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黃金比例 （英語： golden ratio ），又稱 黃金比 、 黄金分割比 [1] 、 黄金分割率 ，是 數學常數 ，一般以希臘字母 表示 [2] [3] [4] 。 可以以下代數式定義： 這也是黃金比一名的由來。 黄金比是 无理数 ，準確值為 ，約值（小數點後20位， A001622 ）： ＝1.61803398874989484820… 应用时一般取1.618，就像 圆周率 在应用时取3.1416一样。 黄金比有严格的艺术感、和谐感，蕴藏丰富的美学价值，而且呈現於不少 動物 和 植物 的外觀。 現今普遍很多工業產品、電子產品、建築物或 藝術品 均應用了黄金比，使其更美觀。 歷史.
成本效益分析 （英語： cost-benefit analysis ，簡稱CBA）是一種評估替代方案優缺點的系統方法，用於確定提供實現收益的最佳方法同時保持節約的選項。 例如，在交易、活動和功能性業務需求中。 [1] CBA 可用於比較完成或潛在的行動過程。 還根據決策、項目或政策的 成本 估計（或評估）價值。 它通常用於商業交易、商業或政策決策（特別是 公共政策 ）和項目投資。 例如， 美國證券交易委員會 在製定法規或取消法規之前必須進行成本收益分析。 [2] CBA 有兩個主要應用： [3] 確定一項投資（或決策）是否合理，確定其收益是否超過成本，以及超過金額之估計。 為比較投資（或決策）提供基礎，將每個選項的總預期成本與其總預期收益進行比較。
資本資產定價模型 （英語： Capital Asset Pricing Model ，縮寫： CAPM ）又稱 資本資產價格決定模型 ，為現代金融市場價格理論的支柱，廣泛应用于投资决策和 公司理财 领域。 於 1960年代 由美国学者 威廉·夏普 （ William Sharpe ）、林特尔（ John Lintner ）、崔諾（ Jack Treynor ）和莫辛（ Jan Mossin ）等人在 现代投资组合理论 的基础上发展。 CAPM主張投資組合的報酬率只跟 系統性風險 有關。 使用CAPM時，投資組合應已完全多角化，即包含所有風險性資產，如 股票 及 債券 ，以消除個別證券的 非系統性風險 。 概要.
英语“gold”和很多日耳曼语族的相应单词同源，源于原始日耳曼语 *gulþą，而后者则源于原始印欧语 *ǵʰelh₃-，意为“闪耀，闪光；呈黄色或绿色”。[7] [8] 符号Au则是来自拉丁語： aurum，意即“金”。[9] 后者本身则来自原始印欧语*h₂é-h₂us-o-，意为“发光”。
五力分析 （英語： Porter five forces analysis ）為 迈克尔·波特 在1979年提出的架構，其用途是定義出一個 市場 吸引力高低程度。 波特認為影響市場吸引力的五種力量是 個體經濟學 面，而非一般認為的 總體經濟學 面。 五種力量由密切影響公司服務客戶及獲利的構面組成，任何力量的改變都可能吸引公司退出或進入市場。 五力分析英文版. 四個外力 — 來自 買方 的 議價 能力、來自 供應商 的議價能力、來自潛在進入者的威脅、來自 替代品 的威脅 — 共同組合而演變出影響公司的第五種力量：來自現有競爭者的威脅。 而每一種力量都由數項指標決定： 來自買方的議價能力 （Bargaining power of customers）
PCA是最簡單的以特徵量分析多元統計分布的方法。 通常，這種運算可以被看作是揭露數據的內部結構，從而更好地展現數據的變異度。 如果一個多元數據集是用高維數據空間之坐標系來表示的，那麼PCA能提供一幅較低維度的圖像，相當於數據集在訊息量最多之角度上的一個投影。 這樣就可以利用少量的主成分讓數據的維度降低了。 PCA 跟 因子分析 密切相關。 因子分析通常包含更多特定領域底層結構的假設，並且求解稍微不同矩陣的特徵向量。 PCA 也跟 典型相關分析 （CCA）有關。 CCA定義的坐標系可以最佳地描述兩個數據集之間的 交叉共變數 ，而PCA定義了新的正交坐標系，能最佳地描述單個數據集當中的變異數。 數學定義 [ 編輯]
凱恩斯經濟學 （英語： Keynesian economics ），或 凯恩斯主义 （英語： Keynesianism ）， 凱恩斯理論 （英語： Keynesian theory ），是根据英國經濟學家 约翰·梅纳德·凯恩斯 的著作《 就业、利息和货币通论 》的思想基础上的经济理论，主张 政府 應采用扩张性的经济政策，透过增加 總需求 來促进 经济增长 。 經濟學主题. 凯恩斯的经济理论认为，總體的经济趋向会制约个人的特定行为。 18世纪晚期以来的“政治经济学”或者“经济学”建立在不断发展生产从而增加经济产出，而凯恩斯则认为对商品 总需求 的减少是经济衰退的主要原因。 由此出发，他认为维持整体经济活动数据平衡的措施可以在總體上平衡 供给和需求 。
