臺灣地區中型速克達機車市場供需模型之分析:狀態空間卡曼過濾器之應用_

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題名：	臺灣地區中型速克達機車市場供需模型之分析:狀態空間卡曼過濾器之應用
書刊名：	管理評論
作者：	楊千／陳文典
出版日期：	1995
卷期：	14:2
頁次：	頁41-58
主題關鍵詞：	狀態空間模型；供給函數；需求函數；還原式；內生變數；外生變數；State space；Supply function；Demand function；Reduced form；Exogenous variables；Endogenous variables
原始連結：	連回原系統網址
相關次數：	被引用次數:期刊(3) 博士論文(1) 專書(0) 專書論文(0) 排除自我引用:2 共同引用:0 點閱:169

本文以狀態空間模型，估計中型速克達機車市場的外生變數（包括供給、需求面）與內生變數（銷售量及平均銷售價格）的動態關係；首先探討中型速克達機車市場的供需模型，並將該市場的供需模型予以特定化，再經由還原式(reduced form)與狀態空間模型的結合，成功的將狀態空間模型應用在中型速克達機車的市場上。本研究利用經濟部統計處所編算之中華民國台灣地區工業生產統計月報資料及廠商提供之資料進行測試，發現以狀態空間模型估計的結果相當優異，比傳統的還原式更能表現出中型速克達機車市場的外生變數與內生變數之間的關係。在研究的結果中發現，市場上的供給曲線的斜率，隨時間的樊動而不斷的在下降，這與廠商製造技術的進步，使得廠商更適合大規模的生產有關。另外薪資的變動對廠商供給的影響，有愈來愈高的趨勢。

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This research investigates relationship between the exogenous variables of supply and demand functions, and endogenous variables of price and quantity, by the state space model (SSM). First, we investigate the demand-supply model of scooter motorcycle market and then identified it. Next, through the combination of the reduced form and the state space model, we successfully apply the SSM on the medium scooter market. We use the monthly data, for the last 12 years, to test the model and find that the estimated result of SSM is better than that of previous research which uses the reduced form alone. This research finds that the slope of the supply function is decreased over time since the technology advancement favors the large production volume. The other finding is that the increasing influence of the wage coefficient on the supply.

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期刊論文
1.	Burmeister, Edwin、Wall, Kent D.、Hamilton, James D.(1986)。Estimation of unobserved expected monthly inflation using Kalman filtering。Journal of Business & Economic Statistics，4(2)，147-160。
2.	Durbin, J.(1969)。Test for serial correlation in regression analysis base on the periodogram of least-square residuals。Biometrita，56，1-15。
3.	Masreliez, C. J.(1975)。Approximate Non-Gaussian Filtering with Linear State and Observation relations。IEEE Transactions on Automatic Control，1975(Feb.)，107-111。
4.	Rhodes, Lan B.(1971)。A tutorial Introduction to Estimation and Filtering。IEEE Transactions on Automatic Control，16(6)，688-706。
5.	Myers, Kenneth A.、Tapley, Byron D.(1976)。Adaptive Sequential estimation with unknown noise statistics。IEEE Transactions on Automatic Control，1976(Aug.)，520-523。
6.	Mendel, Jerry M.(1971)。Computational requirements for a discrete Kalman filter。IEEE Transactions on Automatic Control，16(6)，748-758。
7.	Sorenson, H. W.(1970)。Least-squares estimation: from Gauss to Kalman。IEEE Spectrum，1970(Jul.)，63-68。
8.	Kitagawa, Genshiro(1981)。A nonstationary time series model and its fitting by A recursive filter。Journal of Time Scries Analysis，2(2)，103-116。
9.	Mehra, Raman K.(1971)。On-Line identification of linear dynamic systems with applications to Kalman filtering。IEEE Transactions on Automatic Control，16(1)，12-21。
10.	Mehra, Raman K.(1970)。On the identification of variances and adaptive kalman filtering。IEEE Transactions on Automatic Control，19(2)，175-184。
11.	Rahiala, Markku、Terasvirta, Timo(1993)。Business Survey Data in Forecasting the Output of Swedish and Finnish Metal and Engineering Industries: A Kalman Filter Approach。Journal of Forecasting。

研究報告
1.	楊華勝(1992)。台灣地區機車市場供需模型之估計與分析 (計畫編號：NSC81-0301-H008-04)。延伸查詢

學位論文
1.	郭文琦(1993)。狀態空間理論在市場佔有率預測之應用--以臺灣地區小型速克達機車市場為例(碩士論文)。國立中央大學。延伸查詢
2.	蕭志同(1993)。台灣地區機車市場失衡聯立供需模型之估計與分析(碩士論文)。國立中央大學。延伸查詢
3.	陳文典(1992)。台灣地區景氣指標之研究--狀態空間分析法(碩士論文)。國立中央大學。延伸查詢

圖書
1.	Harvey, Andrew C.(1989)。Forecasting, Structural Time Series Models and Kalman Filter。Cambridge：Cambridge University Press。
2.	Aoki, Masanao(1987)。State Space Modeling of Time Series。Springer-Verlag。
3.	Ogata, Katsuhito(1987)。Discrete-Time Control System。Prentice-Hall International, Inc.。

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