科技更替與衰退資料的預測分析

Abstract

本計畫共分兩個部份。第一部份有關科技替代資料的建模，第二部份則有關衰退資料的建模。(一)科技替代資料於此我們擬以假設的S-狀曲線直接建模。在本計畫，我們擬同時利用數個短的時間序列來建立非線性的模型。對應NL1及NL2的多變量非線性將用來與Keramidas and Lee(1990)的多變量線性模型做預測分析的比較。(二)衰退資料一般而言，衰退資料是時間時列的屬性。故本質上是相關的資料。因此我們可以提出下列問題：當觀察到時間點 之後，可否預測 點的衰退？倘若在 點時的衰退已達某種程度，則該單元的工具或材料不該再被使用。另外一個問題是：既然同一單元的數個觀察值是相同的，則可否利用n種"相似"的單元來幫忙做參數的估計。原因是，通常因為每個單元的觀察值不易多取，唯數個單元可以較易同時取數個觀察值。在此情況下，一般的估計方法無法使用。因為通常每個單元個別做參數估計時，所需資料不少。所得結果將與日下盛行之方法比較其預測誤差的大小。此如Lee(1991)及Keramidas and Lee(1995)所倡導的模型選取準則。我們相信此類資料，因具相關性，預測能力的表現將是此種資料模型選取的指標。除了已發表的資料，我們也擬研究交大工學院院長余大仁教授實驗所得的新資料。