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逢甲大學 商學博士學位學程 賴文祥所指導 范志旻的 利用模糊層級分析法 探討半導體產業品牌影響因素之分析 （2021），提出St micro stock關鍵因素是什麼，來自於模糊層次分析法、半導體產業品牌、關鍵影響因素。

而第二篇論文中原大學 商學博士學位學程 吳博欽、劉曉燕所指導 黃靖雯的 公司與國家績效的驅動因子：門檻迴歸模型之應用 （2021），提出因為有 縱橫門檻分量迴歸 (PTQR) 模型、動態縱橫門檻杜邦 (DPTDP) 模型、縱橫門檻向量自我迴歸 (PTVAR)模型、逾期放款、金融科技指數、非線性縱橫單根檢驗、門檻效果的重點而找出了 St micro stock的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了St micro stock，大家也想知道這些：

利用模糊層級分析法 探討半導體產業品牌影響因素之分析

為了解決St micro stock的問題，作者范志旻 這樣論述：

隨著時間的流逝，半導體創新正在發生變化，可以適用於不同的創新業務，半導體業務的發展至關重要，因而開闢了許多新的職位。半導體業務是一個融合了不同創新能力並協調上游，中途和下游提供商的專業能力的行業，並且通常具有較高的進入壁壘 。廠家已投入花費很多精力與成本進入這個行業，期盼永續經營與回饋利害關係人。本研究第一步採用PEST, 五力 & SWOT分析，在美國，日本和臺灣，這些是國際半導體供應商鏈中的關鍵成員。經過最新半導體有關文獻的討論和分析，發現現有廠商已經建立了行業品牌，並獲得了用戶的信任。因此，品牌研究在這個行業是大家一直在探索的領域。考慮到寫作對話和大師談話，本研究使用分析層次結構(A

HP)研究技術對品牌的關鍵指針在半導體品牌的關鍵部件上進行重要性的排序，然後利用模糊層次分析法(FAHP)來分析這些標記之間的聯繫。經調查，有11項顯著結果可供參考，關鍵是要在半導體品牌建設上取得優異的成績，“客戶價值”和“品牌資產”都必須達到一定的水平。本研究發現，半導體品牌策略應以“客戶價值”為核心，解決客戶問題，創造卓越價值，並隨著技術的進步不斷投入新產品的研發，以奠定半導體品牌長期成功的基礎。

公司與國家績效的驅動因子：門檻迴歸模型之應用

為了解決St micro stock的問題，作者黃靖雯 這樣論述：

摘要 IAbstract IIIAcknowledgement VFigure Content VIIITable Content IX1. Introduction 12. Literature review 52.1 Panel threshold quantile regression model 52.1.1 Earnings management and earnings threshold 52.1.2 Relationship between earnings component and earnings 62.2 Dynamic panel t

hreshold DuPont model 82.2.1 DuPont equation 82.2.2 Non-performing loan ratio and profitability 92.3 Panel threshold vector autoregressive model 112.3.1 Threshold regime-switching model 112.3.2 Smooth regime-switching model 122.3.3 Causalities between FDI, economic growth, and touris

m 133. Empirical model 153.1 Panel threshold quantile regression model 153.2 Dynamic panel threshold DuPont model 183.2.1 Linear DuPont model 183.3 Panel threshold vector autoregressive model 204. Test methods 224.1 Nonlinear panel unit root test 224.2 Bootstrap linearity test 235.

Empirical result 255.1 Result of panel threshold quantile regression (PTQR) model 255.1.1 Data description 255.2 Result of dynamic panel threshold DuPont (DPTDP) model 365.2.1 Data description 365.2.2 Estimation result 385.2.3 Policy suggestion 415.3 Result of panel threshold vector a

utoregressive (PTVAR) model 425.3.1 Data description and test 425.3.2 Estimation result 445.3.3 Policy implication 476. Conclusion 49