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國立中央大學 企業管理研究所 薛義誠所指導 沈義桐的 台灣電動車產業發展之情境規劃 （2009），提出march小車價格關鍵因素是什麼，來自於電動車、情境規劃、馬可夫鏈、專家訪談、前瞻。

而第二篇論文國立高雄第一科技大學 風險管理與保險所 賴麗華所指導 翁永富的 強制汽車責任保險出險因素之分析─應用類神經網路 （2001），提出因為有 損失預防、交通安全、風險鏈、從車因素、從人因素、出險因素、強制汽車責任保險、倒傳遞網路、類神經網路的重點而找出了 march小車價格的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了march小車價格，大家也想知道這些：

台灣電動車產業發展之情境規劃

為了解決march小車價格的問題，作者沈義桐 這樣論述：

為描繪出2020年電動車發展的樣貌，及瞭解到影響電動車發展過程中的驅力有哪些，本研究整理出情境規劃法步驟並以情境規劃法為基礎架構，融合馬可夫鏈與專家訪談，提出「馬可夫多階段轉軸式情境規劃法」做為瞭解電動車產業的前瞻方法，找出影響電動車產業發展的驅動力，瞭解電動車在發展過程中受到哪些驅動力影響，使能在關鍵的時間、空間狀態下，投入適時的資源，做為決策時的參考依據。依馬可夫鏈轉軸觀念，真正會影響前瞻時點的情境是前一次的結果，而在做長期前瞻時，卻常以前幾次的基期來發展情境。故以2010年之現況先描繪出2015年之時間、空間狀態，依訪談結果建構出2015年背景，再以2015年為背景前瞻2020年電動車

產業。 由多數專家確認出2020年電動車產業不確定與影響程度最大的關鍵因素，進行不確定軸分析與情境選擇，不確定軸面為：「大眾對電池的接受度」、「國際石油價格走勢」、「政府對電動車產業的信心與投入」。依2020年基礎背景發展出的情境為最佳發展情境、廠商主導情境、政府主導情境與最難發展情境，描繪出電動車產業可能之發展路徑。

強制汽車責任保險出險因素之分析─應用類神經網路

為了解決march小車價格的問題，作者翁永富 這樣論述：

摘 要本研究針對強制汽車責任保險來分析被保險人的從人因素、從車因素以及其他因素對於出險與否的相關性。本研究取得國內某產險公司於民國八十五年至民國八十九年所承保之1051筆的資料做為研究對象，並利用類神經網路中的倒傳遞網路，分別針對汽車、機車以及所有車種(汽車與機車)等資料集進行分析，研究結果摘要如下：1.在所有車種(汽車與機車)中，肇事駕駛人的從人因素(性別、年齡與婚姻狀況)對出險機率的影響相當顯著，另外亦發現機車是比較容易出險的車種。2.在汽車部分中，肇事駕駛人的從人因素對出險機率的影響相當顯著，排氣量大小、車價以及車輛種類對於出險機率亦有顯著之影響。3.在機車部分中，影響機車出險機率

較為顯著的是年齡因素以及性別因素，而從車因素較無顯著之影響，由於現行制度下機車的保險費率只考慮從車因素，因此本研究建議未來可考慮採用從人因素中的年齡因素及性別因素。4.在上述各部分的車齡因素皆受到被保險人及駕駛人的年齡與車種的影響，造成新車反而較容易出險的現象，而與先前相關研究所述之車齡越大則會因機械退化而較容易肇事的結論有所不同。

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