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另外網站彰銀：日圓匯價不到150 日央行不會出手也說明：日圓匯率貶值，彰銀今（30）日舉辦今年第二季法說會，彰銀主管表示，日圓兌美元匯價到150元匯價之前，日本央行應不會進場干預，由於彰銀在東京設有 ...

國立臺北大學 統計學系 顏汝芳所指導 黃裕邦的 民間外匯存款、央行外匯存底與總體經濟之分析 （2020），提出彰化銀行美金匯率關鍵因素是什麼，來自於外幣存款、外匯存底、總體經濟、Toda & Yamamoto因果關係。

而第二篇論文國立雲林科技大學 工業工程與管理系 侯東旭所指導 張宸睿的 運用回饋式類神經網路與K-means演算法建構YouBike站點需求量預測之研究 （2018），提出因為有 YouBike、共享單車、時間序列、K-means、自回歸整合移動平均模型、回饋式類神經網路、長短期記憶網路、小波分解的重點而找出了 彰化銀行美金匯率的解答。

最後網站彰化銀行牌告匯率則補充：幣別 即期買入 即期賣出 現鈔買入 現鈔賣出 更新時間 走勢 比較 美金 31.852000 31.952000 31.602000 32.172000 2023‑09‑05 16:59 走勢 比較 日圓 0.215100 0.219100 0.212600 0.220600 2023‑09‑05 16:59 走勢 比較 港幣 4.046000 4.096000 3.961000 4.121000 2023‑09‑05 16:59 走勢 比較

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了彰化銀行美金匯率，大家也想知道這些：

民間外匯存款、央行外匯存底與總體經濟之分析

為了解決彰化銀行美金匯率的問題，作者黃裕邦 這樣論述：

今年央行外匯存底與民間外匯存款皆達到歷史新高點，而自身在銀行從事外匯業務發現外匯存款對銀行收益貢獻良多，而國內對民間外匯存底的研究文獻較少，本次研究通過時間序列藉由Toda and Yamamoto 因果關係檢定來分析其中的因果關係。 實證結果有四點發現:第一點、外匯存底為政府穩定金融、匯率的工具之一，故與總體經濟變數大多存有因果關係，而央行對匯率的動作會導致自身外匯存底變化外（故和美金匯率互為因果關係），亦對民間外匯存款產生單向因果關係，結果發現民間外匯存款受匯率單向影響；第二點、吸引國人投資外匯的兩個大因素「利差和匯差」，其中存款利率的短期因果關係檢定卻不顯著，由此可知民間多

以外幣保單、海外債與高收益配息基金等作為獲取利差和匯差的方式，而此等商品並不列入民間外匯存款中；第三點、景氣預測燈號和CPI皆不影響民間外匯存款；第四點、台灣為海島國家相當仰賴國際貿易，故進出口貿易差額與民間外匯存款互為因果關係。 台灣以前是全球代工廠帶動經濟奇蹟，現今半導體產業輸出與能源進口需求等，匯率穩定與否對國內經濟依舊相當重要，在央行努力之下順利度過亞洲金融風暴和2008金融海嘯，雖經濟整體仍屬平穩，但在QE和低利率影響下，導致經濟M型化加劇，可能是另外的挑戰。

運用回饋式類神經網路與K-means演算法建構YouBike站點需求量預測之研究

為了解決彰化銀行美金匯率的問題，作者張宸睿 這樣論述：

與捷安特公司合作的YouBike微笑單車目前在台灣有八個主要區域，其他縣市也有一套公共自行車系統。而YouBike的補車機制多為經驗法則，因此本研究將使用資料探勘技術，建立預測模型，透過過去資料分析預測未來時間段的站點需求量。本研究以彰化縣的YouBike微笑單車為研究對象，使用資料為2015年至2017年彰化火車站前站的租賃資料，租賃資料型態為時間序列資料，故以傳統時間序列方法與回饋式類神經網路建立預測模型，透過群集分析法K-means將時間序列模式進行分群，再利用小波分解與天氣資料結合建立預測模型，以不同群集分別利用傳統時間序列方法與回饋式類神經網路進行預測，比較不同模型，找出較為適合的

方法。本研究結果發現，分群演算法可以幫助模型找出不同的需求模式，加入外部因子可以幫助模型更準確地預測未來需求量，模型比較後得出類神經網路模型優於傳統時間序列模型，其中以長短期記憶模型最佳。

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