彙整SMT點膠製程參數為回焊溫度(weldtemp)、回焊速度(speed)、壓著高度(height)、推力方向(direction) : 1.直推力；2.橫推力及溫度(temp

eture) : 1.室溫；2.高溫、電子元件:1.一般元件；2. Micro USB元件、插件位置(position)等。使用Weka資料探勘軟體之高斯過程迴歸、類神經網路、線性迴歸、支援向量迴歸、隨機森林等方法，將訓練集、測試集、預測集、驗證集，比較出RMSE的平均最小，來得知最佳的模型為隨機森林Random Forest選擇參數為bag Size Percent=65, Num Iterations=30, Num Features=0, seed=1。透過本研究之最佳模型結合完全排列組合法求得最佳參數水準組合為插件位置=9、11，推力方向=1(直推力)，溫度=1(室溫)，回焊溫度=17

5~265℃，回焊速度=100、110cm/min，壓著高度=0.1mm。