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中原大學 資訊管理研究所 金志聿所指導 邱建翔的 觀聲量，探股市！比特幣的網路聲量與市場價格對其概念股股價之關聯研究 （2021），提出低溫 概念股關鍵因素是什麼，來自於比特幣、加密貨幣、網路聲量、比特幣概念股、時間序列分析。
而第二篇論文國立屏東科技大學 工業管理系所 洪宗乾所指導 陳奕安的 決策樹分析於食材物流業的銷售量預估方法及其相關應用 （2017），提出因為有 食材物流、庫存預估、決策樹的重點而找出了 低溫 概念股的解答。
低溫 概念股進入發燒排行的影片
［討論議題］
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觀聲量，探股市！比特幣的網路聲量與市場價格對其概念股股價之關聯研究
為了解決低溫 概念股 的問題，作者邱建翔 這樣論述：
比特幣在金融市場的價值逐漸提高，帶動一波全民「挖礦」熱潮，形成以比特幣產業鏈為概念的比特幣概念股，過往研究指出比特幣價格波動和比特幣概念股股價具有連動關係，然而現今大量訊息於社群媒體流竄，投資人買賣股票的決策易受到網路訊息與大眾對該股票相關議題評價而影響，因此，本研究將進一步探討比特幣價格、比特幣網路聲量與其正負面情緒比對比特幣概念股之影響。本研究蒐集2020年8月10日至2021年8月6日之比特幣網路聲量與其正負面情緒比、比特幣價格及比特幣概念股股價，利用時間序列分析中的向量自迴歸模型 (Vector Autoregression Model) 建立股價預測模型，透過Granger因果分析
觀察是否有領先與落後關係存在於變數間，並利用衝擊反應函數與預測誤差異變數分解來檢視變數間的動態關係，最後以均方根誤差(Root-Mean-Squre Error)比較納入網路聲量後的複合模型，其預測誤差是否低於過去僅納入比特幣價格之單因子模型。本研究主要發現包含 (1)比特幣價格與網路聲量對概念股公司股價有影響，但依不同公司之結果存在差異； (2)挖礦效能相關產業之概念股公司，其公司股價易受到比特幣價格與比特幣網路聲量波動所影響；(3)公司規模較小的公司股價易受比特幣網路聲量波動而影響，規模較大的公司則不易受網路聲量波動影響；(4)納入比特幣網路聲量之複合模型對預測股價準確率優於過去僅比特幣價
格之單因子模型。本研究為網路聲量對公司股價的影響提供不同視角，以延伸網路聲量於概念股股價預測的實際應用。
決策樹分析於食材物流業的銷售量預估方法及其相關應用
為了解決低溫 概念股 的問題，作者陳奕安 這樣論述：
食材物流的成立是為能讓其客戶(例如：餐廳、攤販等)能快速且容易的買足需要的相關食材。但是，不同客戶需求的品項及數量都不一樣，因此，食材物流業者的基本條件是要有個大倉庫來儲存各式各樣不同的食材以滿足他的客戶。食材的銷售量常受許多外來因素的影響(例如：節日、季節、飲食習慣改變)等，因此多數食材一年中各時間點需求量都會有相當大的變動，而食材物流業者為能提升客戶滿意度水準的目標下，每樣產品都會依據歷史資料盡可能備足數量，而在此情況下庫存估算的機制會讓庫存需求越來越多。除此上述最直接的庫存問題外，食材也有使用的期限，過多的庫存，即可能產生報廢數量增加的情況。本論文為解決食材業者的庫存問題，首先，提出精
實管理中的雙箱法來有效控制銷售量大且頻繁出貨的食材的庫存，進而快速降低庫存的成效，但食材物流業與一般零件業不易執行雙箱法的原因是零件業加工速度短期內較一致，故的每個箱是容易估算的，且可以用固定體積的箱子來執行雙箱法，但食材物流業商品每天銷量變化大，不易預估，因此食材商品的每個箱的量會隨時間變動，故需要精準的預估銷量來訂出每個時間點每箱的量；然而，食材商品的銷售量易受許多外來因素影響，例如：季節、節慶、天氣、飲食習慣、前幾期的售量(顧客先進貨囤貨)影響等短中長期的影響，不易預估，為能較精準為每種食材雙箱倉儲管理法的每一箱數量預估，本研究發展決策樹預估法，此方法包含考慮中長期影響因素的趨勢預估，及
短期影響因素的變動權重分析，經實際測試案例公司一年的實際銷售資料，本研究提出提出的方法準確度優於現有常用的預估方法Holt-Winter及ARIMA。關鍵字： 食材物流、庫存預估、決策樹