全球經營與策略研究所

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「全球經營與策略研究所」為全台灣第一家以「策略管理」與「全球佈局」為主來培養商管專業人才的研究所。本所的前身為「國際事務與全球戰略研究所」,成立於民國九十七年八月一日,時值臺師大因應轉型而新設立管理學院,本所已於民國一百年因應「策略發展」特色 ,正式更名為「全球經營與策略研究所」。民國一百零三年臺師大管理學院進一步整合為資源共享之專業商管學院,在專業學院架構下,本所結合管院所有師資與教學資源,秉持「國際化教學,多元化課程,專業化師資,創新產學合作」理念,以培養學生具有策略思考與國際移動能力的全方位專業經理人為目標。 在快速變遷的產業環境下,本所以多課程模組方式隨時調整課程需求,以學生為中心的教學理念進行商管個案研討,透過精實的模組規劃,深入互動式學習,來落實學習成果。本所多屆畢業學生已陸續成為台灣金融服務進軍海外市場以及高科技產業轉型不可缺少的專業人才。

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    運用資料探勘技術建構公司治理知識地圖與實證研究
    (2010/08-2011/07) 施人英
    近年來,隨著美國安隆公司破產與國內力霸集團掏空等重大企業弊案,使得公司治 理議題廣受學術界、產業界與政府主管機關高度的重視,而其中問題的本源在於企業 所有權與控制權分離的公司制度設計,使得探討股權結構(包括內部人、外部人)、董 事會結構設計、董監事酬勞、經理人及員工的分紅制度設計、企業財務透明度、股東 行動主義活動等公司治理相關訊息與企業經營表現間的關係變得十分重要。然而,長 期以來,公司治理資訊與企業經營成效兩者間的關係呈現多元化實證見解,迄今仍有 許多爭議性的討論。舉例而言,管理股權與企業經營績效間的關係,究竟提升管理者 持股比例是會促使管理者的決策與股東利益趨於一致(alignment effect),抑或增加管理 者圖利自我的機會而損及公司利益的情形(entrenchment effect)?總括而言,過去此議題 之相關研究因受到研究對象、研究期間長短、研究資料範疇等的差異,而呈現諸多不 同的觀察結論,因此,留下許多待進一步探討的空間。此外,過去相關研究的方法多 採用迴歸模型探討此議題,探討的範圍受限於研究者的假設範圍與相關的變數數目, 較無法作較多變數的觀察分析。因此,本研究計畫(二年期)之主要目的在於運用可 分析大量資料的資料探勘技術探討公司治理與企業經營表現間的關係,視覺化呈現多 個產業、多個期間的公司治理知識地圖,並從資料探勘的結果進一步利用結構方程模 式實證兩者間的複雜關係,以期能夠對於公司治理理論、實證研究及實務方案有所貢 獻。計畫第一年之重點在於蒐集與整理公司治理與企業經營績效資料,運用SOM 相關 演算法建構公司治理知識地圖系統,並以金融業為測試樣本。計畫第二年之主要重點 在延續運用第一年已發展之SOM 相關程式,再加上採行MDS 多變量統計方法,建構 其他產業之公司治理知識地圖系統,並採用科技接受模式評估系統成效,以及利用 LISREL 與PLS 實證公司治理與企業經營績效結構方程模式(係由前述資料探勘所發 現的關係知識發展而成)。
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    Developing Target Marketing Models for Personal Loans.
    (2014-12-01) 施人英; Jen-Ying Shih; Wun-Hwa Chen; Yu-Jung Chang
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    Power, Relationship Commitment and Supplier Integration in Taiwan.
    (2013-07-13) 施人英; Jen-Ying Shih; Sheng-Jie Lu
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    信用評等資訊與知識轉化流程整合性分析模式---關鍵因素粹取、視覺化呈現及建構自動信用評等模式知識地圖
    (2009/08-2010/07) 施人英
    隨著美國金融市場次級房貸風暴不斷蔓延擴散,投資人與金融市場主管機關不免對 促成風暴的推手之一信用評等機構的評等決策存在著高度不信任,原因在於這些信用評 等公司的評等訊息幾乎無法事前或適時反應問題受評企業與金融商品的信用風險,往往 事後或事態嚴重時才進行信用評等的調整,難免有事後諸葛的責難,更甚而對其所提供 的簡易評等符號訊息是否正確公允打上問號。此外,近年來在新版巴賽爾協定規範下, 金融機構為利計算風險性資產,以達到最低資本適足率的要求,對於發展內部信用評等 模型十分重視。因此,本三年期研究計畫之主要目的在於藉由關鍵因素粹取、視覺化呈 現及建構自動信用評等模式知識地圖方式,提出一個信用評等資訊與知識轉化流程整合 性分析模式。本計畫第一年將蒐集與整理信用評等相關的公開發行資料,涵蓋信用評等 訊息、發行面、財務資料、營運資料、交易市場資料等,透過關鍵因素粹取技術,例如 因素分析等方法,找出影響信用評等的關鍵因素,並利用自組織映射方法將各個因素的 特徵平面圖與各個受評標的群體的代表性特徵呈現出來,以協助信用評等分析人員進行 受評標的與其他同性質受評標的之比較分析,以及透過簡易視覺化方式處理大量且多元 化的資訊;第二年將應用多種機器學習(包括支持向量機、成長階層自組織映射等)與 多變量統計技術(包括多元區別分析、多元尺度分析等)建構各種自動化信用評等模式, 並比較分析各模式的決策品質;第三年將此一系統化方式所產生的信用評等知識地圖應 用範疇擴及至各種類的受評標的,包括金融業與一般產業發行人、發行債務、資產證券 化商品等,以更進一步呈現整個評等產業的知識內涵。