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買對保險了嗎?：保險局外人幫你挖出埋在保單的地雷!把錢花在刀口上，讓你買對保險真正保障未來而 不浪費一分血汗錢!

為了解決毛 利率 60%的問題，作者何宗岳（股素人） 這樣論述：

保單中藏了多少地雷，你知道嗎？ 直揭業務員絕不會告訴你的關鍵小細節！！！   　　舉例來說： 　　投資型保單到底幫你賺錢還是賠錢？ 　　要留心！它極有可能變成「地獄保單」！ 　　真要買投資型保單的話，作者建議你不妨這樣做──純保障壽險＋投資金融股   　　投資型保單有一個內扣的費用，保險成本（簡單的說就是保險公司用來支付理賠的費用）。它是直接由你的保單帳戶價值中扣除。因此你很難察覺這筆支出。如果你的保單帳戶價值，小於保險成本，那麼你就要開始繳危險保費，否則保單就會失效。   　　保險成本幾乎是隨年齡而成等比級數增加，例如男性60歲的保險成本是30歲的10.3倍，作者初步估算，如果你的投資保

單的投報率是3%的話，保單價在87歲時失效。如果投報率是0%，會在67歲失效。許多投資人沒有弄清楚，到時白忙一場。說它是地獄保單，也許有點誇張，但不是全無道理！作者在書中公開友人的1,000萬元投資型保單，10年共繳了783萬元保費，但是，保單卻依舊失效，保費全歸零！   　　2019年台灣的人均GDP 25,539美元，全球排行第33，但是，壽險滲透度卻是連續12年全球第一，台灣人平均以五分之一的薪水買保險，不可謂不多！但是據調查自認為已有足夠保險保障的受訪者僅占53.1%。   　　由上觀之，台灣人的保險觀，明顯出了問題。作者認為以下為台灣民眾買保險的最大迷思。   　　（1）買保險，保障

項目要愈多愈好。 　　沒有錯！但是每月保費可能太高而影響基本的生活品質。 　　（2）買保險，要保障兼投資，一舉兩得。 　　保障兼投資？絕對是保障成份減少（理賠時方恨少），投資也未必賺錢，有虧本金的風險。  　　（3）買保險，到期未理賠時，要領回保費。 　　如果是儲蓄壽險，到期尚可領回比總繳保費稍多的錢（不考慮通膨率），但是，如果附加一大堆的附約，或終身醫療險，則必然領不回總繳保費。 　　（4）繳費20年、保障終身最划算。 　　羊毛出在羊身上，保險公司只不過將保障至110歲的保費，要你在20年內付清而已。   　　此四項觀念並非完全錯誤，而是有時候正確；但就因為這四項多數人的買保險觀，保險公司才

會投大眾所好，設計許多高保費、低保障的①終身型、②還本型、③投資型、④類全委型及⑤附保證型等保險商品來賺客戶的錢。   　　其中終身型保單比較貴的可能原因之一是：「目前台灣人平均壽命是80.9歲（男77.7歲、女84.2歲），壽險業的第六回「經驗生命表」，是男81.11歲、女86.64歲（2021／7／1），但是，各保險公司的終身型保單卻依99歲、105歲或110歲年齡來計算保費」。所以，對相同保障而言，終身型壽險的保費，可能是10年期壽險的20倍以上。   　　作者是保險局外人，寫此書不是和保險公司有什麼過節，一開始純粹是因為小孫女出生後，媳婦要為她買一張0歲保單。「主約是20年繳的終身壽險

，加上7種附約，年繳保費23,932元」，引發他對保險的興趣。   　　『直覺上，覺得替「0歲嬰兒」買保險好像怪怪的，通膨效應無止境，等她到35、50歲時的保單價值剩多少？因涉及家人的權益，乃決定進一步研究保險商品，希望能了解「要保人究竟能由保單獲得怎樣的保障」』。   　　作者重視思考的邏輯。1985年在他35歲，因自感「學然後而知不足」，乃決定放棄11年的工作經驗，前往美國攻讀機械碩士。當時的系主任認為「工程師必須懂統計分析」，規定研究生須到數學系修統計學課程，他選了一門統計分析學（Statistical Analysis），上課第一天，教授列了一些參考書籍，其中一本迄今仍記憶猶新、受益無

窮的書是：《How to Lie with Statistics》（如何用統計學說謊）；這是一本出版於1954年的小冊書，全書僅約150頁，共有10個小單元，書中文圖並茂，列舉了許多玩弄統計數據的案例和利用統計學騙人的技巧。   　　作者2年的碩士學習生涯中，並未覺得該書有何用途，然而，回國重新就業後，卻逐漸啟發他的「常識邏輯思考」潛能，對於日後工作上的空調節能評估分析，有很大的幫助。因此，邏輯思考→比較分析→檢討改善，成為作者研究資訊／數據的三步曲，作者曾以此三步曲，寫過《拒當下流老人的退休理財計劃》等4本理財暢銷書，本書即是以常識邏輯思考，進行比較分析，探討（人身）保險商品之必要性與適用性

。   　　邏輯思考及常識貫穿全書的內容。作者一位40幾歲友人想買的保單如下，並問作者的看法。   　　這是○○人壽的「20年繳／終身意外險」，在16歲至50歲買此份「20年繳／終身意外險」的保費，同樣是17,390元／年。保費並無年齡上的差異，20年的總繳保費共347,800元；此份保單給付項目多，還有101歲祝壽金10萬元，看起來很吸引人。   　　作者告訴他，此是終身意外險，疾病死亡或疾病住院醫療非本保單之保障範圍，而且還得挑假日搭大眾運輸工具而意外身故，家人才能領得到800萬元的保險金，否則只好忍耐活到101歲領10萬元祝壽金，加減算一算，他就改買其他保單了。 姑且以常識邏輯來分析此份

保單：「住院2,000元／日，每次最高6萬元（※即住院30天×2,000元／日），需要住院174天（＝總繳保費347,800元÷2,000元／日），才能花完總繳保費，可能嗎？看看自己父母及周遭親朋長輩，有多少人因意外住院超過174天？    　　本書作者在分析台灣保險市場的怪現象之後，也提出了他的保險觀念。   　　保險三訣：救急不救窮、錢花刀口上、保大不保小！ 　　更具體而言： 　　以小於年薪5%金額，買500萬元保障險（10倍年薪）＋日額5,000元住院醫療險。 　　任何想要買保險，或是已經擁有保險的人們，都應當看這本書，以把錢花在刀口上。   本書特色   　　★保險業務員不會告訴你的

細節 　　保險公司開保險公司目的是賺錢，因此設計了許多巧門，來保障自己的利益。只是保險業務員在拉保險時不會告訴你這些。例如：   　　1.買（還本）終身壽險、投資型保單或類全委保單存在一項風險，就是提前解約的損失：銀行定期存款解約時，頂多是利息打7折、8折，不會損失本金，但是，保險若提前解約，多會損失本金。所以，保險商品的DM中，多有一句小字注意事項：「投保後提早解約，將可能不利於消費者」。有些人在需要買房、創業時，可能需要解約一些保險來應急，偏偏保險業務員會說服您不要解約，改以保單借款方式來處理，於是您的保費／利息會愈繳愈多。   　　2.「終身壽險」是相當高明的保單，壽險公司以100歲、1

10歲來規劃訂定保費。而多數人難免在壯年時，因資金需求而提前解約；此外，國人的平均壽命是81.3歲，壽險公司擺明吃定大多數的要保人撐不了那麼久，由此可知，（投資型）終身壽險是壽險公司的金雞母，保證獲利不吃虧。   　　3.別以為「繳費20年、保障終身」的保費永遠不變。保險公司不做虧本生意，照樣會調高保費；某繳費20年的「○○終身醫療險附約」，其合約條文中有「續期保費調整」條款：「本保險採平準保費，可調整費率。本附約依實際經驗損失率達到調整保費之標準時，經本公司簽證精算人員評估並於年終精算簽證報告意見書揭露後調整本附約之保險費率，每次調整後之新費率以不超過原費率的20%為限⋯⋯」。   　　保險

費分為平準型費率和自然型費率。理論上，自然型費率是隨年齡增長而增加，平準型費率是保險公司依年齡、通膨率等風險因素而精算出的費率，將20年的保險費平均分攤到每一年，所以，每一年的保費應維持不變。但是，仍會視狀況調整。   　　★保險相關知識一次說明 　　保險有許多專有名詞，如果沒有相當的了解，很難看懂保險契約的真義。如宣告利率及預定利率。   　　宣告利率及預定利率多會揭露在保單DM中，只不過宣告利率字體大，而預定利率字體小，可能要在注意事項或備註中仔細找找看。通常，當實際的宣告利率高於預定利率時，保戶可獲得增值回饋金／分紅金等；若實際的宣告利率低於預定利率時，就沒有增值／分紅回饋金，對保險公司

是利差損，此時，保單價值準備金只能以預定利率計息增值，所以，預定利率又被視為保單的保證最低利率。   　　★不只挖出問題，也提出明確的建議 　　作者並不否定保險商品的效用。只是要正確的運用。本書在最後兩章，提出明確的具體的建議。讓你把錢花在刀口上。

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企業反併購策略之個案研究

為了解決毛 利率 60%的問題，作者彭梅芳 這樣論述：

企業為追求高成長或突破瓶頸，常使用併購方式來減少學習時間及降低學習成本，並藉由併購綜效，增加企業核心競爭能力，以創造主併公司最大的股東價值。併購的成功關鍵在於雙方理念是否契合，故產生合意併購與非合意併購。而非合意併購通常是指主併公司不顧被併公司的意願，而採取非協商手段，強行併購目標公司，或者主併公司事先並不與被併公司進行協商，而突然直接在股票市場進行公開收購行動。大聯大於2019年11月12日下午宣布，以每股45.8元公開收購文曄普通股份5%到30%，溢價率約為26.9%，沒料到文曄積極以反併購策略抵制。本研究採用質化個案研究法，發現反併購策略成功的關鍵是文曄在認定屬於敵意併購後，即積極採取

規畫詳細的抵制行動，扭轉態勢，反守為攻，而暫時穩住控制權，化解危機。本研究的成果，可供被併公司面臨敵意併購時的實務參考，以及學術研究的具體價值。

資本戰爭：熱錢如何重塑全球金融、撼動股市、左右大國爭霸

為了解決毛 利率 60%的問題，作者MichaelJ.Howell 這樣論述：

以全球流動性的觀點重新認識全球經濟與金融 掌握驅動全球經濟、金融、投資趨勢的力量 　　經濟週期是由資金流動（即儲蓄和信貸的數量）驅動的，而不是由通貨膨脹率或利率驅動的。它們席捲而來的破壞力是透過「全球流動性」（global liquidity）來呈現，全球流動性的規模達130兆美元（而全球GDP則是80兆美元），而且來去自如。全球流動性是指全球銀行體系和躉售貨幣市場所提供的信貸和國際資本的總體流動。 　　自1980年代中期以來，得益於管制鬆綁、創新和寬鬆貨幣，國際金融市場的規模得以巨幅擴張，如今金融全球化的程度已經超過了第一次世界大戰之前達到的高峰。 　　全球流動性驅動著市場：它的影

響力往往是壓倒性的，常具有破壞力，並且總是快速移動。近幾十年來，華爾街的巨額收益中僅有不到五分之一來自盈餘，真正推動股價上漲的原因是流動性增加以及投資人對高風險金融資產的胃口。世界各地甚至在印度等新興市場都有類似的情況，儘管盈餘並不出色，但是外資和國內共同基金的浪潮仍然推動股價上升。現在，各國央行積極推行量化寬鬆政策、企業中充斥著現金、新興市場投資人的財富水準提高，投資的流動性理論變得前所未有的重要。 　　本書為讀者解析： 　　▍全球流動性的來源與組成； 　　▍以全球流動性的觀點重新認識全球經濟與金融； 　　▍熱錢對金融與實體經濟（產業）的影響； 　　▍全球流動性在美中金融爭霸所扮演的角色…

… 　　這些貪婪且跨境流動的熱錢，在國際上的外溢效應引發了資本戰爭，並將風險——流動性不吸引人的那一面——暴露了出來。世界變得越來越大時，也變得更加波動。從1960年代初期開始，全球經濟及其金融市場遭受了三大類衝擊：勞動成本、石油和原物料商品，以及全球流動性。金融市場走在脆弱的鋼索上，缺乏流動性通常就表示快要有麻煩了。 　　本書藉由明確定義和衡量全球流動性並顯示其對投資者的重要性，深入探討中央銀行（們）、影子銀行系統、附買回協議的興起，以及躉售貨幣增加的角色。此外，也涵蓋了中國日益強勢的金融經濟最新發展。不僅幫助讀者深刻理解金融市場的運作方式，同時能掌握這股驅動全球經濟、金融、投資趨勢的力

量！ 國內推薦—— 　　吳中書／台灣金融研訓院董事長 　　林建甫／中信金融管理學院講座教授、台大經濟系名譽教授 　　施俊吉／台灣金聯董事長 　　（依姓名筆畫排序） 國際推薦—— 　　格蘭特（James Grant） ／《格蘭特利率觀察者》（Grant’s Interest Rate Observer）編輯 　　艾爾達瑪奇（H. E. Hareb Masood Al Darmaki）／阿拉伯聯合大公國央行總裁 　　華逸文（Ewen Cameron Watt）／貝萊德投信前投資策略師 　　雷契琳（Lucrezia Reichlin）／歐洲央行前研究總監 　　芮伊（Helene Rey）／英國國

家學術院院士（FBA）、倫敦商學院經濟學教授 　　「《資本戰爭》正是當今全世界亟需之作。它清楚易懂、重要，而且不只是偶一為之讓人眼睛一亮，更是投資者置身這個貨幣干預從未或停的時代中不可或缺的夥伴。」 　　——詹姆斯‧格蘭特（James Grant）／金融市場專刊《格蘭特利率觀察者》（Grant’s Interest Rate Observer）編輯 　　「就研究流動性、它對全球經濟發展的影響而言，沒有哪一本書能與豪爾提供的這本傑作相提並論。本書密密交織這道恢弘主旨並對未來提出建議。」 　　——H‧E‧賀列伯‧馬蘇德‧艾爾達瑪奇（H. E. Hareb Masood Al Darmaki）／

阿拉伯聯合大公國（UAE）中央銀行總裁；阿布達比投資局（Abu Dhabi Investment Authority）副總裁 　　「隱藏在豪爾作品背後那一套深不見底、廣不見邊的研究功夫，借道這本書充分體現，對尋求理解金融市場趨勢關鍵推動力的學生與從業人員來說，它是必讀的入門讀物。」 　　——華逸文（Ewen Cameron Watt）／美國金融機構貝萊德投信（Blackrock, Inc）前投資策略師 　　「本書中描述的全球流動性指標在資產價格漲跌的領先指標中名列前茅。」 　　——露克希雅‧雷契琳（Lucrezia Reichlin）／研究機構現實預測經濟學（Now-Casting Eco

nomics）創辦人；歐洲中央銀行（European Central Bank）前研究總監 　　「《資本戰爭》是針對國際金融市場提出深刻見解、敘述結構完整的佳作。它分析全球流動性對貨幣與資產市場的影響，為理解國際貨幣體系的重要結構性變化提供彌足珍貴的入門鑰匙。」 　　——賀蓮‧芮伊（Hélène Rey）／英國國家學術院院士（Fellow of the British Academy），倫敦商學院經濟學教授 　　「在描述現代全球金融體系的運作以及金融與實體經濟之間的相互關係時，這本書是我唯一的推薦。這本書不適合初學者，而是市場從業者必讀的一本書。」 　　——約翰‧普倫德（John Plen

der）／《金融時報》（Financial Times）  

一個植基於特徵選取與樣本選取技術的自動選股模型

為了解決毛 利率 60%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。