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國立政治大學 法律學系 劉連煜所指導 郭逸婷的 從資本適足率論銀行風險監理兼論其業務經營 （2021），提出成 霖 股利 2022關鍵因素是什麼，來自於風險管理、自有資本、巴塞爾資本協定、資本適足率、金融集團。
而第二篇論文國立臺北科技大學 資訊與財金管理系 王貞淑所指導 王怡芬的 結合技術指標與官網新聞之情感分析預測股價趨勢-以半導體產業為例 （2021），提出因為有 LSTM(長短期記憶模型)、多元迴歸、技術指標、官方網站新聞、情感分析的重點而找出了 成 霖 股利 2022的解答。
從資本適足率論銀行風險監理兼論其業務經營
為了解決成 霖 股利 2022 的問題，作者郭逸婷 這樣論述：
銀行因為在公司治理上的特殊性與其擔任資金中介的角色，故在經濟金融體系上具有舉足輕重的地位，因此若銀行經營不善，將衝擊整體金融市場之穩定。為了防止銀行的經營風險，銀行須以其自有資本做為緩衝機制，因此各國監理機關將注意力放在銀行自有資本之充實，以茲承擔風險性資產而產生資本適足率該量化監理。我國配合BCBS公布的Basel I至Basel IV修正我國銀行相關監理法規，目前我國的法定最低資本要求分別為：普通股權益比率不得低於7%、第一類資本比率不得低於8.5%、資本適足率不得低於10.5%。且我國設定之資本適足率標準乃本研究中最高，其原因係我國已將BaselIII之留存緩衝資本所規定之2.5%，計
入最低資本要求。此乃便於計算的立法模式。另外，隨著金融科技的發展，為滿足客戶一站式消費需求，各國銀行以跨業經營的方式擴展其業務範圍。然而，金融機構跨業經營下產生的金融集團有其特有風險，其中就防止資本重複計算上，金融集團聯合論壇、美國與歐盟的方法與我國金融控股公司法有些許不同。在透過合併報表已可處理原先設計出金融集團資本適足率以防止資本的雙重與多重利用之狀況下，本文建議應如同美國針對銀行業的監理，對於各種金融控股公司以合併報表計算該行業的集團合併資本適足率。最後，我國銀行業者把符合資本適足率的重心放在提高其自有資本而非降低風險性資產，因此在大銀行現金增資較小型銀行容易的情況下，似可見未來我國銀行
業大者恆大、小者合併的趨勢。再加上金管會對銀行業高度管制的監理，逐漸造成金融活動往監理較少的非銀行移動，乃我國主管機關需要關注的議題。
結合技術指標與官網新聞之情感分析預測股價趨勢-以半導體產業為例
為了解決成 霖 股利 2022 的問題，作者王怡芬 這樣論述：
2020年COVID-19爆發，伴隨全球經濟下滑，在不景氣情況下，縱身投入股市的投資者卻不在少數，根據證交所(2021)統計近半年內新開戶人數就有近四十一萬人。近年來，半導體產業進步快速，在股市交易中也受到高度關注，行政院更將半導體發展納入未來國家政策發展考量之一，可見半導體產業對我國股市經濟與政策發展的重要性。本研究透過相關股價資訊與統整過往文獻中多數研究使用的技術指標，以上市半導體類股為標的，建立多元迴歸分析與LSTM股價漲跌預測模型。然而，不論是網絡謠言、公司澄清公告或新聞不實報導，任何消息面資訊皆可能影響股價漲跌，即財經新聞等文本信息可通過影響投資者情緒而導致投資者行為和決策，最終對
股市波動產生影響。據此，本研究以公司官網發佈具可信度與真實性之新聞，進行文字探勘與情感分析，探討僅參考技術指標與加入官網新聞情感分數為特徵值後，對於股價漲跌趨勢預測的影響。整體而言，不論是在整體平均彙整結果，或針對上中下游產業分析結果，LSTM模型皆較多元迴歸更有效地預測股價漲跌趨勢，且不論加入技術指標或官網新聞情感分數作為特徵值，皆有助於提升模型正確率。在結合官網新聞情感分數後，模型的RMSE與MAE大幅降低，而判定係數(R²)與正確率(Accuracy)也明顯提升，其中正確率最高的是長週期(24日)技術指標結合官網新聞情感分數之LSTM模型，正確率最高為80.21%，相較僅以技術指標為特徵
值，增加近10%準確率，而加入官網新聞情感分數為特徵值，增加近6%準確率。上中下游分析結果中，長週期(24日)技術指標結合官網新聞情感分數之上游與中游LSTM，正確率為80.39%、81.18%最高。而在三個實驗中，長週期(24日)皆較短週期(6日)正確率來得高，代表天數區間拉得愈長，愈能夠精準預測股價漲跌趨勢。由實驗結果顯示，本研究所提出的技術指標對半導體類股股價漲跌的確具有預測能力；而將官網新聞情感分數結合上述指標，可有效提升股價漲跌預測準確率，尤其對於預測長週期(24日)半導體上游與中游產業的預測效果最佳。故參考官方網站新聞資訊確實有助於投資者在投資股市時，揭露更多股價資訊。