證券商開戶數的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們查出實價登入價格、格局平面圖和買賣資訊

證券商開戶數的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦高朝樑寫的 債券人員專業能力測驗重點精華與試題 和高朝樑的 證券商業務員資格測驗重點精華與試題都 可以從中找到所需的評價。

這兩本書分別來自東展文化 和東展文化所出版 。

國立高雄科技大學 財政稅務系 柯伯昇所指導 鄭婷方的 以UTAUT2模型探討LINE Bank使用者行為意圖-高雄市及台南市為例 (2021),提出證券商開戶數關鍵因素是什麼,來自於連線商業銀行、延伸整合型科技模型、數位生活型態、純網路銀行。

而第二篇論文輔仁大學 金融與國際企業學系金融碩士在職專班 林姿瑩所指導 呂家和的 大數據應用於證券業之研究–以E證券公司為例 (2021),提出因為有 大數據、證券業、羅吉斯迴歸的重點而找出了 證券商開戶數的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了證券商開戶數,大家也想知道這些:

債券人員專業能力測驗重點精華與試題

為了解決證券商開戶數的問題,作者高朝樑 這樣論述:

  目前金融市場之從業人員及未來有志從事債券相關工作之人員,如債券交易員、銀行債券部門經理人或債券衍生性金融商品之研究人員,如能經由自修而通過此項測驗,以取得證照,即能代表您具有債券相關專業能力,在就業市場上將立於不敗之地。     如果您欲參加「債券人員專業能力測驗」則本書將是您的最佳選擇,本書內容涵蓋主要測驗內容,包括債券法規、債券理論、債券交易實務的重點整理及債券人員測驗試題解析,透過有系統的整理及詳細的分析、解釋,相信能使讀者達到事半功倍之效果。

證券商開戶數進入發燒排行的影片

主持人:淡江大學財務金融學系副教授 段昌文博士
主題:想投資美國ETF?台美ETF比一比
節目首播時間:週三 19點
本集播出日期:2020.12.16

⏭ 章節:
00:00 頻道片頭
00:07 節目片頭
00:15 開場,歡迎按讚、分享,開啟小鈴鐺
00:40 全球ETF掛牌數量
01:50 台、美ETF差異
04:02 台、美兩地最具規模成立最久的ETF
06:20 台、美兩地追蹤相同指數的ETF
09:01 00646 vs. VOO
10:12 台、美ETF績效
11:00 如何投資美國的ETF?
13:21 重點整理
16:26 頻道片尾


#段昌文 #理財小百科 #美國ETF


-----
訂閱【豐富】YouTube頻道:https://www.youtube.com/c/豐富
按讚【豐富】FB:https://www.facebook.com/RicherChannel

以UTAUT2模型探討LINE Bank使用者行為意圖-高雄市及台南市為例

為了解決證券商開戶數的問題,作者鄭婷方 這樣論述:

純網路銀行於2021年正式在台開業,目前開戶數最多之純網銀業者為LINE Bank。為了解民眾願意使用新興金融科技的原因,本研究使用延伸整合型科技模型(UTAUT2)探討高雄市及台南市居住者對使用LINE Bank之行為意圖,且過去研究顯示數位生活型態亦可能對行為意圖產生不同影響,因此將數位生活型態列為可能影響LINE Bank行為意圖的考慮因子,納入研究架構中一同探討。研究資料採用問卷蒐集,研究對象為居住於高雄市以及台南市,且有使用LINE Bank經驗者,分別發放於Dcard、PTT、Facebook,總計回收421份資料,其中有效問卷為407份。使用集群分析(cluster analy

sis)將高雄市及台南市居住者之數位生活型態做出分群,並透過多元迴歸分析(multiple regression analysis)及單因子變異數分析(ANOVA)檢定UTAUT2各構面及數位生活型態對LINE Bank行為意圖之影響。結果顯示:(1) LINE Bank 行為意圖會受到績效預期、便利條件、價格價值、習慣的正向影響;(2)不同的數位生活型態集群,對LINE Bank 行為意圖會產生顯著差異;(3)使用者年齡在績效預期、便利條件對行為意圖之影響間具調節效果;(4)使用者性別在績效預期對行為意圖之影響間具調節效果;(5)本研究多元迴歸模型解釋力56.7%,研究結果可作為相關業者參考

證券商業務員資格測驗重點精華與試題

為了解決證券商開戶數的問題,作者高朝樑 這樣論述:

大數據應用於證券業之研究–以E證券公司為例

為了解決證券商開戶數的問題,作者呂家和 這樣論述:

大數據(Big data)是近代最炙手可熱的技術之一,其核心價值在於挖掘數據中的隱藏資訊。以幫助企業進行預測,並制定合宜的策略。本研究以E證券公司資料庫為資料來源,資料區間為2016年1月至2021年12月之客戶資料,採用25個變數,並將變數分為三大類,分別為客戶基本資料(性別、年齡、教育程度、居住地、職業別)、客戶開戶資料(開戶時間、開戶來源、線上開戶、共同行銷、交割銀行) 、客戶申請業務種類(信用開戶、複委託開戶、證券電子開戶、電子對帳單、期貨開戶、期貨電子開戶、期貨電子對帳單程式下單、ETN、不限用途款項、集保E存摺、興櫃股票、定期定額、權證股票、申購) ,如何從這些現有E證券公司客戶

資訊,來找出E證券公司潛在證券交易之客戶,期望能夠運用數據科學,做出準確判斷,這樣不僅可以減少人力、物力之浪費,並且可迅速掌握關鍵潛在證券交易客戶,以達到精準行銷之目的。本研究利用敘述統計及羅吉斯迴歸,探討現行E證券公司有證券交易客戶之樣態,並找出 E證券公司潛在證券交易之客戶,以作為日後E證券公司的參考。