總計劃：提昇私校研發能量專案─商情資料庫分析與建置之研究

    本計畫主要是結合經濟、企管、會計、國貿、資訊、商數之相關商學的領域，從事整合與分析，隨著科技整合的迅速發展，各研究主題之進行僅由單一學系之知識已不足夠，例如一個企業或產業資訊系統之建立，即需配合管理、經濟、會計、財務、資訊、商用數學之整合。由單一系所整合，在時效及彈性上略有不足，故必須能結合不同領域的學者，從事相關議題之研究。如國立台灣大學管理學院有「證券期貨研究中心」與「多媒體與網路產業研究中心」，政治大學商學院有「創新育成中心」，台北大學（原中興法商學院）有「商業自動化中心」等。為配合時勢趨向，提升本院研究績效與成果，本商學院也成立「商學研究室」，從事商學相關議題之整合，為了未來從事科技整合工作，必須有一些基礎建設的計畫如建置Intranet資訊網路與商情資料庫。故本研究提出「商情資料庫分析與建置之研究」，其中有六項子計畫，分別為國際金融、人力資源、金融財務、上市上櫃公司之財務預測、財務資訊及行銷庫等六大項，除了行銷資料庫只利用資料倉儲方法研究如何來改善資料庫應用外，其餘五大子計畫，皆將建構其計畫之相關資料庫（包括整體資料，如人力資源、及產業 / 企業相關資料，如金融、財務、上櫃上市…等），從相關資料庫以從事商學領域或電子商務之相關議題的研究，以做未來整合商學相關領域之基礎架構。

    故「商情資料庫分析與建置之研究」，符合本專案所補助之計畫的二大性質，即（1）基礎建設計畫：以研究室（或中心），研究網際網路或研究資料庫等基本硬軟體設施之建立與應用為主之計畫（2）研究性計畫：藉由各校既有或本專案設置之研究設施，以整合研究團隊長遠研究商學領域與電子商務相關議題為目標之整合型計畫，進而提昇本校研究水準與研究競爭力。

子計劃一：國際金融風險─通貨危機風險與銀行危機風險

    本研究預計收集80至100個國家，分析期間則由1973年至2000年間的季資料，選取變數包括質與量的變數，每個國家約100個變數，當我們的資料庫建立完成之後，本研究將進行通貨危機議題的研究，我們將針對不同的樣本群與不同的預警模式，進行比較與探討，期望能夠針對不同的國家別，找出一套最佳的通貨危機預警模式。

子計劃二：以投資組合理論分析各區域就業風險與最適就業結構

    由於人力資源與區域研究為新興且深具潛力的研究領域，但是國內對此領域的實證研究卻極為缺乏，此類研究遭遇的最大困難即是資料的搜集。因此，本資料庫的建立對於區域發展、勞動遷徙、區域性就業與失業、產業空間結構的變遷以及人力資源或區域研究的相關議題的探討有極大的助益。 第一年：人力資源與區域發展資料庫之建立 　　

    本計劃第一年的工作內容為資料庫的建立。資料庫的內容包括人力資源與區域發展相關之資料，資料時間大致為民國70年起至今之年度資料。按涵蓋的範圍分為兩類：(1) 區域性資料：按北部區域、中部區域、南部區域、東部區域四區域及各縣市區分。(2) 台北都會區資料：台北市、台北縣、基隆市按行政區或鄉鎮區分。 第二年：以投資組合理論分析各區域就業風險與最適就業結構

    本計劃第二年的工作內容乃將投資組合理論應用在區域經濟的就業問題上，意謂該區域的人力資源應如何在產業間分配。其中風險緣自就業變動，而報酬來自就業成長。這套分析方法可透視每個產業在區域就業成長與穩定上的角色，以及產業間互動所帶來的影響。本研究將利用第一年建立的資料庫，進行上述分析，以期對區域就業提供政策建言。

    第三年：以修正的投資組合理論模型探討各區域就業風險與最適就業結構

    本計劃第三年的工作內容乃延伸第二年的研究，針對原模型的問題，加入產業結構調整的可行性及考慮社會調整成本的考量，修正原模型。並以修正後的模型探討各區域就業風險與最適就業結構。

子計劃三：財務預測風險值─每股盈餘風險值

    本計畫之主要目的在於建立我國公司財務預測公開體系之完整分類資料庫，並進行我國財務預測公開體系之基本統計資訊，以及財務預測與公司財務報表盈餘管理之關聯性探討。本計畫將根據所建立之完整分類財務預測資料庫，針對公司公開強制性財務預測及自願性財務預測之動機、特性、性質、類別等進行統計與分析外，更將探討公司財務預測資訊與財務報表盈餘管理間之關係，以衡量我國公司發佈財務預測資訊之資訊內涵。本計畫之研究結果將可提供學術研究者、政府主管機關、投資人等分析財務預測資訊所需之完整、可靠資料庫外，更可以提供健全我國財務預測公開體系之建議。

子計劃四：風險值評估模型

    本子計畫第一年研究中，利用模擬方法 (simulation method) 的結果及實證資料的分析，發現 EWMA+empirical 法是一個計算風險值不錯的方法，他具有穩健 (robust) 性質，亦即在不同的資產報酬率模型下，EWMA+empirical 法的表現雖不全是最佳，但都不錯，而其他方法則會在某些情況下的表現不佳。本子計畫第二年研究中，主要延續第一年的想法，配合最近 Huang (2001) 提出的一個估計分位數 (quantile) 之無母數方法，稱為 HD 估計量，提出一個新的風險值計算方法，稱為 EWMA+HD 的風險值計算法，並利用模擬方法探討其性質。目前初步模擬結果發現 EWMA+HD 法較 EWMA+empirical 法為優。此外，本子計畫第二年亦將研究一些 EWMA+有母數的風險值計算法。由於 generalized error 分配 (簡稱 GED)、t 分配和 skewed-t 分配等，常被用來描述具有高峰和後尾現象之財務時間序列資料，其中 skewed-t 分配更可描述具有偏斜現象之財務時間序列資料。因此，本子計畫第二年研究中，亦將考慮 EWMA+GED 法、EWMA+t 法和 EWMA+skewed-t 法等有母數之風險值計算方法。並且利用模擬方法及實證資料分析探討此些方法之優劣。

子計劃五：應用資料倉儲與資料探勘於行銷風險與決策

    本研究計畫主要將探討應用資料倉儲與資料探勘於資料庫行銷與顧客關係管理之技術與方法，並開發應用資料倉儲與資料探勘之行銷資訊系統（marketing information system）雛型。本研究計畫將分三年執行，分年之研究目的如下： 　　

    第一年：研究國內外企業在資料庫行銷與顧客關係管理上應用資料倉儲與資料探勘的現況與需求，包括國內外企業在行銷上應用資料倉儲與資料探勘的現況、企業在行銷上導入資料倉儲與資料探勘的影響因素、企業應用資料倉儲與資料探勘於行銷資訊系統的內涵，以及分析企業在行銷資訊系統上發展資料倉儲與資料探勘的關鍵成功因素、分析企業整合資料倉庫、資料探勘與行銷資訊系統對行銷策略的影響。

    第二年：研究支援資料庫行銷與顧客關係管理之資料倉儲在開發上所需之技術與方法，並且實際設計與建構資料倉儲雛型。

    第三年：研究如何運用線上分析處理與資料探勘的技術來分析資料、產生有價值的資訊，以支援企業制定行銷決策。

子計劃六：銀行投資組合風險值壓力測試之研究

    本研究旨在先以〈1〉參數解析模型〈parameter analytic model〉〈2〉歷史模擬法〈historical simulation method〉〈3〉蒙地卡羅法〈Monte Carlo simulation model〉就國內特定金融機構實際資料量身建構風險值模型，其次則採情境分析法〈scenario analysis〉及條件機率法〈conditional probability approach, Kupiec〈1998〉〉進行評估模型反應突發重大事件能力的壓力測試，而達成以下二個研究目的： 　

    1、建構特定銀行的風險值模型

    2、就建構的銀行風險值模型進行壓力測試，以評估模型反應突發事件的有效性。

子計劃七：台灣地區財務金融事件風險與壓力測試

    風險管理近來的發展，風險值是主要的發展方向，但諸如壓力測試，回顧測試等應用與模擬情境的需求，結合事件分析資料庫對於風險評估與預測有相當大的參考價值，本資料庫結合事件分析的資訊，以提供風險分析與管理的重要輔助。如何確定適當事件應用於風險分析是本資料庫建立的關鍵。我們透過順向搜尋—由理論出發尋找事件與逆向搜尋—由實證結果或異常報酬到推尋找事件兩種方式，進而建立適當資料庫。