AMAT stock forecast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

經濟基要與名目匯率的可預測性：機器學習之應用

為了解決AMAT stock forecast的問題，作者蕭雅涵 這樣論述：

匯率變動影響一國總體經濟及政府政策，若能準確預知匯率未來走向，將利於政府當局及企業做出相應對策，降低匯率變動的不利影響，由此可見匯率預測有其必要性。然而，由於匯率變動頻繁，準確預測匯率是件具挑戰之事。因此，本論文以新台幣與全球主要貨幣對美元的名目匯率為研究對象，除以時間數列與傳統經濟結構模型來預測外，亦使用機器學習方法來提高預測績效。樣本期間為1971年1月至2020年10月。首先以十國匯率時間數列資料做ARIMA及SVR的匯率預測比較，再以四種經濟結構變數(購買力平價、未拋補利率、貨幣學派、泰勒法則)，分別使用OLS/FM-OLS、VAR/VECM、SVR三種方法進行匯率預測並進行比較。實

證結果顯示，整體而言使用SVR來訓練經濟結構模型及時間數列模型，在十國匯率預測績效上，表現皆優於OLS/FM-OLS、VAR/VECM及ARIMA方法。首先，在經濟結構模型預測表現上，OLS/FM-OLS平均MAPE為14.207%、平均RMSE為0.097；VAR/VECM平均MAPE為43.716%、平均RMSE為0.047；SVR平均MAPE為11.573%、平均RMSE為0.024。最後，在時間數列模型預測表現上，ARIMA平均MAPE為7.219%、平均RMSE為0.034；SVR平均MAPE為10.145%、平均RMSE為0.024。

第三方B2B電商平臺支援環境下供應鏈金融體系之最優產銷與融資決策方法

為了解決AMAT stock forecast的問題，作者陳美燕 這樣論述：

資金流動性對供應鏈企業具有重要作用，尤其是對於供應鏈中的中小企業，但是由於中小企業的經營風險大，較難獲得金融機構的信用融資，因此越來越多的中小企業尋求供應鏈金融方式來緩解資金的壓力。與傳統的線下供應鏈金融模式相比，第三方B2B電商平臺支援環境下的供應鏈金融可以將多方系統對接，實現資訊流、物流、金流和商流的高度整合和高效協同，促進資訊在各企業之間快速流通，為眾多的企業提供融資便利。因此，本研究针對第三方B2B電商平臺支援環境下的供應鏈金融體系，當供應鏈成員企業在面臨資金約束，通過第三方B2B電商平臺供應鏈金融模式進行融資時的產銷與融資優化問題。本研究首先進行相關文獻探討，以及結合二階規劃方法等

設定研究問題、研究範圍及研究目標。其次運用個案研究方法調查、對比和總結實務中第三方B2B電商平台供應鏈金融體系的運作模式。再次根据個案研究結果設立本研究假設條件。本研究假設利率和質押率固定、不考慮融資作業時間及時取得錢款、到期及時還款、及時生產和運送。在這些假設條件下，建立零售商主導製造商跟隨、滿足確定性市場需求并獲利最大的最優策略之二階規劃模型。分析了無資金約束、有資金約束無供應鏈金融和有資金約束有供應鏈金融3種情境下之最優訂購、生產和融資策略。最後運用具體數值對驗證二階規劃模型，求解零售商和製造商最優策略，對比零售商和製造商在3種情境下不同獲利情況。並對決策影響因子（融資利率、質押率、固定

融資成本）進行敏感度分析。研究結果發現融資利率、質押率和固定融資成本對零售商的訂購和融資決策及累積利潤、製造商的生產和融資決策及累積利潤、電商平台累積利潤具有重要的影響。研究發現第三方B2B電商平台支援環境下的供應鏈金融模式對緩解零售商和製造商資金約束具有一定的作用。本研究有益于補充現有文獻的研究；希望通過本研究的分析能夠對供應鏈企業產銷與融資決策提供幫助。