臺灣博碩士論文加值系統

2020年全球面臨新冠肺炎(COVID-19)這隻黑天鵝的衝擊，小至個人生計，大至國家經濟皆受到嚴重的影響。有趣的是，在全球因為新冠疫情，面臨製造、運輸、觀光、娛樂、零售消費…等產業緊縮的情況下，臺灣身為供應鏈重要的一環，不但民眾出現報復性消費(Compensatory Consumption)，股市加權指數更是大漲超過兩千點。在如此弔詭且多變的環境下，投資人勢必已經無法再利用簡單且表面的統計方式或是圖表分析，快速的理解股票市場中的變化。本研究利用資料探勘(Data Mining)中關聯法則探勘(Association Rule Mining)的Apriori 演算法，尋找在新冠肺炎疫情前(2018/11/01~2019/10/31)與疫情影響之下(2019/11/01~2021/02/28)共642筆交易日資料，進行本研究所設定之高科技供應鏈55檔股票中，可能存在的漲跌互動，以及運用關聯法則中的最小支持度(Minimum Support)與最小信心度(Minimum Confidence)的設定門檻，找出可能的替代關聯法則(Subsituation Association Rule)。研究結果顯示，在新冠肺炎疫情前，屬於供應鏈中游的面板，與上游的化學品、背光源有較為集中的關聯關係，而疫情後，除了同為中游的面板廠有強烈的牽制外，與上游的關聯關係也較為發散。

From the individual livelihoods to the national economy, the world has facing the severely affected of the black swan (COVID-19) in 2020. Interestingly, as the world is facing impact in manufacturing, transportation, tourism, entertainment, and retail consumption due to the chaos, Taiwan, as an important part of the global supply chain, has not only experienced “Compensatory Consumption” among the people, but the index of Taiwan stock exchange grows up more than two thousand points. In such a paradoxical and changeable environment, the investors will no longer be able to use simple and superficial statistical methods or chart analysis to understand changes in the stock market quickly. Therefore, this study employsed the Apriori algorithm in Data Mining and Association Rule Mining, and the data date period was from 2018/11/01 to 2021/02/28 with 642 trading days, including the date before COVID-19 and till this year, to find the possible rise and fall interactions among the 55 stocks in the high-tech supply chain set which being chosen by this study. This research also uses the minimum support and minimum confidence to specify thresholds in the association rule to find any possible substitution association rules. The findings show that the Display industry, belonging to the midstream of the supply chain, has a relatively concentrated relationship with upstream Chemicals and Backlights iudustries before COVID-19, but is getting more divergent under COVID-19.

誌謝
摘要
Abstract
目錄
圖目錄
表目錄
第一章 緒論
第一節 研究背景與動機
第二節 研究方法
第三節 研究流程
第二章 文獻探討
第一節 新冠肺炎與對經濟的影響
第二節 資料探勘
第三節 資料探勘的方法
第四節 關聯法則相關文獻探討
第五節 股價預測相關文獻探討
第三章 研究方法
第一節 關聯法則Apriori 概念
第二節 關聯法則Apriori 原則與演算
第四章 研究內容暨分析結果
第一節 軟硬體環境
第二節 資料蒐集
第三節 資料篩選與整理
第四節 資料探勘與實作
第五節 結果分析
第六節 COVID-19 疫情爆發前後結果差異分析
第五章 研究討論與結論
第一節 結論
第二節 管理與實務意涵
第三節 研究限制與未來研究方向
參考文獻
一、中文部分
二、英文部分

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