Browsing by Author "Huang, Ming-Yuan"

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    新北市中高齡者使用『新北動健康』行動應用程式行為意圖及其相關因素研究：解構計畫行為理論之應用
    (2018) 黃明媛; Huang, Ming-Yuan
    本研究應用解構計畫行為理論，評價中高齡者對『新北動健康』行動應用程式的使用意圖。研究對象為新北市地區年滿50歲以上的中高齡者，以自填式問卷進行調查，共分析有效問卷262份，研究結果如下： 一、中高齡者使用『新北動健康』行動應用程式之知覺有用性、知覺易用性、相容性、同儕影響、家人影響、自我效能、資源促成條件、科技促成條件、態度、主觀規範、知覺行為控制與使用行為意圖皆偏向中上程度。 二、中高齡者使用『新北動健康』行動應用程式之知覺有用性、知覺易用性、相容性、同儕影響、家人影響、自我效能、資源促成條件、科技促成條件、態度、主觀規範、知覺行為控制與使用『新北動健康』行動應用程式行為意圖皆達顯著正相關。 三、中高齡者使用『新北動健康』行動應用程式之知覺有用性與相容性能顯著預測其使用態度；同儕影響與家人影響能顯著預測其主觀規範；自我效能、資源促成條件與科技促成條件能顯著預測其知覺行為控制。 四、中高齡者使用『新北動健康』行動應用程式之態度、主觀規範、知覺行為控制能顯著預測其使用行為意圖。 本研究依結論提出對提供自我照護監測的『新北動健康』行動應用程式健康傳播與行銷建議，以提升中高齡者的使用意圖。
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    統計與機器學習方法的資產價格預測—以比特幣為例
    (2023) 黃明源; Huang, Ming-Yuan
    資產價格的預測性在市場效率假說提出後便受到眾多討論，至今亦有許多研究係利用此概念在不同的金融資產上進行實證分析。隨著近年加密貨幣的快速發展，其價格劇烈的增長吸引許多投機客進入該市場，而使得發展及波動更加劇烈，在市值大幅成長的同時也引來學者的警告，諾貝爾經濟學獎得主Joseph Stiglitz 與Robert Shiller便稱其為「危險的投機泡沫」。本研究同時利用傳統時間序列模型與機器學習模型，對比特幣報酬與價格進行預測並比較預測表現。我們發現機器學習模型對報酬進行預測，有較小的預測誤差，表現優於傳統時間序列模型，然而透過繪圖則顯現出其較佳的預測效果係來自較低幅度的波動，實際上預測表現並不理想。而後利用組合預測法改善，根據Diebold-Mariano 檢定的結果，雖然比起單一傳統時間序列模型來得要好，卻也是源自低幅度的波動所致。基於上述結果，我們認為比特幣的價格或報酬的可預測性較低。