臺灣博碩士論文加值系統

商品進貨價格趨勢一直是零售業準備及訂貨工作的重要決策因素，它將影響商品備貨的多寡及價格訂定。電腦零組件零售市場變動性商品訂價模式則長久以來是眾多賣場零售商視為市場競爭的利器。近年來因為預測技術的成熟，常被用來預測各種社會現象。本研究以主機板、顯示卡及液晶螢幕為例，收集歷史電腦零組件零售價格資料，並選取有效影響電腦零組件價格變化相關之上游產業及市況指標，當作預測模型的輔助資訊；本研究並使用類神經網路及灰色預測理論，希望以類神經網路良好的學習能力來描述複雜的影響零售市場價格的變數集合的能力，以及灰色預測只需要少數資料就可做預測的特性，來進行本研究關鍵零組件價格預測，探究灰色預測及類神經網路技術運用在電腦零組件零售市場價格預測的可行性。
本研究結果發現使用灰色預測也不需收集大量相關變數資料，即可進行預測模式的建模並進行預測，預測過程計算簡單，而且在主機板產品的預測可以獲得比類神經網路較佳的結果；在顯示卡預測結果方面，雖然灰色預測與類神經網路之預測結果不相上下，但灰色預測建模過程較簡單，故可直接考慮採用灰色預測來當作預測模型。使用類神經網路預測模型在液晶螢幕所得的預測誤差值明顯的較灰色預測小，所以建議在預測液晶螢幕價格時，可使用類神經網路預測模型。

The Price trend of stock is always a critical factor when retailers need to replenish the stock of merchandise. It will influence how many products need to be replenished and what price should be made. Because there are price variations of electronic component in retailing market, making a price is used as a weapon in market competition. In lately years, prediction technology is getting mature and used in prediction of society phenomenon. In this research, we collect history retailing prices of three different electronic components：main board、graphic card and LCD monitor ,and research the feasibility of grey prediction model and neuron network in electronic components price prediction of retailing market.
We find the main board prediction result of the grey prediction model is better than the result of neuron network. There are no obvious difference between prediction result of grey prediction model and neuron network in graphic cards, but building a grey prediction model is easier than building a neuron network prediction model. Such that, we suggest to use grey prediction model as graphic cards’ prediction model. And we also find out that the prediction error of neuron network is smaller than grey prediction model’s prediction error in LCD monitor’s prediction, it shows neuron network is more suitable in prediction of LCD monitor than grey prediction model.

摘 要........................................................i
Abstract.....................................................ii
謝 詞......................................................iii
目 錄.......................................................iv
表 次.......................................................vi
圖 次........................................................x
第壹章 緒論...................................................1
第一節 研究背景與動機.........................................1
第二節 研究目的...............................................2
第三節 論文架構...............................................3
第四節 研究限制...............................................5
第貳章 文獻探討...............................................7
第一節 電腦零組件零售市場.....................................7
第二節 電腦零組件價格分析理論................................10
第三節 預測理論..............................................20
第參章 研究方法..............................................31
第一節 研究主題與問題描述....................................31
第二節 研究架構..............................................35
第三節 價格預測模式及相關理論運用............................43
第四節 精確度檢驗............................................57
第肆章 電腦零組件價格分析與預測模型之適用性比較分析..........59
第一節 電腦零組件價格現況分析................................59
第二節 灰色理論預測結果......................................79
第三節 類神經網路預測結果....................................89
第四節 殘差修正法............................................96
第五節 預測模型適用性分析....................................97
第伍章 結論與建議...........................................111
第一節 結論.................................................111
第二節 建議.................................................112
參考文獻....................................................115
附錄一、電腦零組件價格原始資料..............................121
附錄二、電腦零組件價格變化相關變數-灰關聯分析結果...........133
附錄三、零組件價格每週各產品在市場中高、中、低階分群結果....139

1. IT Home採購情報，http://www.shoppingguide.com.tw/price/，2002。
2. 王文宏，市場狂賣的繪圖晶片盛況即將結束?，http://intra.yuanta.com.tw/PagesA2/hot_issue/9104755.html，2002。
3. 王瓊敏，電腦關鍵零組件之價格預測模式，國立中央大學工業管理研究所碩士論文，2000。
4. 王儷蓁，春寒料峭的台灣TFT-LCD產業，零組件雜誌，2001。
5. 永昌投顧，TFT-LCD產業概況，http://www.entrust.com.tw/report/week/2002072/monograph.htm，2002。
6. 永昌投顧，TFT-LCD產業概況(中)，http://www.entrust.com.tw/report/week/2002014/active.htm，2002。
7. 永昌投顧，TFT-LCD產業概況(下)，http://www.entrust.com.tw/report/week/2002021/active.htm，2002。
8. 永昌投顧，LCD監視器產業趨勢結論與建議，http://www.entrust.com.tw/report/week/2002101/monograph.htm，2002。
9. 永昌投顧，春燕來了沒有？掌握要訣測半導體景氣循環的溫度，http://eitc.entrust.com.tw/ezfund/ez14/ez14_page7.asp，2002。
10. 申立銘，台灣總體經濟指標與財務指標在選股策略上的應用─以上市、上櫃航運類股為例，國立海洋大學航運管理學系碩士論文，2000。
11. 李順益，灰色理論於短期銷售預測之適用性探討，私立義守大學資訊工程學系碩士論文，2001。
12. 朱博湧，黃依達，蕭志同，”交易成本觀點下之台灣產業通路策略研究”，管理學報，第三期，2001。
13. 李曉隆，出租公寓之租金價格預測-複迴歸分析與類神經網路的比較，國立台灣科技大學企業管理系碩士論文，2001。
14. 吳柏林，時間數列分析導論，華泰書局，1995。
15. 吳福立，DRAM價格變動模式之探討，國立交通大學工業工程與管理系碩士論文，1999。
16. 吳漢雄，鄧聚龍，溫坤禮，灰色分析入門，高立圖書有限公司，1996。
17. 林信昌，兩岸資訊硬體產值落差擴大，http://archive.udn.com/2002/6/4/NEWS/INFOTECH/IT/848766.shtml，2002。
18. 周資輔，臺灣地區高科技產業股票報酬率之特性試探，國立交通大學高階主管管理學程碩士論文，2001。
19. 胡源泉，灰關聯分析與灰預測理論應用在鉛酸電池快速充電系統之研究，彰化師範大學工業教育學系碩士論文，2000。
20. 郭明哲，預測方法理論與實例，中興管理顧問公司，1985。
21. 陳文章，筆記型電腦關鍵零組件的採購價格決策模式研究，國立中央大學工業管理研究所碩士論文，1997。
22. 陳仕侖，飛安事故之灰預測與灰關聯分析，私立淡江大學航空太空工程學系碩士論文，1999。
23. 陳隱志，”主機板規格之回顧、現況、與展望”，零組件雜誌，第123期，2002，頁23-28。
24. 許俊賢，DRAM價格與DRAM個股股價關係之研究，國立台北大學企業管理學系碩士論文，2001。
25. 張文忠，”主機板產業趨勢剖析”，零組件雜誌，第123期，2002，頁26-32。
26. 張家富，DRAM價格模式研究，國立台北大學企業管理學系碩士論文，2000。
27. 張瀚星，運用預測模型與變數選取方法預測上市公司股價之研究，國立台北大學會計學系碩士論文，2001。
28. 第一銀行徵信室，”電子零組件製造業--液晶顯示元件(LCD)製造業”，調查資料，第412期，1999，頁88-89。
29. 莊乃綸，台灣硬體資訊產品配銷商的競爭策略之研究，私立淡江大學資訊管理學系碩士論文，2001。
30. 黃偉正，國內資訊市場之通路結構，http://mta.acertwp.com.tw/twpfile/magdata.nsf/byunid/m14403，2002。
31. 黃錦川，3C趨勢不可擋 IC回春有指望，http://mediasina.career.com.tw/industry/industry_main.asp?no=301p028&no2=28，2002。
32. 彭克仲，”灰色預測應用於台灣地區鳳梨零售價格預測之研究”，農業經濟半年刊，第69期，2001。
33. 湯玲郎，王瓊敏，”電腦之關鍵零組件價格預測研究”，科技管理學刊，第三期，2000，頁135-153。
34. 萬閔銓，我國個人電腦零售店面競爭利基之研究，國立交通大學管理科學碩士論文，2001。
35. 葉怡成，類神經網路模式應用與實作，儒林圖書有限公司，2002。
36. 葉麗貴，DRAM季價格預測，國立交通大學工業工程與管理系碩士論文，2000。
37. 楊雅媛，迴歸分析與類神經網路預測能力之比較，國立政治大學統計研究所碩士論文，2002。
38. 鄧聚龍，灰理論中的灰信息包，高立圖書有限公司，2002。
39. 鄧聚龍，吳漢雄，溫坤禮，灰色分析入門，高立圖書有限公司，1997。
40. 鄧聚龍，郭洪，溫坤禮，張廷政，張偉哲，灰預測模型方法與應用，高立圖書有限公司，1999。
41. 劉大鵬，”大型顯示產品市場趨勢與發展”，新電子科技雜誌，第188期，2000，頁221-225。
42. 蔡政達，能見度低的個人電腦產業，http://www.2300.com.tw/column/ShowContent.asp?contentid=9089，2002。
43. 劉怡伶，閻蕙群譯，定價聖經，2000。
44. 賴曉琪，總體經濟指標建立台灣電子股擇時交易策略之研究，國立台北大學企業管理學系碩士論文，2001。
45. 羅雍盛，台灣雞蛋產地價格預警系統－灰色理論之應用，國立中興大學農產運銷學系碩士論文，2000。
46. 蘇高毅，”PC關鍵IC發展趨勢與競爭分析”，產業透析:電腦系統透析，2002，頁2-9。
47. 寶來證券，http://www.polaris.com.tw/，2002。
48. Bowersox, D. J. and Cooper, M. B., “Strategic Marketing Channel Management”, McGraw-Hill,1992.
49. Chen, C. L., Kaber, D. B. and Dempsey, P. G.., “A new approach to applying feedforward neural networks to the prediction of musculoskeletal disorder risk”, Applied Ergonomics, Vol. 31, June 2000, pp.269-282.
50. Chen, H. W. and Chang, N.B., ”Prediction analysis of solid waste generation based on grey fuzzy dynamic modeling”,Resources, Conservation and Recycling,Vol. 29,May 2000,pp.1-18.
51. Copra, S. and Meindl, P., Supply Chain Management:Strategy, Planning and Operations, Prentice Hall,2000.
52. Dash, M., Liu, H. and Xu, X., ”1+1>2: Merging Distance and Density Based Clustering”, Proc IEEE 7th Int’l Conf. Database Systems for Advanced Applications,2001,pp.32-39.
53. Fisher, M. L., Hammond, J. H., Obermeyer, W. R., and Raman A., “Making supply meet demand Review”, May-June, 1994, pp.83-93.
54. Ho, T. H., Tang, C. S. and Bell, D. R., "Rational shopping behavior and the option value of variable pricing", Management Sci., Vol. 44,1998, pp.145-160.
55. Jain, A. K. and Dubes, R. C., Algorithm for Clustering Data, Eaglewood Cliffs NJ: Prentice-Hall Advanced Reference Series,1988.
56. Levy, M. and Weitz, B. A., Retailing Management, Irwin, McGraw-Hill,1998.
57. Morita, H., Kase, T., Tamura, Y. and Iwamoto, S., Interval prediction of annual maximum demand using grey dynamic model, International Journal of Electrical Power & Energy Systems, Vol. 18, October, 1996, pp. 409-413.
58. Kaastra, I. and M. Boyd, “Designing a Neural Network for Forecasting Financial and Economic Times Series”, Neurocomputing, Vol.10, No.3,1996, pp.215-236.
59. Kim, N., Chang , D. R. and Shocker, A. D., “Modeling intercategory and generational dynamics for a growing information technology industry”, Management Sci., Vol. 46, 2000, pp.496-512.
60. Kominakis, A. P., Abas, Z., Maltaris, I. and Rogdakis, E., “A preliminary study of the application of artificial neural networks to prediction of milk yield in dairy sheep”, Computers and Electronics in Agriculture, Vol. 35, July 2002, pp.35-48.
61. Rao, A. R., Bergen M. E. and Davis, S., "How to fight a price war", Harvard Business Review, March-April, 2000, pp.107-116.
62. Smith, S. A. and Achabal, D. D., “Clearance pricing and inventory policies for retail chains”, Management Sci., Vol. 44,1998, pp.285-300.
63. Shi, S. M., Li, D. X. and Liu, B.，”Improving the accuracy of nonlinear combined forecasting using neural networks”, Expert Systems with Applications, Vol. 16, 1999, pp.49-54.
64. Stern, L. W. and Adel, I. A., ”Marketing channels”, New Jersey：Prentice Hall, 1996.
65. Tang, Z., Almeida, C. D., and Fishwick, P. A., ”Times series forecasting using neural networks v.s. Box-Jenkins methodology”, Simulation, Vol. 57,1991, pp.303-310.
66. Wang, Y. F., ”Predicting stock price using fuzzy grey prediction system”, Expert System with Application, Vol. 22, January 2002, pp.33-38.