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中原大學 工業與系統工程學系 邱裕方所指導 許元榮的 透過多元迴歸分析並考量財務比率、ESG與時間因素之股價預測模型 （2021），提出股票代號表2022關鍵因素是什麼，來自於股價、財務報表、ESG、多元迴歸分析、時間因素。
而第二篇論文南華大學 資訊管理學系 王佳文所指導 丁麗文的 特徵縮放於深度學習股市價格預測之影響 （2021），提出因為有 特徵縮放、深度學習、股市價格、技術指標的重點而找出了 股票代號表2022的解答。
透過多元迴歸分析並考量財務比率、ESG與時間因素之股價預測模型
為了解決股票代號表2022 的問題，作者許元榮 這樣論述：
近年來在全球通貨膨脹壓力升高的情形下，以開源為目標的各種金融商品與日俱增，而投資市場上能夠使用的投資管道也越來越多。投資者希望除了以往傳統的MACD、RSI、KD等技術指標之外，能夠找到更有效的方法以預測股價的趨勢。從文獻中可以得知企業對於環境、社會跟治理的責任是否落實會影響到企業的形象跟獲利，進而影響到股價，因此投資者對於企業是否履行企業社會責任與嚴格施行品質管理在近期也漸漸受到關注。 因此，本研究藉由收集ESG數據資料、2022年台灣相似產業前5大權值股的財務報表與個股股價數據，利用多元迴歸分析並結合時間因素的方式進行數據分析與模型建構，以理解使用多元迴歸分析進行股價預測時
在何種情況下能夠預測得更準確，並有效證實在使用財務報表，平均股價與時間因素的情況下可有效預測未來股價的長期趨勢。
特徵縮放於深度學習股市價格預測之影響
為了解決股票代號表2022 的問題，作者丁麗文 這樣論述：
近年來機器學習與深度學習模型在巨量資料分析和科技金融方面取得了顯著的成效。時間序列分析主要是利用歷史資料預測未來走勢，然而過去時間序列相關研究較少探討特徵縮放的影響性。本研究利用常見的技術指標，並結合不同特徵縮放及深度學習演算法進行股市價格預測分析。在實證方面利用台灣證券交易所（TWSE）的Α公司2015年到2019年實際股票資料進行驗證，並進行比較分析。綜合上述，本研究目的如下：（1）探討使用不同特徵縮放對於遞迴歸神經網路準確度影響（2）探討加入常見技術指標是否可提高遞迴歸神經網路準確度（3）驗證傳統 ΑRIMΑ 模型與遞迴歸神經網路預測準確度之比較（4）探討不同神經元數及層數對於預測
準確度之影響（5）實際採用2015-2019年Α公司實際股票資料來進行實例驗證