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2021細說金融基測/銀行/郵政招考：經濟學概要

為了解決gnp公式的問題，作者王志成 這樣論述：

　　★銀行／郵政招考均適用～全新大改版將最新試題/考點100%融入→每一頁都對應最新考情，更新、更準、更好用！全書重點考題完全取自銀行／郵政招考試題，讀到真正會考的重點！★ 　　「圖表化」讓經濟學易學好上手！經濟模型、理論並重，輔以圖形分析解說詳盡，拒絕死背公式。申論題直搗題旨核心，答題要點架構清晰字字精華，精準備考最佳利器。 　　銀行／郵政招考經濟學的編寫架構，是以第1章到第11章為個體經濟學，第12章到第18章為總體經濟學，本書的編排方式與坊間其他考試用書有很大的不同，茲將編寫特色說明如下： 　　一、 各章開頭依考題的重點予以掃描，將較易考的題型與重點，依重要性加以排列，使考生研

讀該章前即掌握該章節的重點。 　　二、 每一個主題單元，再以「老師說」的方式，提醒考生應該研讀的重心為何，可能以甚麼題型出現，並列出該主題單元的關鍵字，除了便於檢索，也同時呈現該關鍵字出現的內文。 　　三、 精簡的重點整理，完全以答題的邏輯與順序來陳述，對於冗長的內容，盡量以分點的方式透過圖形及表格，讓閱讀者能迅速了解及歸納。 　　四、 每一個主題單元的重點內容結束後，皆附有「最新試題觀摩」，這部分是收集近年各大銀行招考與郵政招考之試題，並提供詳細的解析，而解析的呈現方式和先前之重點內容，是完全一致的，以避免重點內容和解析有很大的落差，導致考生無所適從的窘境。 　　五、 本書前後再附上

該年度的銀行／郵政招考試題，為避免內容重複，採獨立且依試題的順序作逐題解析，可以讓考生了解一份試題之全貌以及章節分布，以訓練最佳之答題時的時間分配。 　　如何準備銀行／郵政招考經濟學？ 　　由於經濟學命題的範圍廣泛，除了個體經濟與總體經濟外，甚至國際貿易理論和國際金融也涵蓋在內，它又是一門需要理解的學科，考生必須具備完整清晰的觀念，並熟悉歷屆試題的出題方向才能獲得高分。 　　目前的考題趨勢，已完全脫離過去那種記憶式的考法，取而代之的的是數理的推導、圖形的分析。這種命題方式使經濟學恢復其本來的面貌，朝理論應用的方向，所以準備時必須建立完整且清晰的觀念，千萬不要斷章取義的死背。 本書特色與

使用方法 　　(一) 近年相關試題完整解析： 　　(1) 本書收集最近年度的各大銀行、金控、郵政營運職／專業職(一)、農田水利會等，這些金融事業方面之考題。 　　(2) 書後之「歷年相關招考試題」則收集最近年度的「銀行招考試題」以及「郵政營運職／專業職(一)」等考古題。 　　這些試題能使讀者可以大致掌握各種可能之考點與命題面的趨勢，並能實際體驗考試的感覺。這些類型的考古題每一題都要請讀者徹底瞭解清楚，才能厚植實力，因為經濟學所考過的類似題型，於金融事業各類考試中都會有重複的可能，請讀者們切勿遺漏。 　　(二) 主題式實力加強之整理 　　(1) 主題式編排整理 　　按主題做有系統的整理

，在考慮讀者研讀時間成本及對經濟學有完整觀念架構之下，精簡本書內容，使讀者能在最短及最有效的時間內達成獲取高分之目的。 　　(2) 精選重點命題 　　各主題依命題之重要性，精選相關測驗題，讀者可自我練習之後對照解答與解析，測試自己是否確實瞭解本主題的內容，若完全正確，則可不用細讀解析，直接往下一章前進，如此可快速且有效率的吸收本書之精華。若基本觀念尚未建立，或對某一主題內容尚不十分熟悉，作題無信心，或錯誤很多者，建議回頭從教科書中重新建立觀念，再按部就班達成目標，切勿本末倒置由題目中去歸納觀念。 　　這本「銀行郵政經濟學速成精華」，所著力在於使考生對經濟學此門學科能具鑑往知來之準備，並能以

此在考場上勝取高分、無往不利，亦此預祝大家榮登金榜。  

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塑膠多孔表面對提升降溫速率與沸騰熱傳之影響

為了解決gnp公式的問題，作者胡益銘 這樣論述：

近年來，改變表面性質的方法被廣泛運用於提升冷卻速度與沸騰熱傳性能。在本研究中，我們開發了一種便宜、無毒且易取得的的水解性犧牲材(例如不同粒徑的糖)製作出多孔微結構表面塗層的方法。通過調整噴塗參數，可以輕易地控制表面粗糙度、孔隙大小和潤濕能力。所有的實驗均在相同初始條件下進行，據觀察，表面粗糙度和潤濕能力成正比，而它們對於熱傳特性亦呈現相依的狀態。結果表明，表面粗糙度的增加可以極大地幫助抑制萊頓弗羅斯特效應，並在產生必要的表面潤濕性以觸發更多氣泡生成並提高臨界熱通量。於沸騰曲線中，儘管由細糖所製作的多孔微結構表面已成功抑制薄膜沸騰，但由粗糖所製作出的表面則能夠完全排除薄膜沸騰。與無孔表面的試片

相比，臨界熱通量增強了4.014倍。除此之外，本研究亦提供了關於表面形態、接觸角和氣泡離開可視化的進一步資訊。

經濟學．視覺資訊全解讀 Economics Infographics

為了解決gnp公式的問題，作者SylvainBaillehache 這樣論述：

Economics Infographics ｜經濟學＄圖解聖經｜ 用Infographics資訊圖表，教你「經濟思辨力」， 化繁為簡、只看一眼就能抓住關鍵經濟概念！ 　　★——史上最視覺系的「經濟學」自學指南—— 　　★適用所有想要擁有「經濟思維」的商務人士、在學學生！ 　　★3位法國國家發展主權基金CDC經濟研究員．專業解說 　　【能力培養】✔判斷經濟政策可行性 ✔擁有更精確的決策力 ✔多角度的嚴謹思考 ✔學會解讀數據 　　★閱讀財經新聞、規劃個人財富時，你常對以下問題感到困惑嗎？ 　　．美國聯準會緊急降息，什麼是降息？降息會帶來哪些連鎖反應？ 　　．股票要怎麼選，才能有

效對抗金融危機？ 　　．什麼是量化寬鬆(QE)政策？這項政策會帶來什麼影響和後果？ 　　．為什麼政府公布的通膨率，和我感受的通膨情況不一樣？ 　　★ 直擊經濟學核心，拚經濟必讀！ 　　本書不只教經濟理論，也教思辨、時事。作者根據多年的研究經歷，選出45項最關鍵的經濟學入門知識，沒有艱澀難懂的理論、公式和模型，只用100多張視覺圖像、資訊圖表、地圖，解說經濟學在日常生活中的應用，讓讀者一眼就能看懂政經時事、金融市場，是一本學習經濟學知識的必備之書！ 　　＄▌全球經濟大衰退？ 　　【經濟思辨】景氣處於谷底時，中央銀行、政府分別可以採用哪些經濟政策？ 　　【經濟時事】未來平均經濟成長率不但不會超

過1.8%，還會只有0.2%，哪６大因素導致經濟不再飛快成長？ 　　＄▌貿易戰的起源 　　【經濟思辨】購買進口商品，為什麼完全無助於創造國內的經濟價值？ 　　【經濟時事】什麼原因導致中美發生貿易戰？世界哪兩大洲之間的貿易逆差竟然高達全球總額70%？ 　　＄▌通膨大迷思 　　【經濟思辨】通膨會讓貨幣貶值，導致購買力下降，但各國央行為什麼不追求0%通膨率？ 　　【經濟時事】通膨竟與心理學有關，央行公信力愈高的國家，通膨率愈接近2%？使用歐元後，歐洲各國的通膨竟然變低？ 　　＄▌金融市場的潛規則 　　【經濟思辨】為什麼股票最好做長期投資？怎麼做可以讓平均10年報酬率達到90%？ 　　【經濟時事

】美國、英國、法國的景氣狀況各不同，但為什麼公債殖利率的相關性卻非常高？ 　　＄▌GDP：經濟好，生活品質不一定好 　　【經濟思辨】為什麼經濟成長率1%和2%，差別很大？後者只需35年，就能讓全球每年創造的財富翻倍，前者需要多久？ 　　【經濟時事】台灣的人均GDP世界排名22，「綠色成長指標」卻落後全球，再生能源占總發電量比例甚至遠低於印尼、奈及利亞？ 　　＄▌最常見的政治支票：擴張性預算政策 　　【經濟思辨】「擴張性預算政策」常被當成選舉工具，創造出短期（選舉前）的經濟熱度，長期而言卻會造成哪些傷害？ 　　【經濟時事】同樣都是增加政府支出救經濟，為什麼美國羅斯福總統成功，法國密特朗總統卻

造成法郎大貶、貿易嚴重失衡？ 　　＄▌財富不均有害經濟？ 　　【經濟思辨】衡量財富不均時，為什麼「所得中位數」的參考價值，遠遠高於「所得平均值」？ 　　【經濟時事】根據OECD的研究顯示，1985∼2005年各成員國因為所得不均擴大，造成了經濟成長率下降達5個百分點。 　　＄▌買房前要學會思考的事 　　【經濟思辨】國際因素如何影響本地房價：為什麼美國失業率下降，會造成法國房價下跌？ 　　【經濟時事】金融危機造成西班牙、愛爾蘭房價下跌50%，法國卻是0%，原因是？ 　　【更多精采內容詳見本書】✔貨幣貶值戰 ✔中央銀行的3大任務 　　✔GDP、GNP、PPP ✔量化寬鬆政策 ✔通貨緊縮螺旋

✔負利率的陷阱 　　✔金融投資入門課 ✔債券殖利率計算法 ✔吉尼係數 ✔李嘉圖等值定理 ✔菲利普曲線 本書特色 　　1. 最強的視覺化設計、25*19cm大開本 　　法國製圖專家完美結合各類型統計數據 & 資訊地圖，將複雜難懂的經濟理論迅速簡化，吸收更快速！同時，大開本也讓清楚資訊圖表細節更能清楚呈現。 　　2. 書中各種國際評比納入台灣數據 　　中文版為了方便讀者閱讀、比較，參考諸多國際組織如IMF和台灣主計處的資料，加入了原書沒有的台灣統計數據。 　　3. 大學四年總體經濟學一本濃縮 　　講述範圍最全面，從經濟成長指數、通貨膨脹、勞動市場、財政政策、政治經濟學，到近年廣受討

論的財富不平等現象，皆用資訊圖表一一清楚解釋、分析。 特別推薦 　　★刁洪智（鉅亨網董事長） 　　★狄　驤（商周.com百萬人氣專欄作家） 　　★吳孟道（台灣經濟研究院研究六所所長） 　　★林明仁（台大經濟系特聘教授） 　　★雷浩斯（財經作家、價值投資者） 　　★楊斯棓 (方寸管顧首席顧問、醫師) 　　★劉瑞華（清華大學經濟學系教授） 　　★謝金河（財信傳媒集團董事長） 　　★蘇軒立（台大經濟學系助理教授）

隱馬可夫模型之預測誤差研究

為了解決gnp公式的問題，作者李定緯 這樣論述：

時間序列資料經常使用MSI(2)-AR(1)模型去估計，本文目標在於探討利用MSI(2)-AR(1)估計時誤差的來源及提供誤差計算的方法與公式，誤差分解的方法主要分為在模型參數已知及模型參數未知2種情況，首先會利用模擬的資料做分析，參數已知及模型參數未知分別會藉由公式分解成4個誤差及3個誤差，參數已知會藉由重複模擬了解誤差比例的分布，參數未知則藉由bootstrap了解模型誤差比例的分配用以建立其信賴區間，另外會將模型參數未知的方法套用在S&P500的日報酬中，了解真實資料其誤差來源的相對貢獻。此外模型參數未知的方法可以擴展到二維度進行探討，首先會說明如何最小化風險的資產配置，再探討誤差來源

，一樣會利用模擬的資料做分析且藉由bootstrap了解模型誤差比例的分配用以建立其信賴區間。最後當模型來自於AR(1)模型時，用MSI(2)-AR(1)估計已知參數的方法，可以計算出估錯模型造成的的誤差占比。