臺灣博碩士論文加值系統

房市交易熱絡，不免讓人開始思考房市是否供過於求？景氣是否過熱、是否已達巔峰？若我們可以預測房地產景氣循環的高峰和谷底形成的所在位置，則這個訊息就可以提供給決策者和投資大眾一個相當重要的參考指標。本研究選用包含了投資面、生產面、交易面與使用面房地產活動的台灣房地產景氣綜合領先指標，運用單變數馬可夫轉換自我迴歸模型MS-AR進行房地產景氣循環轉折點之預測，最適模型為截距項、變異數皆受到不可觀察變數所影響且遞延（lag）期數為8季的MSIH(2)-AR(8)模型。雖因其認定出的轉折點日期與房地產研究中心所發佈之基準循環日期的高峰與谷底太接近而無法顯現出領先指標的預測功能，但我們仍依據雙變數的MS-ARX模型確認領先指標的領先期數為一季，且預測2007年之第一季與第二季皆仍停留在擴張階段，亦未有轉折點的發生。再來另以領先指標成長率與基準循環指標成長率所建立的多變量馬可夫轉換向量自我迴歸模型MS-VAR進行房地產景氣循環轉折點之認定，選出之最適模型為截距項、變異數與迴歸項係數皆受到不可觀察變數所影響且遞延期數為8季的MSIAH(2)-VAR(8)模型，在轉折點的認定上亦有很好的表現。

There is heavy trading in the real estate market. People are going ponder whether supply is greater than demand in the housing market, whether the Real estate cycle is too hot and has the cycle reached is peak? If we can forecast the peaks and troughs of cycle accurately, it would be of great benefit to policy-makers and the investors.
In this study, we adopt the Composite Leading Index of Taiwan’s real estate cycle which includes the investment, product, transaction and use phase of the real estate life cycle. We use univariate Markov-switching autoregressive model to forecast the turning points of real estate cycle. The model with the best fit is MSIH(2)-AR(8), of which, the lags is 8 and both the intercepts and variance are regime-dependent.
The dating of the turning points from the MSIH(2)-AR(8) model is so consistent with the peaks and troughs of the reference cycle announced by the Taiwan Real Estate Research Center that the Leading Index cannot present its forecast function. However, we use MS-ARX model to identify that the Leading Index leads the reference cycle by one season. Additionally, we forecast that Taiwan’s real estate cycle will remain in the stage of expansion, and a turning point will not occur.
To identify turning points, we adopt the growth rate of CLI and Reference Index, and multivariate Markov-switching vector autoregressive mode. The fit model is MSIAH(2)-VAR(8), of which, the lags is 8 and the intercepts, coefficient and variance are regime-dependent. Its performance in identifying turning points is good.

第一章 前言 1
第一節 研究動機與目的 1
第二節 研究架構 4
第二章 理論基礎與文獻回顧 5
第一節 領先指標與景氣預測 5
第二節 馬可夫轉換模型與景氣循環轉折點 9
第三節 小結 14
第三章 研究方法 16
第一節 單變量馬可夫轉換模型 16
第二節 馬可夫轉換向量自我迴歸模型 19
第三節 當期機率、全期機率的推論與觀察變數的預測 21
第四章 實證分析 27
第一節 資料來源與處理 27
第二節 馬可夫自我迴歸模型 30
第三節 多變量馬可夫自我迴歸模型（MS-VAR） 45
第四節 小結 49
第五章 結論與建議 52
第一節 結論 52
第二節 建議 55
參考文獻 56
附錄一 62
附錄二 63

一、中文部分
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