金融海嘯過後，在各國寬鬆貨幣政策加上財政政策的刺激方案下，全球的經濟狀況明顯好轉，期間各項回復經濟活動與基礎建設的措施，也帶動了原物料需求、推升商品價格上漲，在相關需求的帶動影響下，天然資源類型基金優異的績效表現，突顯了其投資價值。然而，在資金有限的情況下如何進行基金選擇亦是常讓投資困擾的問題。本研究將運用資料探勘中的關聯法則(Association Rule)技術，就天然資源類型基金進行關聯性探討研究，有別於以往研究多以財務模型或一般統計方法來研究共同基金。
本研究選擇關聯法則中的Apriori演算法，以支持度、可靠度與增益值最為門檻，尋找有用的關聯規則，並以此設計出符合投資大眾的投資組合建議，期望能提供投資人不同的投資思考方向。同時，也以公司法人立場，設計出三組天然資源類型組合型基金，做為公司法人商品開發或投資決策的參考。

After the financial tsunami, easy money policy and fiscal policy implemented by countries have managed to aid the recovery of the global economic. Recovering economic activities and infrastructure projects have also increase the demand for raw material, pushing up commodity prices. Under these related demand drives, the exceptional performance of natural resources funds has proven its m investment value. However, it is difficult to select proper funds or make investment choice with limited funds. Therefore, this study has used the data mining techniques of association rule to discover the knowledge of natural resources funds.
The purpose of this study is to provide investors with useful and reliable suggestions while creating their portfolios as well as different ways of investing their funds. From corporations’ point of view, this study provides three sets of natural resources funds combinations as references for their product design and investment decision making.

目錄
中文摘要   .................................................	I
Abstract   ....................................................... II
目錄   ......................................................	III
圖目錄   ...................................................	VI
表目錄   .......................................................	VIII
第一章 緒論 .................................................................................... 1
1.1 研究動機 .................................................................................... 1
1.2 研究目的 .................................................................................... 4
1.3 研究流程 .................................................................................... 5
第二章 文獻探討 .................................................................................. 7
2.1 共同基金 .................................................................................. 7
2.1.1. 共同基金介紹 .............................................................................. 7
2.1.2. 共同基金之相關文獻 ......................................................... 15
2.1.3. 共同基金小結 ........................................................................ 17
2.2 組合型基金 ............................................................................... 18
2.2.1. 組合型基金介紹 ........................................................................ 18
2.2.2. 組合型基金之相關文獻 ............................................................ 20
2.2.3. 組合型基金小結 ........................................................................ 21
2.3 投資組合 ................................................................................... 21
2.3.1. 投資組合理論之介紹 ................................................................ 21
2.3.2. 投資組合之相關文獻 ................................................................ 22
2.3.3. 投資組合小結 ............................................................................ 25
2.4 資料探勘 .................................................................................. 25
2.4.1資料探勘之定義 ............................................................................ 26
2.4.2資料探勘之技術 ............................................................................ 28
2.4.3資料探勘運用於共同基金分析之相關文獻 ............................... 32
2.4.4資料探勘小結 ................................................................................ 33
第三章 研究方法 ................................................................................ 34
3.1 研究架構 ................................................................................ 34
3.2 研究對象 ................................................................................ 35
3.2.1研究對象 ........................................................................................ 35
3.2.2資料來源 ........................................................................................ 37
3.2.3資料形式 ........................................................................................ 37
3.3 資料庫設計 .................................................................................. 38
3.3.1 概念性資料庫設計 ....................................................................... 38
3.3.2 實體資料庫設計 ........................................................................... 42
3.4 關聯法則 .................................................................................. 44
3.4.1關聯法則概述 ................................................................................ 44
3.4.2 Apriori演算法 ................................................................................ 46
3.4.3資料分析軟體 ................................................................................ 49
第四章 資料探勘與實證分析 ..................................................................... 54
4.1 基金樣本介紹與分類說明 .................................................................. 55
4.2 高風險類別之天然資源類型基金探勘 .............................................. 56
4.3 低風險類別之天然資源類型基金探勘 .............................................. 66
4.4 混合高低風險之天然資源類型基金探勘 .......................................... 74
第五章 研究結論與研究建議 ........................................................ 85
5.1 研究結論 ............................................................................ 85
5.2 管理意涵與對投資者之建議 .............................................................. 86
5.3 研究限制 ............................................................................. 103
5.4 對後續研究者之建議 ..................................................................... 104
參考文獻 ..................................................................................... 105
中文文獻 .............................................................................. 105
英文文獻 .............................................................................. 108

圖目錄
圖1-1 近10年來黃金現貨價格走勢 ...................................................... 1
圖1-2 2001-2010第二季進場之產業型基金績效 ............................... 2
圖1-3 天然資源相關產業指數與世界股票指數比較 .................................. 4
圖1-4 研究流程圖 ..................................................................... 6
圖2-1 共同基金分類 .......................................................... 9
圖2-2 組合型基金之運作架構 ......................................................... 18
圖2-3 國內組合型基金之分類 ......................................................... 20
圖2-4 資料探勘流程 ......................................................... 28
圖3-1 研究架構圖 .................................................................... 34
圖3-2 星狀綱要之概念性資料庫圖 ......................................................... 42
圖3-3 星狀綱要之實體資料庫關聯圖 ........................................................ 43
圖3-4 Apriori演算法產生之候選項目集合與高頻項目集合 ...................... 49
圖3-5 經常使用的資料探勘軟體 ......................................................... 50
圖3-6 SPSS Clementine 12.0之使用者介面 ........................................... 53
圖4-1 基金資料處理串流 ...................................................... 54
圖4-2 高風險天然資源類型基金之蛛網圖 ................................................. 58
圖4-3 高風險天然資源類型基金之關聯地圖 ................................................. 65
圖4-4 低風險天然資源類型基金之蛛網圖 ................................................. 67
圖4-5 低風險天然資源類型基金之關聯地圖 ................................................. 74
圖4-6 天然資源類型基金之蛛網圖 ......................................................... 76
圖4-7 天然資源類型基金之關聯地圖 ........................................................ 84
圖5-1 高風險天然資源類型基金投資組合建議示意圖 ............................ 89
圖5-2 高風險天然資源類型基金投資組合基金績效走勢 ........................ 90
圖5-3 低風險天然資源類型基金投資組合建議示意圖 ............................ 92
圖5-4 低風險天然資源類型基金投資組合基金績效走勢 ........................ 92
圖5-5 天然資源類型基金投資組合建議示意圖 ........................................ 95
圖5-6 天然資源類型基金投資組合基金績效走勢 .................................... 96
圖5-7 實際組合型基金建議示意圖 ................................................. 99
圖5-8 本研究建議之貴金屬基金與相關商品指數及現貨績效比較 ...... 100
圖5-9 本研究建議之天然資源基金與相關商品指數及現貨績效比較 .. 101
圖5-10 本研究建議之能源基金與相關商品指數及現貨績效比較 ........ 102

表目錄
表2-1 台灣共同基金市場概況與規模 .......................................................... 8
表2-2 共同基金之相關文獻 ......................................................... 16
表2-3 投資組合之相關文獻 ......................................................... 24
表2-4 資料探勘之定義 ......................................................... 26
表2-5 資料探勘技術之應用方法 ......................................................... 32
表3-1 研究對象基金列表 ......................................................... 36
表3-2 資料型式例舉 ......................................................... 38
表4-1 依風險分類後之天然資源類型基金 ................................................ 55
表4-2 高風險天然資源類型基金之關聯規則集 ........................................ 57
表4-3 高風險關聯規則RA2基金之前三大投資區域 .................................. 61
表4-4 高風險關聯規則RA2基金持股前10大之相同持股 ........................ 62
表4-5 高風險天然資源類型基金之蛛網圖演算分析表 ............................ 64
表4-6 低風險天然資源類型基金之關聯規則集 ........................................ 66
表4-7 低風險關聯規則RB1基金之前三大投資區域 .................................. 70
表4-8 低風險關聯規則RB1基金持股前10大之相同持股 ........................ 71
表4-9 低風險天然資源類型基金之蛛網圖演算分析表 ............................ 73
表4-10 天然資源類型基金之關聯規則集 .................................................. 75
表4-11 天然資源類型基金關聯規則RC1基金之前三大投資區域 ............ 79
表4-12 天然資源關聯規則RC1基金持股前10大之相同持股 .................. 80
表4-13天然資源類型基金之蛛網圖演算分析表 ....................................... 82
表5-1 2009-2012投資組合資產配置比較 ................................................... 87
表5-2 高風險天然類型資源基金年化夏普值與年報酬前1/3者 ............. 89
表5-3 高風險天然類型資源基金投資組合比較 ........................................ 90
表5-4 低風險天然類型資源基金年化夏普值與年報酬前1/3者 ........... 91
表5-5 低風險天然類型資源基金投資組合比較 ........................................ 93
表5-6 天然類型資源基金年化夏普值與年報酬前1/3者 ......................... 94
表5-7 天然類型資源基金投資組合比較 .................................................... 96
表5-8 天然資源類型基金風險及報酬比較 ................................................ 97
表5-9 天然資源組合型基金投資類型配置建議 ........................................ 98
表5-10組合型基金之投資組合建議基金分類列表 ................................... 99
表5-11 天然資源組合型基金組合建議之績效比較 ................................ 103

中文文獻
吳靖儀、鍾益仔（2010）。股票型基金最適股票數目之研究。臺灣企業績效學刊，3（2），267-300。
李遠婷（2009）。組合型基金績效評估：運用平均變異數及基因演算法來建構最佳基金投資組合權重之研究。國立成功大學財務金融研究所碩士論文。
林震岩（2007）。多變量分析—SPSS的操作與應用－Multivariate analysis: SPSS operation and application。台北市：智勝文化。
林良泰、陳乃萁（2010）。K-means集群分析法應用於號誌定時時制時段劃分之研究。運輸學刊，22（3），347-368。
周聖鈞（2006）。應用類神經網路於組合型基金之研究。國立臺北科技大學商業自動化與管理研究所碩士論文。
邱德生（2003）。建構設備管理資訊系統資料倉儲之研究。國立台北科技大學生產系統工程與管理研究所碩士論文。
邱顯比（2011）。基金理財的六堂課。台北市：天下遠見。
邱顯比、林清珮（1999）。共同基金分類與基金績效持續性之研究。Journal of Financial Studies，7（2），63-88。
韋端、鄭宇庭、鄧家駒、匡宏波、謝邦昌（2003）。DATA MINING概述-以Clementine 7.0為例。新北市：中華資料採礦協會。
倪衍森、李仁在、李方瑋（2010）。建構共同基金投資組合之研究：開放
106
式股票型基金為例。臺灣企業績效學刊，4（1），45-65。
翁慈宗（2009）。資料探勘的發展與挑戰。科學發展期刊，442，32-39。
許光華（2010）。應用靜態與動態方法建構共同基金的投資組合。管理學報，27（1），75-96。
陳銘樹、王建智、王麗雁（2008）。應用決策樹演算法以探究高科技員工潛在的糖尿病之危險因子。健康管理學刊，6（2），135-146。
陳怡吟（2010）。資料探勘在顧客價值、促銷及交叉行銷之研究：以線上購物為例。國立臺灣大學商學研究所碩士論文。
游智賢、姚瑜忠（2000）。台灣共同基金操作策略之研究。Journal of Financial Studies，8（2），49-76。
黃聖棠、溫英幹、鄢欽瑞（2006）。共同基金之績效評比－台灣地區之實證研究（1995-2002）。華岡經濟論叢，5（2），31-67。
黃錦川、朱美珍、留秀娟（2011）。國內組合型基金之風險與效率前緣分析。輔仁管理評論，18（2），103-120。
廖述賢、溫志皓（2009）。資料採礦與商業智慧。台北市：雙葉書廊。
劉喻欣（2010）。組合型基金與一般共同基金之比較。暨南大學財務金融學系碩士論文。
劉立倫、葉宣萱（2011）。消費金融無擔保客戶違約協商後毀諾－資料探勘技術之應用。台灣金融財務季刊，12（1），41-74。
趙淵博（2009）。共同基金投資組合之研究－以金磚四國股票型基金為例。管理科學與統計決策，6（1），68-79。
趙淵博、鄭舜仁、吳盈宏（2008）。應用羅吉斯迴歸預測金磚四國股票型
107
基金投資報酬率。管理科學與統計決策，5（3），21-31。
簡禎富、林昀萱、鄭仁傑（2008）。建構模糊決策樹及其在有交互作用之半導體資料之資料挖礦以提昇良率之研究。品質學報，15（3），193-210。

英文文獻
Agrawal, R., & Srikant, R. (1994). Fast algorithms for mining association rules. Paper presented at the Proc 20th Int Conf very Large Data Bases VLDB, , 1215(1558601538) 487-499.
Berry, M. J. A., & Linoff., G. S. Linoff. (2011). Data mining techniques: For marketing, sales, and customer relationship management. Indianapolis: Willey.
Carhart, M. M. (1997). On persistence in mutual fund performance. Journal of Finance, 52(1), 57-82.
Chow, G. (1995). Portfolio selection based on return, risk, and relative performance. Financial Analysts Journal, 51(2), 54-60.
Davies, R. J., Kat, H. M., & Lu, S. (2009). Fund of hedge funds portfolio selection: A multiple-objective approach. Journal of Derivatives & Hedge Funds, 15(2), 91-115.
Fayyad, U., Piatetsky-Shapiro, G., & Smyth, P. (1996). From data mining to knowledge discovery in databases. AI Magazine, 17(3), 37-54.
Frawley, W. J., Piatetsky-Shapiro, G., & Matheus, C. J. (1992). Knowledge discovery in databases: An overview. AI Magazine, 13(3), 57-70.
Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2001). Data mining: Concepts and techniques Morgan Kaufmann.
Kleissner, C. (1998). Data mining for the enterprise. Paper presented at the System Sciences, 1998., Proceedings of the Thirty-First Hawaii International Conference,7,295-304.
Konno, H., & Yamazaki, H. (1991). Mean-absolute deviation portfolio
109
optimization model and its applications to Tokyo stock market. Management Science, 37(5), 519-531.
Luo, Q. (2008). Advancing knowledge discovery and data mining. Knowledge Discovery and Data Mining. WKDD 2008.
Markowitz. H. (1952). Portfolio Selection. The Journal of Finance, 7(1), 77-91.
Markowitz, H., Todd, G. P., & Sharpe, W. F. (2000). Mean-variance analysis in portfolio choice and capital markets, Pennsylvania: Wiley.
The Editors. (2001). The technology review ten. Technology Review, Jan/Feb, 97-113.
Wang Y. F., Chuang Y. L., Hsu, M. H., and Keh H. C. (2004). A personalized recommender system for the cosmetic business. Expert Systems with Applications, 26, 427-434.