應用灰色系統理論於台灣上市公司財務比率變數之預測 ─以電子業為例
投資大眾常會參考公司所公佈的財務季報，計算出各財務比率變數後，作為評估投資標的經營績效。但如 此所使用的資料皆為過去的歷史資訊，無法代表未來的經營績效。為了解決此問題，本研究針對台灣地區上市電子 業，利用GM(1,1)模式與灰預測傅利葉殘差修正模式進行財務比率變數之預測，再以集群分析的K-Means 進行分群 後，計算預測之準確率。研究結果發現：(1)在指標篩選模式中，GM(1,N)較灰關聯分析所篩選出的指標，在預測上 有更好的結果。(2)在財務比率變數的預測中，灰預測傅利葉殘差修正模式較GM(1,1)模式有更高的預測準確率。(3) 以預測季前五季作為輸入值有最佳的預測結果，若只使用四點資料，資料量太少而預測準確率不佳；若輸入六點資 料，因包含太久以前的資料，無法提高準確率。(4)使用GM(1,N)篩選指標搭配傅立葉灰殘差修正模式進行預測，不 論在經濟環境穩定或者波動的期間，都能夠有穩定的預測準確率。
Grey Theory Residual Correction Fourier GM(1,1) Financial ratio indexes K-Means
余尚武 劉憶瑩 王雅琳
元培科技大學,新竹市 30015 德明財經科技大學,台北市 11451 德銀遠東證券投資信託股份有限公司,台北市 10602
国内会议
南京
中文
1-12
2011-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）