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中原大學 企業管理研究所 陳若暉所指導 曾強的 不動產投資信託型指數股票基金之預測-比較灰預測及類神經網路為例 (2009),提出qqq配息關鍵因素是什麼,來自於GM(1、N)、不動產投資信託型指數股票基金、灰關聯分析、類神經網路。

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#股債組合 怎麼配才能提高勝率?什麼樣的人適合股債組合?
現在資金的借款利率這麼低,錢放在銀行收取年利率0.8%,無法打敗通膨就算了,還會被一年2%通膨吃掉老本。

擔心錢愈存愈少的投資朋友可以怎麼做?全部投資 #美債 嗎?不不不,#JOE是嗨投資的 這集給重視資金閒置效益的投資朋友建議是⋯⋯

#專業操盤手JOE怎麼看 #新台幣升值? #投資美股 #賺美金 後怎麼 #轉匯 #換匯 才聰明?#財經雪倫 幫問現在 #台股創新高 會再創新高嗎?

0:30 #空頭 持有債能減少或彌平損失?
1:43 給重視資金閒置效益的投資朋友建議
1:55 給 #波段操作 投資朋友的建議
2:28 賺#資本利得 的朋友要重視這2點
3:09 #殖利率倒掛 是…
3:30 債報酬有機會勝股票?
3:57 #投資債 為什麼會 #虧損 ?
4:12 JOE怎麼看 #股債組合成功率 ?賺取10%報酬要持有多少百分比的股票?
6:10 高報酬的 #股債配置比?
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不動產投資信託型指數股票基金之預測-比較灰預測及類神經網路為例

為了解決qqq配息的問題,作者曾強 這樣論述:

不動產投資信託型指數股票基金(REIT型ETF)具備REIT可以同時賺取股票價格成長的資本利得以及股票的配息外,又擁有ETF指數化被動式管理之特性,且比投資單一REIT更能分散風險,是投資不動產的最新投資工具。2007年8月美國次貸風暴席捲全世界,導致全球經濟成長疲軟,信用市場嚴重緊縮,房地產市場首當其衝,均出現房地產泡沫化跡象。若能預測出房市價格之走勢,及早察覺資產泡沫化的危機,則投資人可提高投資決策的正確性。本研究以投資於美國、加拿大、歐洲、亞洲、全球之REIT型ETF共21檔為研究對象,並結合利率、美元指數、股價指數、賣權/買權比率、波動指數、CRB商品指數及西德州原油價格等影響變數,

利用灰關聯分析排序影響REIT型ETF之相關程度之變數,再將所選之變數以灰預測GM(1,N)模型與類神經網路模型分別建構出預測REIT型ETF之最適模型。結果發現REIT型ETF受到各國股價指數、西德州原油價格、CRB商品指數及賣權/買權比率最深。在預測結果方面,以倒傳遞神經網路擁有較小之平均RMSE值,優於灰預測GM(1,N)模型。另灰預測GM(1,N)模型與倒傳遞神經網路模型皆以投資於加拿大之XRE預測效果最好,代表由各國股價指數、西德州原油價格、CRB商品指數及賣權/買權比率所建構之預測模型有良好的預測績效。