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H1-3：不同性別的自然人對選擇權的交易數量有顯著差異。
H1-4：不同性別的自然人對個股的交易數量有顯著差異。
H2：不同性別之自然人對期貨交易損益有顯著差異。
H3：不同性別之自然人對客戶權益有顯著差異。
H4：期貨代沖銷執行與否對期貨商品交易數量有顯著差異。
H4-1：期貨代沖銷執行與否對大台口數的交易數量有顯著差異。
H4-2：期貨代沖銷執行與否對小台口數的交易數量有顯著差異。
H4-3：期貨代沖銷執行與否對選擇權的交易數量有顯著差異。
H4-4：期貨代沖銷執行與否對個股的交易數量有顯著差異。
H5：期貨代沖銷執行與否對期貨交易損益有顯著差異。
H6：期貨代沖銷執行與否對客戶權益有顯著差異。
H7：不同年齡層對期貨商品交易數量有顯著差異。
H8：不同居住地區對期貨商品交易數量有顯著差異。
H9：不同年齡層對期貨商品損益概況有顯著差異。
H10：不同居住地區對期貨商品損益概況有顯著差異。
第三節 分析方法
一、 差異分析
所謂「差異分析」係對所觀察的現象間的差異或整體內部各單位間的差異，
進行分析的方法，主要在於說明平均數的代表性。依其分析理論和研究假設，概 可區分獨立樣本右尾 T 檢定和配對樣本雙尾 T 檢定等兩種假設檢定方法，茲將 其理論基礎分述如后。
（一）獨立樣本右尾 T 檢定
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數為各別的機率分配相乘，可得概似函數（Likehood Function）為
其中 ，由於 為 之單調函數，所以使得
為最大的最大概似估計同樣也會使 有最大值。因此對概似函數 取對數以方便求得最大概似估計值。其對數概似函數為
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令 對 微分之偏導數為 0 以求最大概似估計值，但使得對數概似函 數有最大值的 封閉解（Closed-Form）不存在，因此需利用電腦以數值分析 的方法求得近似值，常用的方法有牛頓遞迴法（Newton-Raphson Method）。
（三） 參數檢定
假設羅吉斯迴歸係數估計值為 ，j=1,...,p，檢定 一般常使用的
方法為 Wald 統計檢定，其檢定統計量為 ，其中 為 的漸近標準
誤，當虛無假設成立時，根據 MLE 的大樣本性質， 會近似服從常態分配，因 此 W 具有自由度為 1 的漸近卡方分配，在顯著水準 下，其拒絕域為
C={ }。
（四） 勝算比與迴歸係數
當某事件成功機率為 ，失敗機率為 1- ，則成功的勝算（Odds）定義為
表示該事件成功的機率除以失敗的機率。勝算比（Odds Ratio）為兩個勝算的比 值，
其中 表示第 1 個事件成功的機率， 表示第 2 個事件成功的機率，而 表 示第 1 個事件成功的勝算， 表示第 2 個事件成功的勝算。勝算比大於 1 表 示事件 1 成功的勝算比事件 2 成功的勝算高，即事件 1 成功的可能性高於事件 2；
勝算比小於 1 表示事件 1 成功的勝算比事件 2 成功的勝算低，即事件 1 成功的可 能性低於事件 2。
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為羅吉斯迴歸模型之參數，表示在控制其他變數之後， 對 Y=1 的對數 勝算效應，而其對應之勝算比為 ，表示 增加一個單位對勝算的相乘效效應。
當 時， ，表示 增加一個單位時，反應變數 Y=1 的勝算相對增加，
當 時， ，表示 增加或減少一個單位時，反應變數 Y=1 的勝算都不
改變，當 時， ，表示 增加一個單位時，反應變數 Y=1 的勝算相對 減少。勝算比的解釋又可分為連續變數與類別變數，以下依解釋變數的型態，解 釋其對反應變數的影響。
1. 連續型解釋變數
當其它解釋變數固定下， 每增加一個單位時，反應變數 Y=1 的勝算增加 倍。
2. 二類別解釋變數
若解釋變數 為二類別屬質變數，假設其水準記為（0，1），則 為描述解 釋變數 與反應變數 Y 之條件勝算比，表示當其他解釋變數不變的條件下，
時成功的勝算為 時的 倍。當 時， 表示 比
成功的勝算高 倍；當 時， 表示 比 成功的勝算低 倍。
3. 多類別變解釋變數
當解釋變數水準超過二個類別時，需建立一組虛擬變數（Dummy Variable）
代表其分類情形。當一個解釋變數有 I 個水準時則需要 I-1 個虛擬變數，從所有 水準中挑選一類別作為參照類別（Reference Category），進而解釋各類別與參照 類別的勝算比。
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第肆章 實證分析
本章於第一節針對期貨代沖銷概況在不同的年齡、性別及地區等類別下，進 行探索性分析。其次，於第二節按性別或代沖銷執行與否的不同，藉以探討期貨 商品交易數量與交易損益的差異。再者，分別針對期貨商品交易數量與交易損 益，在不同年齡及地區的類別區分下，探討變數與變數間的關係，並於第三節將 其相關結果予以敘述說明。最後，於第四節中分別依因變數的不同，分別探討與 解釋變數間之關係與羅吉斯廻歸模型的建構。