航運業的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列訂位、菜單、價格優惠和問答集

名畫與經濟的雙重奏：從義大利文藝復興到20世紀的墨西哥

為了解決航運業的問題，作者田中靖浩 這樣論述：

　　★長踞日本Amazon美術類書籍排行榜超過700天的暢銷好書 　　★日本Amazon榮獲4.3顆星高評價 　　★在日本已熱賣超過10萬冊   　　◇宗教畫是中世紀的PPT？ 　　◇文藝復興是義大利從黑死病和經濟危機中的重生！？ 　　◇「布面油畫」是如何變成繪畫界的標準？ 　　◇雷諾瓦是freelance界的生存高手！？   　　從文藝復興的發源地義大利到荷蘭、法國、英國、美國， 　　達文西、林布蘭特、魯本斯、莫內、雷諾瓦、泰納…… 　　陸續登場！ 　　看人氣會計師如何解讀世界名畫， 　　透過名畫講述歷史， 　　還有隱藏在名畫背後的經濟重生故事。   　　這本書是一趟激發勇氣的名畫之旅！

作者田中靖浩化身導覽員，規劃了一個虛擬的紙上美術館之旅，向讀者介紹以歐洲為首的世界名畫，以及這些繪畫背後的經濟史。這個行程包含了7個展間，講述義大利、法蘭德斯、荷蘭、法國、英國、和美國、墨西哥的繪畫故事。本書的特色是結合繪畫與經濟一併解說，在學習繪畫歷史的同時，也能輕鬆愉快地學習經濟的歷史。   　　這也是一部激勵人心的療癒之作！作者在2020年撰寫本書，當時世界各國正因為新冠病毒的疫情而焦頭爛額，經濟停滯，人民恐慌。在漫長的歷史中，人們歷經過無數次的疫病、貧困、飢荒和災難，但是人們並沒有被打敗，反而是運用智慧和才能帶動經濟發展，克服了種種困難。作者希望透過這些名畫背後的故事，以及畫家的生命態

度，鼓舞人們。   　　這本書引領我們從不同角度觀看名畫，流暢的文字讓人享受輕鬆愉悅的閱讀，是透過名畫學習世界史的入門好書。 　　田中靖浩是一位廣受各界歡迎的人氣會計師，經常到處演講。他用愛與熱情，在本書中盡情地解說繪畫與經濟的關係。 　　讀者們千萬不要錯過隱藏在名畫之中有關經濟重生的啟示！

航運業進入發燒排行的影片

銀行、證券及保險動態併行效率評估

為了解決航運業的問題，作者陳軒頎 這樣論述：

本研究探討的是在台灣金控體系裡同時擁有銀行、證券及保險的金控公司，子公司的效率是如何影響金控本身，多元化的大型金控要如何去針對各子公司的弱項去強化，讓資源的運用更有效率。在過去的文獻中，發現擁有高效率的銀行比同行要更能抵擋金融危機，以及大型銀行較可能從規模經濟中獲益，多元經營的金控子公司可以從多元化的結構中獲得更多的收益，並且金控的子公司可以通過分擔風險以減少不良產出，這些文獻已經證實了大型且多元經營的銀行擁有比一般單純銀行更高的績效。在此前的研究缺少了保險部門的績效比較，對於以保險業為主的金控公司就顯得吃虧，本文要在這一基礎上更進一步，加入保險部門，並配合視窗分析法解決決策單元數量減少的問

題。透過同時分析金控公司底下的銀行、證券及保險子公司三個部門的績效，能夠解析金控內部這三個部門各自營運情形，結果更能貼近金融業真實情況，有利於決策管理人瞭解參考與決策。從結果中發現保險部門是這10家大型金控中較需改進的部門，但因保險業加入臺灣金融體系的時間還不夠長，盼將來的資料增加後能進行更完整更詳細的分析。

圖解海運學

為了解決航運業的問題，作者張雅富 這樣論述：

　　●圖示海上運輸的領域及管理重點 　　●說明主要法規及航運業務的內容 　　●補充海運常見典故及名詞的介紹   　　海運是常見的客貨運輸模式，在全球的國際貿易貨物也是以海上運輸及物流為主，構成海運的基本要素是客貨、船舶、航港法規及商業慣例，廣義的航運包括海空、海陸（海鐵）聯運等複合運輸方式，其中涉及國際物流、海商事件、海上保險、運送契約、船舶傭租、港埠作業、航線分析、智慧航運等。海運學是航運相關科系的基礎課程，本書是彙整基本的海運知識，輔以圖示及延伸說明，以協助讀者能建立整體的概念及快速學習入門的輔助教材。

一個植基於特徵選取與樣本選取技術的自動選股模型

為了解決航運業的問題，作者洪郁翔 這樣論述：

本論文研究台灣上市上櫃公司之財務指標相關資料，提出以分群演算法（Cluster）區分財務體質良好與不佳的分群結果，搭配特徵選取方法（Feature Selection, FS）或是樣本選取方法（Instance Selection, IS）結合隨機森林（Random Forest）機器學習方法探討股票預測之成效，本研究選取訓練資料為2001年至2018年在台灣加權指數有多頭和空頭股市經歷兩個大週期循環分別為2007年金融海嘯以及2018年中美貿易大戰，並以預測之日為建構日以相同金額買入並且以2018年3月至2022年3月之資料進行投資策略回溯測試。其實驗結果顯示Cascade Simple

K-Means加上樣本選擇（Instance Selection）的遺傳基因演算法（Genetic Algorithm, GA）結合隨機森林（Random Forest）預測結果其報酬率為79%為最優，其次，自我組織設映圖SOM（Self-Organizing Map）加上過採樣方法(Synthesized Minority Oversampling Technique ,SMOTE)其報酬率為75%。本實驗結果在於Cascade Simple K-Means和SOM兩種分群演算法搭配任何一個特徵選取或是樣本選取並結合隨機森林演算法結果都有72%以上報酬率，均優於大盤指數的62%，甚至在EM（

Expectation-Maximization algorithm）演算法也有三種方法（IB3、IS-GA、PCA）可以超過大盤報酬率。