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以下是含有周雨田的搜尋結果，共02筆
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基於價格全距之價差估計─以時間序列模型改善價差小於0的發生機率
如何從交易價格資料推估價差為財務文獻之一重要研究主題。本文探討基於價格全距之價差估計模型，使用兩種方式計算價差，分別為Cowin and Schultz (2012) 估計法 (CS) 與Li, Lambe and Adegbite (2018) 的Basic High and Low (BHL) 估計法，使用四種不同市場 (KOSPI200、NIKKEI225、FTSE100、ESTX50) 30分鐘的日內資料並與日資料結果進行對照。我們發現無論是日資料或30分鐘資料， 兩種價差計算方式皆容易產生價差為負的情形，而負價差之比例介於 30-50%。為改進此問題以減少負價差之比例，我們使用了Chou (2005) 的條件自我回歸全距模型 (Conditional Autoregressive Range, CARR)，由CARR模型求得價格全距之條件期待值後代入計算公式，我們發現此修正做法能有效降低負價差出現之頻率至10%以下。我們也進一步在CARR模型中考慮波動度之槓桿效果，亦即加入前期報酬為負之指標函數，以提升對價差計算結果的表現。
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經濟思維－硝煙燃起：IRS與美國富人的AI大戰
人工智慧（AI）的旋風，意外地刮到了一批「受災戶」。利用尖端的AI技術，美國國稅局（IRS）發展出一套新系統，名為「策略行動計畫」（SOP，Strategic Operating Plan，SOP），透過這套系統，僅在2023年，破獲多起大型支票欺詐案並追回了3.75億美元（下同）的財政資金。國稅局刑事調查部門的官員梅納曾表示說，除了偵查金融犯罪，這套AI系統的主要目標是稽查逃漏鉅額稅款的大戶，並透過司法途徑追索其應納的稅金。（他也補充說需要的話，這套技術也可以應用在所有的納稅人身上。）