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研究生:林慧珍
研究生(外文):Hui-Chen Lin
論文名稱:透天住宅與店舖住宅價格預測模式之研究-以台南市東區為例
論文名稱(外文):A Prediction Model of House Prices for Town House and Store House in the East District, Tainan
指導教授:紀雲曜紀雲曜引用關係
學位類別:碩士
校院名稱:長榮大學
系所名稱:土地管理與開發研究所
學門:建築及都市規劃學門
學類:都市規劃學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2008
畢業學年度:96
語文別:中文
論文頁數:94
中文關鍵詞:住宅價格透天住宅店舖住宅時間序列法
外文關鍵詞:house pricestown housestore housetime series method
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近年來對於住宅價格模式之許多相關研究,大多使用特徵價格法、類神經網路、倒傳遞類神經網路等方法,獲得相當豐碩的成果,且由於住宅價格(包括特徵因子)常隨時間及空間產生變化,因此,對於具時間變化之住宅價格,常以結構性轉變的觀點進行探討;另外,透天住宅與店舖住宅兩者之住宅價格,存有許多差異,致使價格預測(評估)不易。因此,本文乃利用台南市東區1996年至2007年住宅價格簡訊之資料,首先以時間序列方法,分別進行透天住宅與店舖住宅價格預測模式之研究。時間序列方法主要應用在特徵價格模式係數及平均交易總價之歷年變化預測;最後,本文並將模式所得結果與傳統特徵價格模式進行比較。
本文獲得以年平均交易總價之時間序列模式(稱為模式一)及特徵價格係數之時間序列模式(稱為模式二),其中模式一只針對年平均交易總價進行預測,模式二可針對單一住宅進行預測。由本文案例結果比較顯示:(1)對2007年實際平均交易總價預測,透天住宅以模式一最佳,其誤差值為5.937%;對2007年實際平均交易總價預測,店舖住宅以模式二最佳,其誤差值為7.302%,均優於以傳統特徵價格法對透天住宅及店舖住宅之誤差值(分別為14.847%及49.864%);(2)對2007年透天住宅(204筆)及店舖住宅(46筆)之實際交易案例進行預測,以透天住宅之整體平均預測誤差而言,模式二(MAPE=26.888%)較傳統特徵價格法(MAPE=32.143%)為佳,以店舖住宅之整體平均預測誤差而言,模式二(MAPE=30.522%)亦較傳統特徵價格法(MAPE=66.375%)為佳。
Most of researches regarding the house prices model in recent years are applied with Hedonic Price Method, Artificial Neural Network and Back-propagation Neural Network, and have obtained quite significant results. The time-dependent house prices are often discussed from the angle of structural transformation because they (including characteristic factors) often change accompanying the time and space. Besides, the prices of town house and store house vary largely, so the price prediction (evaluation) is difficult. This research utilizes the data of house price index in East District of Tainan City from 1996 to 2007. Firstly, it probes into respective price prediction model of town house and store house through Time Series Analysis. This method is mainly applied to hedonic price model coefficient and the prediction of average house transaction price. Finally, this research compares results derived from the model with those of conventional hedonic price model.
Two models are acquired in this research including the time series model of annual average transaction price (Model 1) and the time series model of Hedonic Price Coefficient (Model 2); Model 1 only predicts the annual average transaction price and Model 2 focuses on the prediction in respect of a single house. Results from the case study reveal that:
1. Comparing with the actual average transaction price of 2007, Model 1 acquires the best prediction for town house and the deviation value is 5.937%; Model 2 acquires the best prediction for store house and the deviation value is 7.302%. Both deviation values are better than those derived from the conventional hedonic price model in respect of town house and store house (14.847% and 49.864% respectively).
2. Conducting the prediction in respect of actual transactions in 2007 including 204 cases of town house and 46 cases of store house, Model 2 (MAPE=26.888%) is better than the conventional hedonic price model (MAPE=32.143%) as far as the average deviation of town house is concerned; Model 2 (MAPE=30.522%) is also better than the conventional hedonic price model (MAPE=66.375%) in point of the average deviation of store house.
誌謝 I
摘要 II
ABSTRACT III
目錄 V
表目錄 VI
圖目錄 VIII
第一章 緒論 1
第一節 研究動機與目的 1
第二節 研究範圍 2
第三節 研究內容與流程 4
第二章 文獻回顧 5
第一節 估價模式 5
第二節 特徵價格法 8
第三節 時間序列法 12
第四節 不動產價格 14
第三章 研究方法 19
第一節 特徵價格理論 19
第二節 時間序列理論 22
第四章 資料說明與分析 30
第五章 實證分析 49
第一節 特徵價格模式 50
第二節 時間序列模式 56
第三節 小結 82
第六章 結論與建議 85
第一節 結論 85
第二節 建議 85
參考文獻 86
附錄 90
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