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上市產業類別對照表的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦林景新,林盟翔寫的 企業暨無形資產評價 可以從中找到所需的評價。
另外網站「階級差異」或「認同制約」？: 大陸臺灣人社會融入之分析也說明：大東莞地區大上海地區進入時間 80 年代晚期到 90 年代初期 90 年代中期以後產業內容勞力密集型傳產技術資本密集型科技產業及服務業企業規模中小企業中大型集團上市企業 ...
東吳大學 會計學系 謝永明所指導 潘文華的 運用即時性資訊構建財務危機預警模型之研究 （2021），提出上市產業類別對照表關鍵因素是什麼，來自於財務違約預警、月營收、即時資訊、羅吉斯迴歸、倒傳遞類神經網路。
而第二篇論文南華大學 財務金融學系財務管理碩士班 白宗民所指導 王孮价的 台灣股票市場填權息現象之探討 （2021），提出因為有 填權息、logistic迴歸模型、本益比、董監事持股率、外資持股率、股東權益報酬率的重點而找出了 上市產業類別對照表的解答。
最後網站理財周刊 第1127期 2022/04/01 - 第 11 頁 - Google 圖書結果則補充：... 年六都上市櫃建商土地交易金額對照圖(單位:億元)產品類別工業旅館商辦零售廠辦 ... 表 176.77 224.7 200 交易金額 666 億元 358 億元 186 億元買方類別科技產業 ...
企業暨無形資產評價
為了解決上市產業類別對照表 的問題，作者林景新,林盟翔 這樣論述：
本書旨在協助高教學生及甫踏入評價業界人員，在企業暨無形資產評價的領域有初步但卻重要的認識，有了各項基礎概念後，除了可以活用於未來職場之外，對於參加評價相關的證照考試，也能有所助益；對於大學諸多系所正在執行中的跨領域教學，亦可產生實益。
運用即時性資訊構建財務危機預警模型之研究
為了解決上市產業類別對照表 的問題，作者潘文華 這樣論述：
傳統財務危機預警模型多半是依據年報或季報，所以只能每年或每季提供一次預測報告。本研究在預測模型中加入月營收及股市月交易資訊，將違約預測週期改為每月一次，可以更即時反映公司營運狀況，提供投資人、金融機構與管理階層等參考。預警模型分別採用羅吉斯迴歸模型、倒傳遞類神經網路以及隨機森林三種方法。實證分析以2010～2021年台灣上市與上櫃公司為對象，實證結果發現，新增即時性的月資訊後，彙整三種預測模型，可以降低約20.425％ 的Type II Error。且月資訊中，以月營收年增率、月營收負成長平均值、質押比率變動率、管理階層異動、益本比/同業平均與月報酬率/同業平均等六項變數的影響力最為顯著。
台灣股票市場填權息現象之探討
為了解決上市產業類別對照表 的問題，作者王孮价 這樣論述：
本研究係探討台灣股票市場影響短期填權息機率因子及其影響，研究期間為2013年至2020年，以研究期間每年6月至8月進行除權息上市公司為研究對象，透過logistic迴歸模型對各類股從基本面、股利政策面、籌碼面、財務面等四大面向探討其對填權息機率之影響。 實證結果顯示：高本益比有利於電子類股一個月內填權息，高董監事持股率有利於營建類股一個月內及二個月內填權息，對於其他類股而言，高外資持股率有利於其一個月內填權息，高股東權益報酬率及高本益比有利於其一個月內及二個月內填權息。