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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:許智淵
研究生(外文):Sheu, ChihYuan
論文名稱:類神經網路技術與特徵價格法於台北市房價預測結果之比較研究
論文名稱(外文):Applying Artificial Neural Network and the Hedonic Equation in Real Estate Market in Taipei
指導教授:吳泰熙吳泰熙引用關係李緒東李緒東引用關係
指導教授(外文):Wu, TaiHsiLee, HsuTung
口試委員:劉水深陳穆臻葉子明吳泰熙李緒東
口試委員(外文):Liu, ShueiShenChen, MuChenYeh, TsuMingWu, TaiHsiLee, HsuTung
口試日期:2012-05-25
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺北大學
系所名稱:企業管理學系
學門:商業及管理學門
學類:企業管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2012
畢業學年度:100
語文別:中文
論文頁數:148
中文關鍵詞:類神經網路特徵價格法房價
外文關鍵詞:Artificial neural networkHedonic priceProperty price
相關次數:
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如何精確估計不動產價格一直為房地產研究領域的熱門話題。影響房地產價格形成因素眾多,變數選擇與估價方法之不同亦會影響估價的準確性。過往較常使用市場比較法、收益還原法、成本法與特徵價格法(迴歸模式)等進行估價,但上述方法各有其主客觀考慮不同之處,並不能準確有效地進行預估。隨資訊產業快速發展,利用電腦模擬人類思考模式而發展的類神經網路技術(artificial neural network, ANN)則逐漸運用於估價上。
產、官、學界過往針對房地產價格預測研究,主要針對透過不同估價方法與計量模型之建立,以進行房地產價格預測與檢驗。並探討房地產價格變化之相關變數對房地產價格影響程度。
本研究分別運用特徵價格法(迴歸模式)及類神經網路技術預測台北市房地產價格,試圖建立一套估價模型以進行房價之預測。實證結果顯示,資料樣本區分時,特徵價格法之預測準確性優於類神經網路。時間因素對預測準確性之影響並不顯著,但對公寓住宅則有顯著提升,整體預測準確性仍以特徵價格法優於類神經網路。以平均成交單價為依變數時亦有同樣之結果。影響台北市房價之主要因素仍以房屋自身因素如坪數、有無停車位、樓高比等因素較為相關,總體環境因素與鄰里環境影響房地產價格並不明顯。

Estimating a housing price precisely is always an important issue in real estate research. Normally, it is hard for real estate consumers or investors to evaluate their real estate purchases or investments. The value assessments in the past were made manually and wasted too much time. The housing price probably has lots of research bias. Due to the development of information technology, many researchers imitated the functioning of the human brain to develop the neural network. It was applied to real estate appraisal in the late 1990s.
The empirical results show that the hedonic price is better than ANN. The influence of time serious impact the Housing price is not significant. However, it will influence the apartment a lot. In unit price has the same results. Among all the influences on real estate prices, housing characteristics like feet, parking, and floors of the building have direct impacts on the structural changes of housing prices. Neighborhood attributes, and macroeconomic variables affects prices indirectly.
In this paper we build a mass appraisal model using the hedonic equation model and annual neural network (ANN), including housing characteristics, neighborhood attributes, and macroeconomic variables, and then apply a dataset with more than 10,000 real estate mortgages to construct a housing price equation. According to several statistics, including R-squared, the mean absolute percentage error (MAPE), and the firecast error (FE), the findings indicate that the estimation results of our pricing model are quite satisfactory. This implies that mass appraisal could be a good model to apply in Taiwan.


謝  詞 ii
ABSTRACT v
目 錄 vi
表目錄 viii
圖目錄 xii
第一章 緒論 1
第一節 研究動機與背景 1
第二節 研究目的與問題 3
第三節 研究問題與限制 4
第四節 研究方法、範圍與流程 6
第二章 文獻回顧 11
第一節 房地產市場特性與現況 11
第二節 不動產估價理論 14
第三節 不動產估價方法 16
第四節 類神經網路 20
第五節 影響房地產價格因素 28
第三章 研究模型 33
第一節 模式建立 33
第二節 預估衡量指標 39
第四章 資料敘述與說明 41
第一節 資料來源與分析 41
第二節 變數選取 43
第五章 實證分析 53
第一節 研究架構 53
第二節 實證分析 55
第三節 結果比較 127
第六章 結論 133
第一節 研究結論 133
第二節 研究建議 136
參考文獻 138
附錄 144
著作權聲明 149

一、中文部份
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二、英文部份
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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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