風險程度的問題，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

泛蠢：偵測99%聰明人都會遇到的思考盲區，哥倫比亞商學院的高效決斷訓練

為了解決風險程度的問題，作者MichaelJ.Mauboussin 這樣論述：

蠢是常態，聰明人也不例外 別把該慢想的事，丟給快思負責   精明如你，為何總是做出令你扼腕的選擇？ 貝佐斯、魔球經理人比利．比恩也肯定的決策心法 拒當盤子，就要擺脫思維慣性！   　　沒有人一早醒來就想著，「今天我要做出壞決定」。 　　然而我們都會做出壞決定，尤其聰明的人，往往會做出愚蠢的壞決定。 　　從金融危機到高知識分子遭遇詐騙，我們經常看到訓練有素的專家， 　　在毫無惡意的情況，卻犯下後果慘重的錯誤。   　　▶ 本書揭露「蠢」的一切根源——人類最常忽略的8個思考盲區 ◀ 　　讓你做好心智準備、認知到錯誤、改善心智工具，選出最佳解答！

  　　如果不能擺脫思維慣性，極容易掉入大腦先天的「決策陷阱」。大至決定是否要併購一家公司，小至應該為紀念日挑選哪一瓶紅酒，我們交由大腦扛起了理性的重責大任，最後卻和膝反射無異，究竟是哪個環節不夠周全？   　　本書取材自商業、運動、科學，以及日常生活中的鮮活故事，勾勒出降低犯錯可能的方法，包括「準備」面對常見的心智陷阱，「認知」情境中的錯誤，以及「運用」正確的心智工具來形塑更好的決策。讓讀者做對決策，穩健投資、職場長勝！   　　▶ 下決定前必先掌握策略 ◀ 　　本書作者莫布新利用自己在投資產業的經驗，加上心理學、科學上的知識，分析個案決定「錯誤」的關鍵，點出思維慣性的

缺陷，教大家避免「犯蠢」的三個步驟——   　　【STEP 1】做好心智準備：認識錯誤案例，檢討其原因。 　　【STEP 2】認知情境問題：找出「錯誤」的關鍵，了解到犯錯的風險程度及可能性。 　　【STEP 3】建造心智工具：因應生活情境建立技能，減少潛在錯誤的可能。   　　▶ 搞清楚「蠢」從何而來？ ◀ 　　我們的大腦如《快思慢想》一書所言，會運用不同系統思考。麥可．莫布新試著反問讀者，從直覺（快思）轉入到邏輯思考（慢想）後，你會如何思考問題？如何行動？還有你可能不知道運氣會在這一系列過程中，扮演什麼樣的角色？有利的結果是否能代表思維過程正確？理解以上問題，你才會

知道自己「蠢」在哪裡。   　　蠢沒有錯，蠢在你以為自己不會錯。不想「聰明反被聰明誤」，你應該試著理解自己的思考盲區，決策前「再想一下」，讓哥倫比亞商學院的「年度傑出教授」麥可．莫布新，透過本書教你如何做高效決斷的訓練。   各界推崇   　　★ 美國《商業週刊》年度傑出教授、摩根史坦利戰略首席顧問的思維判斷必讀經典 　　★ 亞馬遜創辦人貝佐斯強力推薦——訓練自己做出更有效、更強大的決策 　　★ 魔球經理人比利．比恩：「我絕不希望我的對手看過這本書！」 　　★ 美國《商業週刊》、《時代》雜誌、《富比士》雜誌、《紐約客》、《Fast Company》、《Stra

tegy+Business》等各大媒體爭相報導  

風險程度進入發燒排行的影片

原油和黃金市場之關聯性及混合效果

為了解決風險程度的問題，作者路龍華 這樣論述：

本研究運用CBP-GARCH 模型檢驗原油和黃金於2010年1月至2021年7月間的商品特性，捕捉原油和黃金在行情大幅波動時兩者報酬間共變異和共跳躍的關係，並以樣本期間內美中股市和美國公債利差的漲跌變化探究對原油和黃金報酬的影響，最後再根據原油和黃金商品特性的差異重新檢視將原油和黃金納入投資組合的效益。實證結果發現，原油和黃金商品市場間存在波動叢聚的現象，當股票市場風險意識升高或長短天期公債利差擴大時，對黃金報酬具有顯著性的影響，然而影響性並不存在於原油商品，顯現商品市場與金融市場間具有不對等的連動關係。此外當市場異常資訊發生時，原油和黃金報酬存在瞬時共同跳躍的變異特性，不過原油報酬的跳躍強

度會高於黃金報酬的跳躍強度。此現象可歸因於原油市場係受到市場供需所影響，而黃市場則扮演著避險與投資的混合特性。因此，根據本研究的實證結果也建議投資人在市場非預期資訊發生時，應考量商品市場與金融市場間不對等的跳躍波動，以有效控管投資組合內的風險程度。

工程倫理(第二版)

為了解決風險程度的問題，作者張一岑  這樣論述：

　　工程師在現代化社會中的角色非常「重要」。如果工程師缺乏倫理素養，無法在關鍵的倫理困境狀況出現時做出適當的決策，對社會所造成的損失遠大於其他專業。    本書特色   　　本書完整探討工程實務上所會遇到的各種倫理議題及困境，並適時於理論中輔以實際發生過的案例說明抽象的工程倫理理論，讀者可藉由11單元的內容，鉅細靡遺地分析各種個案困境並探討可行的解決方式。 

調整式XCSR於呼吸資訊辨認不同風險程度之網路遊戲成癮症

為了解決風險程度的問題，作者田侑霖 這樣論述：

在網路普及的現代，網路遊戲成癮症(Internet Gaming Disorder, IGD)逐漸成為隱憂，美國精神醫學學會在2013 年將IGD納入《精神疾病診斷與統計手冊第五版》的「需進一步研究對象名單」中。臨床上多採用楊氏網路成癮問卷與陳氏網路成癮量表等回溯性問卷來輔助臨床診斷，然而觀察期長達一年的回溯性問卷可能不利於臨床上即時診斷，除追蹤不易，抑有可能產生記憶混淆。因此利用電腦分析較為客觀的生理訊號方式，藉此輔助判斷高風險IGD(High-risk IGD, HIGD)與低風險IGD (Low-risk IGD, LIGD)相關研究逐漸受到關注，其中觀察IGD遊玩遊戲時的呼吸調控機制

，特別是在時序上的變化尤為引人興趣。為了觀察HIGD與LIGD的呼吸模式在時序上的調控變化，本研究將受測者接受遊戲影片刺激時所截取到的呼吸訊號轉換為不同的呼吸分析資訊(Analytic Signal, AS)包含呼吸訊號之本質模態函數(Intrinsic Mode Function, IMF)、瞬時呼吸頻率(Instantaneous Frequency, IF)以及兩者之比值(IMF/IF)，並且以序列標籤問題模式編碼之，受測者依照問卷填寫之分數分為HIGD與LIGD兩群。然而時間序列的問題處於實數、雜訊、複雜等特性的解答空間，若模型無法分辨相同個體在不同時間的狀態將導致效能下降。雖然傳統擴

展式學習分類器(eXtended Classifier System with continuous Real-coded variables, XCSR)的機器學習方法擁有良好的知識擷取與解讀架構，但無法分辨相同個體在不同時間的狀態與時序間的關聯性。因此本研究引入了帶有時間標籤的擴展式學習分類器(XCSRtimetag)，以時間標籤作為分類器演化方向之指引，幫助系統學習時間序列問題，後續利用重構組件重構訊號，尋找HIGD與LIGD呼吸資訊的調控模式。結果：(1). XCSRtimetag分類時序生理訊號上在影片一與影片二正確率分別達98.74%以及 99.34%； (2). 重構訊號與原編碼

訊號相減之差值訊號，統計分析結果顯示影片刺激事件中，兩組間表現顯著差異； (3). HIGD的差值訊號在主成分分析(Principal Components Analysis, PCA)之二維投影鏈結散佈圖上，在影片一與影片二表現出相反的變化； (4). 系統重構訊號之時間標籤分析中，HIGD在兩部影音刺激事件的時間資訊混用率呈現相反的變化。討論：HIGD在兩部負向情緒刺激的影片中出現相反的變化模態之可能原因，其中遊戲操作提示畫面出現次數在兩部影片差異較大，將其取代為刺激事件後分析，結果表示在特殊事件的刺激下，系統學習到HIGD會出現一致的調控變化。總結而言，本研究將HIGD與LIGD觀看影片

刺激時之呼吸資訊加以編碼、學習。XCSRtimetag學習結果顯示HIGD在對應特殊事件時呼吸變化與LIGD相比有不同的調控模式。