本研究以台灣50指數ETF基金為研究標的，運用統計方法，類神經網路以及適應性模糊推論系統等方法，分別不同之變數組合，建構10種預測模式組合，探究變數組合以及所使用之分析方法之模式績效表現。本研究整合預測模式，將依據文獻所選取之變數，主要有技術指標；三大法人買賣超、券資比以及具有代表性之國際股市指數，NASDAQ科技類股、香港恆生指數、東經225以及道瓊30為輸入變數，對台灣50指數ETF隔日收盤價作預測分析。
本研究之研究範圍為民國92年6月30日至民國96年3月15日。實證結果顯示，預測誤差方面，以使用因素計分加上其他變數，且經過逐步迴歸篩選之變數執行之適應性模糊類神經推論系統(ANFIS)以及由全部變數執行逐步迴歸模式表現最佳，其RMSE分別為0.650及0.653。

The study is in connection with Taiwan Top50 Tracker Fund, and to establish ten integrated forecasting models by statistical method, artificial neural network, adaptive network- based fuzzy inference system, with different combination of variables. It is to probe into the result of these models for Taiwan Top50 Tracker Fund in forecasting. Forecasting, the price of Taiwan Top50 Tracker Fund are forecasted based on the previous closing price, net buy or sell of the institutional investor, short-to-long ratio, NASDAQ index, DJ30, and so on.
The empirical interval is June 30, 2003 to March 15, 2007. The empirical result shows that: in point of the forecast error, the adaptive network- based fuzzy inference system model with variables, which get from factor analysis eliminated by stepwise regression, is better than other ones, and second is, the stepwise regression with all 25variables , the RMSE score is 0.650, and 0.653, separately.

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