現金流的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列必買單品、推薦清單和精選懶人包

提早退休說明書：定時程、估預算、存夠錢，登出職場前該做的全方位計畫

為了解決現金流的問題，作者嫺人 這樣論述：

中年危機來臨，被迫告別職場怎麼辦？ 想提早退休，該提前多久準備退休金？ 退休後要用指數化投資還是存股領股息？ 沒有了工作要怎麼找生活重心？ 教你如何準備退休、面對退休、享受退休 「嫺人的好日子」版主，親自走過退休黑暗期的真摯告白 給想提早退休的你：退休金準備不足、理財不夠成熟，不要輕易退休 給擔心退休的你：退休準備愈早開始愈好，但中年開始也不嫌晚 給即將退休的你：安排好自己的時間，否則你的時間可能會被別人安排 　　人到中年，最擔心的就是職場危機 　　49歲時，她真的遇到了 　　從金融業高層，變成「女的閒人」 　　沒做好準備就退休，她度過了一段暗黑的適應期 　　工作近30年卻突然沒了

名片，該如何自處？ 　　萬一不小心活到100歲，退休金夠不夠撐到最後？ 　　她打起精神，認真重整財務 　　將這段摸索與適應的經歷如實記錄下來 　　尤其在退休後，最擔心的就是「錢」 　　在調整投資配置後，她不再擔心未來錢不夠用 　　且經過退休這5年來的花用 　　至本書寫作的時間點，她的資產還比剛退休時增加 　　也建立起股債配息的被動收入 　　她自己意外提早退休 　　但是她不想鼓勵「FIRE」 　　（FIRE：Financial Independence, Retire Early；財務獨立，提早退休） 　　她只想鼓勵「FI」 　　不管要不要提早退休，都要早一點有計畫地達成財務自由 　　讓人生

擁有重新選擇的權利 　　這本書從一名提早退休過來人的實際經驗 　　分享一個如何務實規畫 　　然後可以在退休後「不必擔心退休金燒光」的理財方法 　　理財也不是只有投資 　　還包括妥善地控制消費預算，讓退休財務健全地上軌道 　　本書也精燉了給中年人的心靈雞湯 　　希望讓你為人生難免的意外做最好的準備 　　▋本書重點 　　1.退休後的理財，「指數化投資法」和「股息投資法」哪個好？ 　　想要穩健的遵循指數化投資，又想買個股領股息過生活，兩種投資法都採用行不行？且看嫺人親身經驗分享。 　 　　2.想為退休架構資產配置卻擔心股債雙跌，怎麼辦？ 　　投資股市追求報酬率，同時搭配債市投資以減緩波動，看似

完美的股債資產配置，遇到像是2022年出現的股債齊跌，該怎麼面對？ 　　3.「4%法則」計算出來的退休金，真的夠用？ 　　從美國流行起來的4%法則，是指每年從退休金提領4%，同時退休金要採取穩健的資產配置。看似簡單，實際使用時要非常小心，如果遇到高通膨、股債都不給力，難免擔心退休金會提早花完。掌握4%法則使用重點，讓退休生活更安心！ 　　4.希望退休金照顧你終老，用5個步驟走向財務自由 　　Step1：養成記帳習慣，掌握開銷，踏出財務規畫第一步 　　Step2：預估退休費用，花錢更踏實 　　Step3：了解現況，定期檢驗資產負債狀況 　　Step4：計算能夠財務自由的退休金數字，讓未來清晰

可見 　　Step5：建立退休金計畫，完整退休準備的最後一塊拼圖！ 　　5.規畫退休要經歷5個階段，提前準備就能從容應對 　　退休前分為3階段，必須開始準備退休金和培養興趣，為退休生活打好基礎。退休後則要經歷2個階段，逐步適應與調整，過上你想要過的人生。 　　6.不想虛度退休生活？定主軸、列清單，讓日子更有趣 　　4個理由告訴你，為何該在退休前就開始思考如何安排好退休生活，降低退休的失敗率。再提供你2個方法、8個點子，讓不用工作的日子，也能每天有好幾個起床的理由，每天有幾件想做的事。 　　▋讀者專屬【退休規畫工具包】免費下載 　　1.各項退休數字快速試算表（年化報酬率換算、設定目標後每個

月需要存多少錢？每個月投入一筆錢會需要多少年可以達成目標？） 　　2.退休費用預估試算表 　　3.退休準備金資產負債表 　　4.「4%法則」簡易試算表 　　5.現金流試算表  

現金流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

為了解決現金流的問題，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。

日本買房關鍵字：日本宅建士教你赴日置產一定要懂的50件事

為了解決現金流的問題，作者TiN 這樣論述：

　　2013年，安倍經濟學射出了三支箭，再加上同年申奧成功，引爆了台灣人對日本房地產的爆買潮。當時，在台灣專營日本不動產買賣的業者如雨後春筍般冒出，其中也不乏老牌房仲企業加入戰局。時至2022年，日圓大幅度貶值至20年來新低價位，再度引爆了外資瘋搶日本不動產的狂潮。同時，因為疫情封控等因素而急欲出逃的中國富裕階層，不，甚至連中產階級，都眼見機不可失，趁機入市搶日本房。另一方面，因為後疫情時代的通膨以及供需失衡，東京精華區的房價早已突破了90年代泡沫時期的新高點。在這樣的環境之下，究竟日本的不動產還能不能買？應該要怎麼選？投資難度更甚以往！ 　　本書的作者TiN長期居住在東

京，是資深房產投資家，也是位擁有日本不動產經紀人「宅建士」證照的日本房市專家。曾於台灣出版過三本東京不動產投資的相關書籍，這些書籍當時還被機構投資家以及專做日本線的房仲人員視為是入行的基礎教科書。此外，這三本書也幫助了許多當時赴日買房的投資者深入了解市場、閃避掉了許多風險。 　　後疫情時代，作者再次以尖銳的觀點、在地的視角、並結合最新趨勢，撰寫了《日本買房關鍵字》與《日本買房大哉問》兩書。本書《日本買房關鍵字》內容詳細分析在日本購買房屋時，有怎樣的產品可以選擇；交易過程時，會遇到怎樣的問題；房屋與土地有怎樣的法令限制；買房時，如何選擇建商以及房仲業者...等。同時，本書也詳細介紹投資時，不可

不懂的一些基本財務知識。 　　本書總共五大篇，50個關鍵字。這些都是在日本買房時，非常重要的基本觀念與知識。內容不浮誇、不勸敗、不唱衰、不高談闊論教你如何炒房賺大錢，但告訴你，日本買房不能不懂的知識與不可不知的風險。在你花上千萬日圓赴日買房前，不妨先花個幾百塊台幣購買這兩本書，就當作是日本買房前的「重要事項說明書」。相信這兩本書一定能幫助讀者更加了解日本不動產市場的整體輪廓，買屋決策時，能夠掌握全局、趨吉避凶。也期望各位讀者讀完本書後，能夠買到心中理想屋、投資順利賺大錢！ 　　一、自住篇～我在日本有個家 　　有土地的透天厝比較好？塔式住宅比較炫？ 　　本篇告訴你，日本有錢人喜歡哪種產品，你

又適合哪種產品！ 　　二、實務篇～交易過程全攻略 　　如何慎選幫你服務的業者？日本又有哪些口碑優良的大建商？ 　　筆者為你破解，怎樣的格局才是好屋，交易流程有哪些細節需要留意！ 　　三、算計篇～財務知識不可少 　　投報率越高越好？如何善用槓桿與套利交易獲取巨大財富？ 　　投資並不像你想得這麼單純，有些小知識，你不能不懂！ 　　四、法令篇～法條規則很重要 　　權力關係怎麼看？法令限制知多少？ 　　買房，一定要了解這些「你以為你懂，但其實你不懂」的法條與規則 　　五、投資篇～日本置業當房東 　　投資產品百百種，哪種產品會賺？哪種產品必賠？ 　　本篇教導讀者如何從五花八門的投資產品中，挑選出

最適合自己的物件！ 本書特色 　　◎華人圈最專業、詳細的日本置產工具書 　　◎產品・法條・財務計算，詳細剖析！ 　　◎達人親授，教你選間理想的房屋。 　　出版過多本東京買房暢銷書籍，且擁有日本不動產經紀人「宅建士」證照的房市專家TiN，告訴你買日本房該怎麼買！ 專文推薦 　　官柏志｜株式会社LANDHILLS董事長 　　黃逸群｜東京都心不動產董事 　　廖惠萍｜東京房東網集團會長 　　顏博志｜海內外房產專欄作家 　　（依姓氏筆畫排序）  

應用貝葉斯網路模型與特徵篩選於電子產業財務危機預測

為了解決現金流的問題，作者吳伯穎 這樣論述：

財務危機預測為實證金融中相當重視的議題。本文透過合成少數類過採樣技術平衡數據，將危機公司的少數數據過採樣，平衡數據以利預測能有公允的展現；貝葉斯加性回歸樹和特徵遞迴刪除法篩選特徵變數，節省模型的運算效能，簡化模型的架構；此外，通過J48決策樹的準確度度量，評估不同篩選器之間的預測性能；使用貝葉斯因果網路，建構並視覺化財務比率的因果模型，闡述財務比率與危機發生的因果關係。本文以西元2010到2021年間為研究期間，從245項財務比率中，找出電子產業發生財務危機的因素，特別是特徵變數與財務危機之間的因果關係。實證結果表示，在特徵變數中，其中如出售投資-CFI、利息支出率(B)、現金流量比率是為破

產時的主要原因，可視為領先指標。當公司出售投資-CFI過高，且現金流量比率過低或是利息支出率過高時，其發生危機的可能性便相當高。