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預約未來財富：88則金融小常識打造投資精準眼光

為了解決租金指數 定義的問題，作者李顯儀 這樣論述：

金融實務常識 ╳ 熱門焦點議題 ╳ 投資理財真相   　　★援引公開資訊佐證 　　★幫助理解各種金融商品 　　★聚焦投資理財中的諸多眉角 　　本書共分成8個部分，分別為金融經濟、貨幣匯率、股票、基金、固定收益商品、衍生性金融商品、銀行理財商品與金融科技等所組成。書中的單元內容以一般的金融實務常識、當今較熱門金融議題與投資人較容易誤解的金融觀念為主。 　　希望透過本書循序漸進、深入淺出的解說，讓讀者更明瞭金融的實務運作，以及釐清一些投資真相，並提供讀者在進行投資理財時，所應具備的一些基本常識。 　　【目標讀者】     　　1. 適合具投資理財興趣的初學者與進階者。 　　2. 適合大

學投資理財通識課程的學生。 　　3. 適合當現在108課綱技術型高中商管教師的課外讀物。 本書特色      　　◆了解金融常識 　　精選投資理財，最常用最關鍵的金融實務常識。 　　◆觀念吸收容易 　　將金融相關事物具體化，並與真實生活相連結。 　　◆明瞭金融實作 　　搭配實務圖表，使讀者能對金融現況一目瞭然。 　　◆正確判讀真相 　　專欄精闢解析，以金融數據實證釐清投資真相。

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不動產情緒指標與房價之關聯分析

為了解決租金指數 定義的問題，作者黃嘉儷 這樣論述：

買房視同長期投資，行為財務學認為人性並非理性，因此情緒因子為重要影響指標，本研究以房地產的直接情緒與間接情緒兩大類指標進行實證分析，透過量化實證研究法，建立並驗證解釋房價模式，藉由分析變數的關聯提出研究建議，並建立七個研究假說，使用直接與間接情緒指標及內政部不動產住宅統計資訊，檢驗情緒指標是否會影響不動產市場。實證結果顯示消費者信心指數、M1b貨幣供給額、貸款負擔率對住宅價格指數有正向顯著影響，表示當民眾對於未來經濟成長與信心增漲配合在市場資金寬鬆的環境下有助於推升房價；房價所得比與加權股價指數皆對住宅價格指數有負向顯著關係，表示當房價或股市行情過於拉升致使超越民眾所得範圍能力時則會抑制消費

耐久財，而消費者物價指數與租金指數則是對住宅價格指數不具顯著影響。

統計學關鍵字典

為了解決租金指數 定義的問題，作者石井俊全 這樣論述：

～大數據時代，用統計學為你的履歷加分～ 推薦給所有勇於跨領域、學習新知的專業職場人！   　　生活在互聯網的時代，統計學的知識在所有的領域都不可或缺。   　　尤其是商業領域，統計學在「市場行銷」、「企業決策」、「人工智慧」、「關鍵字檢索」等各個領域都受到廣泛的運用。   　　但是統計學的知識，有其嚴謹的定義和使用框架。   　　儘管我們在學生時代學過基本的統計方法，比如平均數、中位數、標準差、機率，但是實際面對市場調查或財務報表時，往往也不知道該如何運用這些數據幫助我們分析現況、對未來下決策。   　　實際上，即使是經常在實務中應用統計方法的人

，往往在接手全新的專案時，便沒辦法比照舊有方法，導致所學知識派不上用場。即使想認真學習，也常因為統計學是一門專業科目，若非花費大筆報名費用參加課程，便是得尋覓坊間參考書自行鑽研，而在學習上浪費大量的時間。   　　本書正是為所有想學習統計學的人，提供最有效率的學習途徑。   　　書中彙整重要的公式、定理、統計方法和理論，以跨頁形式歸納基本內容，並透過生活實例示範該統計方法的應用範疇。 　 　　本書架構根據應用類型，分為以下11個大類別：   　　●敘述統計▸▸你認為國民的所得平均值是多少？這個數值能代表你的所得嗎？ 　　●相關關係▸▸取一個數值，表現工作時數

與睡眠時數的相關性 　　●機率▸▸能從過去的中獎結果，預測下次的中獎號碼？ 　　●機率分布▸▸五次推銷，能夠成功簽約的機率是多少？ 　　●估計▸▸節目收視率差1％，這樣的差距算大嗎？ 　　●檢定▸▸想證明新藥是否有療效，證據就是檢定 　　●無母數檢定▸▸東京某醫科大學的錄取率，是否存在性別差異？ 　　●迴歸分析▸▸一個公式，就能預測高級葡萄酒的價格 　　●變異數分析與多重比較法▸▸輕鬆排定工讀生的排班表 　　●多變量分析▸▸透過結構分析調整組織，使人才能夠適得其所 　　●貝氏統計▸▸信箱過濾器簡單區分垃圾郵件的方法 　 　　從國高中學習的「資料整理」

與「機率和統計」，到大學或專業科目深究的「估計」、「檢定」、「迴歸分析」與「多變量分析」，乃至於大數據時代不可或缺的「貝氏統計」。   　　本書涵蓋目前統計學所有的應用領域，並以大百科的檢索條目般一一羅列，有助於初學者掌握整體的面貌。   　　據說特斯拉的創始人伊隆・馬斯克，在9歲時就讀完整部大英百科全書。   　　本書作為統計學的百科全書，儘管不能保證各位在創業時，業績能像火箭一飛沖天，但絕對能讓你成為具備統計觀的一流商務人士。   　　在資訊愈來愈多樣、數量不斷增加且產生速度飛快的未來，唯有運用統計學，才能幫助我們的命運進行貝氏更新。   本書特色

  　　◎專書彙整113個廣泛應用於各領域的統計學公式和定理，讓需要統計學的人學習更有效率。 　　◎每一節以五顆星標示「難易度」、「實用性」與「考試機率」，重點觀念一目瞭然。 　　◎獨立專欄列舉實例，讓初學者快速掌握統計學在日常生活的實際應用。   　　※因應印刷需要，內頁預覽顏色與實際印刷不同，敬請見諒。※

新北市房價上漲的決定因素

為了解決租金指數 定義的問題，作者蔡彥玲 這樣論述：

由於臺灣近年來高房價位居民怨之首，以新北市為例，2002年第一季房價所得比為6.36，至2020年第四季房價所得比為12.09，是以本文欲藉由實證分析，找出自實價登錄制度實施後，影響2013年1月至2019年12月新北市房價上漲之決定因素。本文除了貨幣政策及財政政策之影響因素以外，亦將可能影響新北市房價的人口所得及外在因素加入實證分析，將解釋變數分為：（1）貨幣政策：利率、貨幣供給額、匯率；（2）財政政策：租金；（3）人口所得因素：人口老化、所得；（4）外在因素：消費者物價指數、股價、景氣等四類。首先將貨幣供給額、租金指數及股價指數取對數以消除數值差距，再進行ADF單根檢驗，經由相關係數分析

得到兩種實證模型組合，又將時間及區域之因素納入探討，並針對板橋區建立次模型做實證分析研究。經由實證結果，可歸納出以下結論：一、老化人口占比愈高，會減弱新北市房價指數上漲率。二、研究期間利率上升，新北市房價仍繼續上揚，幾乎不受利率壓抑。三、區域別之差異，對新北市各區房價並無顯著之影響。四、股價上漲，新北市房價整體來說亦上漲，但對板橋區影響卻不顯著，可能與板橋區房屋的交易成本較高，所以企業雖然有多餘資金，卻因為板橋區房屋的交易成本高，較不會購買板橋區的房屋有關。