散裝航運股比較的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

散裝航運股比較的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦孫伊廷寫的 看懂新聞2:剖析關鍵數字,聰明掌握進出場時機 可以從中找到所需的評價。

另外網站元大證券也說明:... 散裝航運,兩者都具題材面加持。 此外,10年期美債殖利率創近期新高,恐壓抑科技股表現;美元指數維持強勢格局,仍須留意上述變數對於國際股市影響 ...

銘傳大學 財務金融學系碩士在職專班 李昀寰所指導 許淑莉的 媒體曝光度與財務指標對航運股報酬之分析 (2021),提出散裝航運股比較關鍵因素是什麼,來自於新冠肺炎、媒體曝光度指標、財務指標、因子模型。

而第二篇論文靜宜大學 財務工程學系 林國豪所指導 呂承恩的 植基於自動化社群網路論壇內容探勘技術之輿情分析-以航運股為例 (2021),提出因為有 情緒分析、增廣中文意見詞詞典、中研院斷詞系統、皮爾森相關係數的重點而找出了 散裝航運股比較的解答。

最後網站【航運股動了3】BDI指數狂飆100% 專家點名留意這檔散裝股則補充:BDI指數近1個月飆漲逾100%,帶旺台股散裝航運族群表現。 第一季穀物運送及基礎建設需求強勁,海岬型船日租金持續飆升,正式突破1萬美元大關 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了散裝航運股比較,大家也想知道這些:

看懂新聞2:剖析關鍵數字,聰明掌握進出場時機

為了解決散裝航運股比較的問題,作者孫伊廷 這樣論述:

  辨識投資風向、掌握進場時機,  絕對要懂得分析新聞中的關鍵數字!  本書告訴你如何判斷企業財報x產業發展x當前趨勢中的重要數字,  讓你把原本看得一頭霧水的配股率、毛利率、淨值比……,  輕鬆變成穩操勝券的工具!   在財經新聞不斷播送的複雜數字背後,  究竟有哪些真正攸關你的投資決策?  究竟有哪些暗藏你一定要知道的陷阱?   本書指出64個投資人一定要懂的關鍵數字,  讓你正確剖析投資標的,抓對進出場時機! 透視12個企業財報中的數字:  毛利率、本益比、股價淨值比…… 看懂40個產業發展中的數字:  市占率、稼動率、存貨營收比…… 找出12個當前關鍵趨勢的數字:  通訊協定、半導

體微米製程、產品訂價模式…… 作者簡介 孫伊廷 股票投資專家   證券分析師CSIA,擁有多年專業投資經歷,曾受邀東森、年代、八大、三立等財經節目擔任受訪來賓,解析投資方向與產業前景;並曾任《商業周刊》股票特刊、《今周刊》特刊、《萬寶週刊》等知名財經雜誌資深撰述,以及經濟部創業專刊作者,研究台股趨勢多年,現任萬寶週刊副總編輯,近期熱衷於在生活中發掘投資趨勢。

媒體曝光度與財務指標對航運股報酬之分析

為了解決散裝航運股比較的問題,作者許淑莉 這樣論述:

長久以來股票報酬波動一直是社會投資大眾所關心的現象。尤其自2020年至2021年間受到新冠肺炎(COVID-19)疫情的影響,全球經濟受到嚴重衝擊,改變人們消費型態,創造出網購、宅經濟商機,倉儲物流大量需求,台灣股市航運類股股票也成為投資人追逐項目。本研究主要透過主成分分析將Google Trends與新聞媒體檢索組合成媒體曝光度指標並建立財務指標結合Fama-French因子模型來探討疫情期間航運股股票報酬的影響因子。實證結果發現,Fama-French五因子中的市場因子、淨值市價比因子、投資因子及Carhart四因子,對股票報酬具解釋能力。此外,公司媒體曝光度及財務指標,對公司的股票報酬

是顯著且是正向影響,表示在新冠肺炎疫情期間投資人可藉由這二項指標來決定是否進場買進航運股股票。

植基於自動化社群網路論壇內容探勘技術之輿情分析-以航運股為例

為了解決散裝航運股比較的問題,作者呂承恩 這樣論述:

隨著網際網路發展普及,使得資訊網路對於人類的生活是更佳的親密,文字逐漸成為網路世界裡最常被溝通的媒介,人們亦透過社群網路表達對於股市議題的意見與看法,這些大量的討論議題成為了資訊大熔爐。在網路上,人們可持個人意見來相互探討股市議題,因每個人的立場不同,而產生了帶著鮮明個人情緒之討論,因此社群網路論壇之輿情分析探討有充分的必要性。本研究以增廣中文意見詞詞典 (ANTUSD) 為建立詞庫之基礎,並借助中研院斷詞系統將評論內容進行字詞拆解,藉由比對詞庫中所有字詞及所提出之意見詞,計算出評論情緒值,是以,字詞辨識及中文語法規則是情緒分析的充分必要條件,本研究透過自然語言處理問題,進行文字間的極性關係

處理文字間的極性關係分析,並辨識出正面或負面等情緒。此外,為了更進一步地提升系統評價的能力,藉由批踢踢股票版上之留言所使用之字詞出現頻率來調整原資料庫內之權重值,並搭配隔日航運各類股日報酬率計算皮爾森相關係數,並透過相關統計數據來確認系統評估獲利之能力,其中,主升期間2的貨櫃類股前一日的正向輿論情緒值與隔日收盤的負向報酬成顯著相關,主跌期間2的散裝類股前一日的正向輿論情緒值與隔日收盤的正向報酬成顯著相關,主跌期間2的航空類股前一日的正向輿論情緒值與隔日收盤的負向報酬成顯著相關,這顯示本研究在社群網路論壇內容探勘技術之輿情分析具有一定程度的貢獻。