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國立中正大學 會計與資訊科技碩士在職專班 許育峯所指導 洪郁翔的 一個植基於特徵選取與樣本選取技術的自動選股模型 （2021），提出2004 March 價格關鍵因素是什麼，來自於自動選股模型、投資策略、分群演算法、特徵選取、樣本選取。
而第二篇論文國立暨南國際大學 土木工程學系 周榮昌所指導 呂翊豪的 中台灣汽/機車酒駕者累犯及酒精鎖安裝意願及願付價格之研究 （2021），提出因為有 酒駕累犯、酒精鎖、家庭生命週期、探索式因素分析、羅吉特回歸模式、雙門檻回歸模式、AUDIT的重點而找出了 2004 March 價格的解答。
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2004 March 價格 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。
中台灣汽/機車酒駕者累犯及酒精鎖安裝意願及願付價格之研究
為了解決2004 March 價格 的問題，作者呂翊豪 這樣論述：
本研究探討影響汽機車酒駕者累犯之重要因素，以及影響汽機車酒駕者安裝酒精鎖的意願及願付價格。調查對象為 2020 年中台灣道安講習課程學員，凡遭取締違規之酒駕者均須參加此課程；調查內容包含酒駕者社會經濟特性、家庭生命週期特性、酒精鎖與酒駕認知特性、酒駕取締前後飲酒模式與自我健康評估的特性、旅次變化特性。本研究利用 Logistic 回歸模式分別建立影響汽機車酒駕者累犯的模式，校估結果顯示：AUDIT 評分、酒測值和酒駕頻率等變量都顯著影響累犯的可能性。在家庭生命週期方面，已婚且子女年齡在 1 至 5 歲之間的酒駕者較不會酒駕累犯，因為遭受道德與經濟方面的更高約束較不會酒駕累犯。汽車酒駕取締過後
有機車作為替代運具者更有可能成為酒駕累犯。本研究利用 Double-Hurdle 模式分別建立影響汽機車酒駕者模式，顯著變數包含：酒精鎖認同度、汽車持有數、大學以下學歷、低收入者皆顯著影響參與意願及願付價格；酒駕取締前後皆被 Alocohol Use Disorders IdentificationTest (AUDIT)歸類於高風險飲酒者的酒駕者，越願意安裝且支付較高價格，並且隨著飲酒風險水平的增加，對強制性酒精鎖的偏好更加強烈；自我健康狀況評估下降者較願意安裝且出更高價格，可能了解到健康每況愈下，想透過參與酒精鎖計畫改善其健康狀態；酒駕取締後使用機車作為汽車的替代運具者，較傾向安裝酒精鎖及
出價。本研究建議透過以下之措施減少汽機車酒駕者累犯的可能性，例如：同時吊扣、吊銷汽機車駕照、利用酒精鎖限制駕駛權，或提高警察取締頻率，皆能有效地減少酒駕的可能性；為解決酒駕者酒精消費問題，透過將高風險飲酒者與高濃度吹氣酒駕者列入日後重點追蹤的對象，亦可避免酒駕累犯。建議透過以下之措施提升酒精鎖安裝率：經濟較難以負擔的家庭，應給予酒精鎖費用的補助，以激勵酒精鎖的安裝率；吊扣、吊銷駕照期限過長，導致酒駕者透過旅次數的降低規避安裝酒精鎖所需的成本，若能給予自願安裝酒精鎖者縮短吊扣、吊銷駕照期限的寬容待遇，應可提高安裝酒精鎖的意願。