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競賽細節

題目敘述
(1)題目背景(含現行自身/同業處理方式)與產業重要性 國票金控主要子公司國際票券金融公司為國內第二大票券公司,專注於固定收益商品(債券)業務,不論在外幣債券、政府公債、公司債、金融債及可轉換公司債,均為市場主要交易商(證期局特許自營商之一),國票金控企劃處為子公司投資業務督導單位。 預測可轉換公司債未來轉換為股票的機率,其意義分析如下: 對於投資人:判斷可轉債的投資價值 對於承銷商:作為訂價的基礎 對於發行人:評估對於未來財務結構的影響 (2)問題情境與痛點(Pain point) 不同財務模式及規模的公司對於發行可轉債的動機不同,其動機反映在財務地位及市場偏好,但缺乏系統性的預測模式。 (3)預期透過AI達到的目的與利益點(Gain) 傳統財務工程模型,需要大量數學演算模式及參數假設,其精確性容易遭受挑戰,透過AI的預測模式,應可較效率的解決可轉債訂價及投資判斷。 (4)技術完成後的使用對象 投資人、承銷商及發行公司。 (5)成果應用方式及情境等內容 做為承銷商訂價及發行公司財務規劃時的訂價評估。


資料型態
1.證券交易所(或櫃買中心OTC)股價交易資訊 2.公開資訊觀測站財務報表資訊數據檔 3.買中心OTC可轉換公司債發行及轉換資訊數據檔


資料集整備度與細節說明
1.市場交易中之可轉換公司債約238檔。 以歷史上嚴格定義(破產、重整、退票、全額交割、下市…等),上的違約率來說極低,以238檔來說,近兩年景氣不錯,可能不到1檔。但這會隨不同的景氣情形而定,過去景氣不佳時亦有到3-5檔的情形。但實務上會將可轉債的價格如果低於70元時,視為有極高的破產風險,同時會Triger到一些信用商品的信用事件定義,或許我們可以用可轉債的1.交易價格


期望成果需求
1.預測違約機率模型之Gini Coefficient須達0.75以上 2.ks(Kolmogorov-Smirnov)須達0.4以上


可提供之解題資源
1.專業可轉換公司債業務負責窗口一人。 2.協助提供市場資料來源,及進行詳細說明數據內容及代表意義。 3.國票金控具備20年金融專業師資團隊,長期配合金融研訓院做教育訓練,可提供解題團隊對於可轉換公司債手把手教學,讓解題團隊解題時具備專業知識進行解題。


額外獎勵誘因


出題單位
國票金融控股股份有限公司


單位(公司)簡介
國票金融控股公司為國內上市十五家金控集團公司之一,旗下擁有票券、證券、創投、租賃、期貨及樂天網銀等子公司。是一家利基型,小而美的金控公司,資產規模雖小,但以金融業的經營績效指標來看,位居金控前列。主要經營投資銀行業務,從事法人金融及批發金融市場交易業務,現加入生力軍,與日本樂天集團合資設立樂天國際商銀,經營純網路銀行業務,進入零售金融業務,搭上金融科技趨勢,積極業務轉型發展。


其他備註


* 題目因實際數據改變或其他不可抗力之事由,出題企業保有修改、變更或取消題目之權利。

相關競賽
可轉換公司債券履約可能性預測
可轉換公司債是一種兼具債券及股票性質之金融工具,具有衍生性金融商品-選擇權之特性。然而,不論是對於投資人或承銷商而言,可轉換公司債的發行人因其財務或產業特性,有不同的發行動機或財務規劃,導致可轉換公司債其價格行為或訂價策略因而有差異。本研究期望從回溯測試及實驗測試資料集,發展可轉換公司債之價格行為的預測模型,預測可轉換公司債,依據其發行前、發行後的財務資訊,預測未來轉換為股票的機率。
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為瞭解農產產銷狀況,本局每日觀察分析作物市場交易價量,以做為產銷決策輔助參考,惟市場交易為產銷終點,倘能利用輿情蒐集,如FB發文與留言或新聞輿情,結合市場分析及作物防災資訊等,整合農業相關的輿情情報,如大眾對於農業現況或是產地農民情況的反應,若有產銷相關議題或民情,經由視覺化分析及呈現,將有助於政府儘早且更全面的即時因應。將以香蕉及高麗菜作為主要蔬果分析,讓農業產銷決策更為精準,降低政府政策對農產價格錨定效應的可能,讓產銷更穩定。
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每日來客數與餐點銷售預測-以2017年之來客數及小籠包銷售資料,使用AI演算法預測2018年每日來客數及小籠包銷售數量
由於鼎泰豐每日需依據不同門市之來客數量準備現場工作及服務人員,也會依餐點銷售量來準備半成品、乾貨、食材、庫存管理、配貨等相關作業,希望可以使用AI協助預估隔日來客數量並以預估人數作為依據,推估餐點銷售量,可有限度節省店面食材準備時間、作業及人力成本。 本公司提供2017~2018年信義區某門市數據資料,並提供Open Data參考資源,解題團隊自行決定選用AI演算法,希望預估2018年門市每日來客數量預估準確度70%以上,以及每日小籠包銷售數量預估準確度80%以上。