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研究生:楊雅婷
研究生(外文):Yang, Ya-Ting
論文名稱:考量結構性改變下之房價檢測與分析-以台北縣與台北市住宅價格為例
論文名稱(外文):The Consideration of Structural Changes in House Price Examination and Analysis-The Case Studies in Taipei City and Taipei County
指導教授:彭建文彭建文引用關係
指導教授(外文):Pang, Chien-Wen
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺北大學
系所名稱:地政學系
學門:商業及管理學門
學類:其他商業及管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2003
畢業學年度:91
語文別:中文
中文關鍵詞:結構性改變房價誤差修正模型衝擊反應分析
外文關鍵詞:Structural changehouse priceError-correction modelImpulse responses analysis
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房價是否發生結構性改變對於房價預測準確度有相當重大的影響,為能更準確掌握未來房價波動趨勢,房地產投資者與政策擬定者有必要針對房價是否發生結構性改變與其可能原因進行探討。由於以往國內房價文獻鮮少探討結構性改變問題,或僅以主觀方式認定發生結構性改變的時點,為能改善上述缺失,本文透過Bai and Perron(1998)多次結構性改變檢測方法針對1981年至2001年台北市與台北縣房價波動進行檢測。實證結果指出,台北市與台北縣房價自1981年至2001年分別發生三次結構性改變,打破以往認為此段時間房價僅發生一次結構性改變的看法。其中,兩縣市房價第一次發生結構性改變的時點分別為1988年第2季、1988年第3季,第三次則為1998年第1季、1998年第4季,兩者發生結構性改變的時點相近,且台北市房價發生結構改變的時間點大致領先台北縣。然而,台北市房價第二次結構性改變時點為1994年第1季,台北縣房價第二次結構性改變時點則為1992年第3季,顯示兩縣市房地產市場運作雖有相當密切的關係,但隨著時間經過,仍有必要針對可能的改變進行檢測,不可一味依據過去經驗進行房價的預測。
此外,本文亦透過誤差修正模型加入所檢測出之結構改變時點來建構房價模型,並運用衝擊反應分析來探討房價結構性改變原因。實證結果顯示,股價是導致房價結構性改變的最直接因素,貨幣供給額則為間接因素,然而建照面積的影響則較不顯著,其原因可能是股價與結構性改變因子可捕捉部分房價結構波動,因而稀釋建照面積對房價波動之解釋力。
To predict the fluctuation of house price, it’s essential for the real estate market participants or policies makers to examine the existence of structural changes and its causes. Since most past house price researches didn’t consider the structure-change issues, and few, which considered the structure-change issues, were all in a very
This research detected the structural changes in house price of Taipei City and Taipei County during 1981~2001 by using multiple structure changes detection method of Bai and Perron(1998). The empirical result showed that there were three structural changes in both Taipei City and Taipei County house price which breaks the perspective of only one structural change in house price during the study period. The first structural change time of Taipei City and Taipei County was individual 1988Q2 and 1988Q3; the third time was each 1998Q1 and 1998Q4. The structural change times of Taipei City seemed ahead of Taipei County. However, the second structural change time was 1994Q1 in Taipei City and 1992Q1 in Taipei County. It reveals that there was a close relationship in real estate markets of Taipei City and Taipei County, We still need to examine the possible changes in house price as time passing, and can not predict house price only by past experience.
Furthermore, This research built a house price error-correction model by adding the examined structural change period, and analyzed the causes of structural changes based on impulse responses analysis. The results suggested that weighted average stock price index was the most direct cause of structural changes in house price, and money supply was also an important factor. However, the influence of building permit quantity was not significant. It may due to weighted average stock price index and money supply already captured most of the fluctuation in house price.
第一章 緒論……………………………………………1
第一節 研究動機與目的…………………………………1
第二節 研究問題與範圍…………………………………4
第三節 研究方法…………………………………………5
第四節 研究架構與流程…………………………………8
第二章 文獻回顧與相關理論……………………….11
第一節 結構性改變之介紹…………………………….11
第二節 房價影響因素之文獻回顧…………………….22
第三節 小結…………………………………………….33
第三章 時間序列方法理論之說明…………………35
第一節 多次結構性改變檢測方法…………………….35
第二節 時間序列方法………………………………….41
第三節 小結…………………………………………….51
第四章 房價結構性改變之檢測分析……………….53
第一節 房價資料說明與分析………………………….53
第二節 房價結構性改變之檢測……………………….56
第三節 房價結構性改變與社經背景之關聯性分析….68
第四節 小結…………………………………………….73
第五章 房價結構性改變原因之實證分析………….75
第一節 變數資料說明與分析………………………….75
第二節 實證分析……………………………………….83
第三節 小結…………………………………………… 92
第六章 結論建議與後續研究……………………….95
第一節 結論…………………………………………….95
第二節 建議與後續研究……………………………….98
參考文獻…………………………………………….100
附錄 口試問題回應表………………………………105
一、 中文部分
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二、 英文部分
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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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