臺灣博碩士論文加值系統

企業能夠適當的分配投入與產出將有助於企業本身穩定的成長，但企業本身對於自身績效的評估往往無法確切的評估，因此本研究期望使用一個合理的評估機制來衡量台灣上市櫃電子公司績效情形，為產業間帶來比較的結果，使其得以認識產業間績效優良企業，並學習改善自身的資源分配。本研究使用資料包絡分析法來衡量企業之公司績效，運用此方法進行績效的評估，結果將會評比出績效優良的公司，為經營無效率的企業提供經營策略改善學習之方針；而同時運用核心主成分分析法做為簡化變量的方法，在眾多的投入與產出變數中選擇具指標的變數，資訊的維度縮減將會改善資料包絡分析法投入與產出項過多時所造成的共線性問題，而本研究所採用核心主成分分析法在對於非線性資料的處理有著極佳的處理效果，強化非線性資訊解釋能力，並且經由分析過後，使得績效評估結果決策單位間的平均效率值大幅降低，造成評比的級距更加明顯，得以確立決策單位間效率之差距，區隔出效率優良與低落的企業，藉此更加精確改善公司績效的評估結果。

Appropriate allocated corporates’ resource on suitable objects can increase the possibility of sustainability. However, how to precise assess the corporates’ operating performance is a critical problem. Thus, this study proposes an hybrid architecture for corporate to measure the operating performance suitably. The architecture can help managers to pick up the corporate with superior operating performance. The corporate with inferior operating performance can follow or learn form the corporate with supe-rior operating performance. The performance measure is implemented by data envel-opment analysis (DEA). The method can handle multiple inputs and multiple outputs as the same time. However, too many input variables and output variable will deteri-orate the discriminant ability of DEA. Thus, this study performs kernel principal component analysis (KPCA) to handle the problem of dimensionality so as to in-crease the discriminant ability of DEA. In addition, most proportion of real-world data were non-linear structure. The traditional linear technique such as principal component analysis (PCA) can not handle it well. According to our research finding, the original inputs variables and output variables undergoes the KPCA and then fed into DEA will increase the discriminant ability. Thus, the hybrid archtechture will help investors to identify the corporate with superior operating performance so as to modify the operating strategies to survive in highly turbulent environment.

內容目錄
中文摘要　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． iii
英文摘要　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． iv
誌謝辭　　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． v
內容目錄　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． vi
表目錄　　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． viii

圖目錄　　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． ix

第一章　　緒論．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 1
　　第一節　　研究背景與動機．．．．．．．．．．．． 1
　　第二節　　研究目的．．．．．．．．．．．．．．． 3
　　第三節　　研究流程與論文章節架構．．．．．．．． 3
第二章　　文獻探討．．．．．．．．．．．．．．．．． 6
　　第一節　　公司績效衡量之探討．．．．．．．．．． 6
　　第二節　　維度縮減相關文獻．．．．．．．．．．． 11
第三章　　研究方法．．．．．．．．．．．．．．．．． 17
　　第ㄧ節　　研究架構．．．．．．．．．．．．．．． 17
　　第二節　　資料包絡分析法．．．．．．．．．．．． 18
　　第三節　　主成分分析法．．．．．．．．．．．．． 19
　　第四節　　核心主成分分析法．．．．．．．．．．． 22
　　第五節　　變數選擇與資料來源．．．．．．．．．．． 24
第四章　　實證分析．．．．．．．．．．．．．．．．． 26
　　第ㄧ節　　PCA-DEA與KPCA-DEA之分析．．．．． 26
第五章　　結論與建議．．．．．．．．．．．．．．．． 29
　　第一節　　結論．．．．．．．．．．．．．．．．． 29
　　第二節　　研究限制與建議．．．．．．．．．．．． 30
參考文獻　　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 31
附錄A　　 表A-1 PCA-DEA實證結果．．．．．．． 37　
附錄B　　 表B-1 KPCA-DEA實證結果．．．．．． 45

參考文獻
一、中文部分
行政院主計處編製(2012)，進出口貿易值，台北：編製者發行。

李育鋒(2010)，我國上市電子業公司之公司治理與企業價值之關聯性研究－以資料包絡分析法(DEA)分析，東吳大學會計研究所未出版之碩士論文。

林大隆(2011)，金融海嘯後台灣半導體業之績效評估，元培科技大學企業管理研究所未出版之碩士論文。

林佳慧(2009)，平衡計分卡與資料包絡分析法於企業績效評估之應用－以台灣電子業為例，高雄應用科技大學國際企業研究所未出版之碩士論文。

林瑞茂(2005)，台灣金融控股公司經營效率分析，長庚大學企業管理研究所未出版之碩士論文。

陳翔修(2006)，台灣光電產業之經營績效分析－資料包絡分析法之應用－，中原大學國際貿易研究所未出版之碩士論文。

陳衍廷(2006)，應用核心主成份分析及非平衡式SVM於影像中人臉偵測之研究，中原大學機械工程研究所未出版之碩士論文。
郭于賢(2006)，全球前十五大IC設計公司經營績效之研究－DEA方法之應用，東吳大學企業管理研究所未出版之碩士論文。

張雅欣(2009)，結合核化主成分分析與支援向量機於乾燥症腮腺超音波影像檢測之應用，暨南國際大學資訊管理研究所未出版之碩士論文。

黃文中(2005)，整合資料包絡分析法與主成份分析法於績效評估之應用，台北科技大學商業自動化與管理研究所未出版之碩士論文。

廖偉程(2013)，會計師事務所經營績效與人力資本綜合指標之關聯性研究，雲林科技大學會計研究所未出版之碩士論文。

廖國翔(2004)，台灣、日本、南韓筆記型電腦產業績效分析與比較，政治大學經濟研究所未出版之碩士論文。

蘇文乾(2008)，應用核心主成份分析演算法於多頻譜腦部磁振造影像分析之研究，成功大學電機工程研究所未出版之碩士論文。

蘇高玄(2012)，結合核心主成分與支持向量機以提昇資料分類效能，創新研發學刊，8(1)，68-76。


二、英文部分
Adler, N., & Golany, B. (2001). Evaluation of deregulated airline networks using data envelopment analysis combined with principal component analysis with an application to Western Europe. European Journal of Operational Research, 132(2), 18-31.

Boussofiane, A., Dyson, R. G., & Thanassoulis, E. (1991). Applied data envelopment analysis. European Journal of Operational Research, 52(1), 1-15.

Chakravarthy, B. S. (1986). Measuring strategic performance. Strategic Management Journal, 7(5), 437-458.

Charnes, A., Cooper, W. W., & Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operational Research, 2(1), 429-444.

Chen, Y. S., & Chen, B. Y. (2009). Using data envelopment analysis (DEA) to evaluate the operational performance of the wafer fabrication industry in Taiwan. Journal of Manufacturing Technology Management, 20(4), 475-488.

Ho, C. T. B., & Wu, D. D. (2009). Online banking performance evaluation using data envelopment analysis and principal component analysis. Computers & Operations Research, 36(6), 1835-1842.

Hon, J. S., & Chu, S. J. (2011). Performance assessment between Taiwan and Korea TFT-LCD panel industry from risk and return perspective before and after global financial crisis. International Journal of Electronic Business Management, 9(2), 81-94.

Huang, W., & Eling, M. (2013). An efficiency comparison of the non-life insurance industry in the BRIC countries. European Journal of Operational Research, 226(3), 577-591.

Lima, A., Zen, H., Nankaku, Y., Miyajima, C., Tokuda, K., & Kitamura, T. (2003). On the use of kernel PCA for feature extraction in speech recognition. IEICE Transactions, 87-D(12), 2802-2811.

Lin, T. Y., & Chiu, S. H. (2013). Using independent component analysis and network DEA to improve bank performance evaluation. Economic Modelling, 32(1), 608-616.

Rasmussen, P. M., Abrahamsen, T. J., Madsen, K. H., & Hansen, L. K. (2012). Nonlinear denoising and analysis of neuroimages with kernel principal component analysis and pre-image es-timation. Neuroimage, 60(3), 1807-1818.

Ruekert, R. W., Walker, O. C., & Roering, K. J., Jr. (1985). The or-ganization of marketing activities, a contingency theory of structure and performance. Journal of Marketing, 49(1), 13-25.

Schölkopf, B., Müller, K. R., & Smola, A. J. (1999). Lernen mit kernen. Informatik Forschung und Entwicklung, 14(3), 154-163.

Shih, V., Zhang, Q., & Liu, M. (2007). Comparing the performance of Chinese banks: A principal component approach. China Economic Review, 18(1), 15-34.

Thore, S., Phillips, F., Ruefli, T. W., & Yue, P. (1996). DEA and the management of the product cycle: The U.S. computer indus-try. Computers and Operations Research, 23(4), 341-356.

Venkatraman, N., & Ramanujam, V. (1986). Measurement of busi-ness performance in strategy research: A comparison of ap-proaches. Academy of Management Review, 11(4), 801-814.

Wu, W. Y., Tsai, H. J., Chang, K. Y., & Lai, M. K. (2006). Assess ment of intellectual capital management in Taiwanese IC de-sign companies: Using DEA and the malmquist productivity index. R&D Management, 36(5), 531-547.

Xiao, Y., & Feng, L. (2012). A novel linear ridgelet network ap-proach for analog fault diagnosis using wavelet-based fractal analysis and kernel PCA as preprocessors. Measurement, 45(3), 297-310.

Yang, C. F., Pai, C. C., & Lee, Z. Y. (2012). Performance assess-ment of the top ten TFT-LCD manufacturers. International Journal of Electronic Business Management, 10(2), 85-100.

Zhu, J. (1998). Data envelopment analysis vs. Principal component analysis: An illustrative study of economic performance of Chinese cities. European Journal of Operational Research, 111(1), 50-61.