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2022會計學概要(含國際會計準則IFRS)：執業會計師親自詳盡解析[六版](記帳士)

為了解決股票分割股票股利的問題，作者賦誠 這樣論述：

　　★執業會計師為你解析，帶你一次考取記帳士證照★ 　　◎重點整理搭配圖表範例，敲開考取證照的大門 　　會計學概要雖說屬於基本的考試題型，但會計學的重點十分繁瑣，有鑒於此，作者精心將考試重點分為14章，將會計學概要的基本概念以提綱挈領、淺顯易懂的方式呈現，將整個重點內容的架構建立完整，易於學習及記憶背誦，掌握考試方向。並搭配小視窗補充、提點重要內容，穿插範例試題讓你清楚了解考點所在。 　　◎精選申論+測驗試題，實際演練培養上場經驗 　　在熟讀各章重點後，要知道自己有沒有將考試要點都記下來，最有效的方法就是馬上練習題目，因此本書特別將各種會計學概要的相關經典考題都收錄進來

，在重點底下有小範圍的「牛刀小試」，在每一章後又有範圍較大的「精選試題」，建議反覆練習，才能掌握所有的考試題型。另外，所有題型都有附上精闢的解析，方便你隨時隨地檢視自我學習成效！ 　　◎收錄106-110年試題，執業會計師親自詳盡解析 　　所有的大型考試，除了平日的認真準備，關切會計法規相關的議題之外，練習歷屆試題也是十分重要的，唯有練習歷屆考題才能清楚的掌握考試脈絡，有助於自己在考場上能臨危不亂，增加得分的機會。因此本書收錄近年考試試題，讓你一書完整掌握所有考情趨勢，一次考取記帳士證照。 　　＊＊＊＊ 　　有疑問想要諮詢嗎？歡迎在「LINE首頁」搜尋「千華」官方帳號，並按下加入好友，無

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股票分割股票股利進入發燒排行的影片

一個植基於特徵選取與樣本選取技術的自動選股模型

為了解決股票分割股票股利的問題，作者洪郁翔 這樣論述：

本論文研究台灣上市上櫃公司之財務指標相關資料，提出以分群演算法（Cluster）區分財務體質良好與不佳的分群結果，搭配特徵選取方法（Feature Selection, FS）或是樣本選取方法（Instance Selection, IS）結合隨機森林（Random Forest）機器學習方法探討股票預測之成效，本研究選取訓練資料為2001年至2018年在台灣加權指數有多頭和空頭股市經歷兩個大週期循環分別為2007年金融海嘯以及2018年中美貿易大戰，並以預測之日為建構日以相同金額買入並且以2018年3月至2022年3月之資料進行投資策略回溯測試。其實驗結果顯示Cascade Simple

K-Means加上樣本選擇（Instance Selection）的遺傳基因演算法（Genetic Algorithm, GA）結合隨機森林（Random Forest）預測結果其報酬率為79%為最優，其次，自我組織設映圖SOM（Self-Organizing Map）加上過採樣方法(Synthesized Minority Oversampling Technique ,SMOTE)其報酬率為75%。本實驗結果在於Cascade Simple K-Means和SOM兩種分群演算法搭配任何一個特徵選取或是樣本選取並結合隨機森林演算法結果都有72%以上報酬率，均優於大盤指數的62%，甚至在EM（

Expectation-Maximization algorithm）演算法也有三種方法（IB3、IS-GA、PCA）可以超過大盤報酬率。

證券商業務員資格測驗重點精華與試題

為了解決股票分割股票股利的問題，作者高朝樑 這樣論述：

低面額股及無面額股之法律問題研究-從 2018 年公司法修法引進無面額股制度出發

為了解決股票分割股票股利的問題，作者呂學佳 這樣論述：

我國公司法於2018年修正後，開放股份有限公司自面額股或無面額股制度中擇一採行。若我國公司發行無面額股，公司所收取之股份發行對價將全數列入資本，與面額股制度中區分面額與發行溢價，分別列帳於資本與資本公積大不相同，不僅影響我國的資本制度，也進而對會計與稅務領域產生衝擊。為緩和低面額股及無面額股在我國現行制度的不一致，本文提出以下建議，以供有關機關參酌。為充分發揮無面額股之優勢，本文主張開放公開發行公司亦可轉換為無面額股制度，使所有公司均得擇一發行面額股或無面額股；同時允許採用無面額股制度之公司於增資或減資時，可無庸增發或削減已發行的股份。也為因應二制度間對資本與資本公積認列差異，本文建議針對「

提撥法定盈餘公積」以及「強制會計師查核簽證財務報表」之標準上，應以「實收資本額加計發行溢價之資本公積」替代「實收資本額」；並且為平衡實務需求並避免投資人誤解，建議針對公積配發現金的程序應予修訂並比照減資程序為之。