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研究生:廖柏森
研究生(外文):Po-Sen Liao
論文名稱:結合DEA與資料縮減方法建立基金選購決策樹模型
論文名稱(外文):Applying DEA and data reduction techniques to building decision trees for mutual fund selection
指導教授:柯文長柯文長引用關係吳植森
指導教授(外文):Wen-Chang Ko
學位類別:碩士
校院名稱:崑山科技大學
系所名稱:資訊管理研究所
學門:電算機學門
學類:電算機一般學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2011
畢業學年度:99
語文別:中文
論文頁數:78
中文關鍵詞:共同基金資料縮減資料包絡分析法決策樹演算法
外文關鍵詞:Mutual FundData ReductionData Envelopment AnalysisDecision tree
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由於台灣金融市場越來越成熟,共同基金也受到大眾的青睞,越來越多投資人把它當成一種理財工具。雖然共同基金管理方便又容易變現,但相對的受到風險的影響,要如何挑選績效良好的共同基金,勢必為一個重要的議題。由於金融市場波動性很高,為了使投資人在選購基金上能夠更便利,透過投資組合提高收益的穩定性減少投資風險,本研究利用三階段的資料縮減(data reduction)技術結合資料包絡分析法(DEA)建立一套決策模型,來協助投資人獲利。本研究的範疇來自為國內外四大種類基金股票、生技醫療、能源與債券等四個領域,樣本期間從2006年6月到2009年2月。第一階段以等量劃分法等概念進行資料前處理,第二階段透過DEA結合決策樹模型去評估基金績效,第三階段加入三種資料縮減方法建構決策樹模型並與原始資料進行比較。在進一步分析後,發現三階段資料縮減的三種方法無法改善二階段資料縮減方法,而在三階段資料縮減中,使用最多屬性的主成分分析法搭配較多區間劃分數,可得到最高的準確率,但因素組合選取方法之平均準確率變異數最小且有中上的準確率水準。在空頭期間下,三階段資料縮減的封裝型特徵選取(wrapper)方法在五等量區間、六等量區間即七等量區間選取的屬性較少,但其準確率卻高於其他二個方法,甚至超越了第二階段資料縮減的TAL方法,表示屬性少的資料集搭配較多區間劃分數,有可能找到一個適用的範圍來建立準確率高的決策樹模型。

Mutual funds are popular in the matured financial market of Taiwan. Many investors use it as a financial instrument because mutual funds management is not complicated and liquidity preference. However, with imposed risk, selecting a good mutual fund is always an important issue. As the financial market volatility is high, investors must avoid the risk through the investment portfolio to improve the stability. This study used a three-stage of data reduction combined with data envelopment analysis (DEA) to build decision tree models to help investors gain profits. Using data preprocessing for sample classification is the first stage, and then DEA is used to evaluate mutual funds performance with a single criterion, namely, the efficiency of a decision making unit.. The third stage of data reduction is proceeded using three data reduction methods, that is, PCA, wrap and common factors. All reduction data set are used to build decision tree models and compared with that of original raw data. The study finds that in the bull market size of data set will affect the accuracy of the decision tree model. The decision tree model built with original raw data set has the highest accuracy. For the bear market wrapper select less attributes in the five equal interval discretion case. The accuracy of tree model derived from wrapper is higher than those from the other two methods, even outperforms the TAL method. It means a decision tree with high accuracy is possible with a reduced data set through the proposed data reduction techniques.

摘要 i
英文摘要 iii
致謝 v
目錄 vi
表目錄 viii
圖目錄 ix
一、緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 3
1.3 研究範圍與限制 5
1.4 研究流程 7
二、文獻探討 9
2.1 基金選購決策模型探討的相關文獻 9
2.2 DEA評估共同基金績效的相關文獻 11
2.3 應用決策樹建立評估模型的相關文獻 15
2.4 資料縮減技術應用的相關文獻 19
2.4.1 主成分分析(PCA) 19
2.4.2 wrapper 20
2.4.3 因素組合選取 21
2.5 文獻探討總結 21
三、研究方法與架構 25
3.1 基金指標介紹 25
3.1.1 基金指標的定義與介紹 25
3.1.2 基金樣本使用的指標 32
3.2 研究架構與方法 33
3.3 資料縮減的進行步驟 37
3.3.1 第一階段資料前處理 37
3.3.2 第二階段DEA評估基金績效 38
3.3.3 第三階段資料縮減方法 38
3.3.4 建構決策樹模型準確率 40
四、實證結果與分析 41
4.1 資料來源 41
4.2 確認資料集 41
4.3 第一階段資料縮減方法 42
4.4 第二階段資料縮減方法 46
4.5 第三階段資料縮減方法 49
4.6 各等量區間的決策樹模型準確率比較 54
4.7 討論 61
五、結論與建議 72
5.1 研究結論與建議 72
5.2 未來研究方向 75
參考文獻 76


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