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研究生:賴智彬
研究生(外文):Chih-Pin Lai
論文名稱:大台北地區之房價指數預測
論文名稱(外文):Prediction of House Price Index in Taipei
指導教授:林萍珍林萍珍引用關係
指導教授(外文):Ping-Chen Lin
口試委員:林萍珍柯博昌鄭淑玲
口試委員(外文):Ping-Chen LinBo-Chang KeShu-Ling Jheng
口試日期:2014-06-06
學位類別:碩士
校院名稱:國立高雄應用科技大學
系所名稱:金融資訊研究所
學門:商業及管理學門
學類:財務金融學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2014
畢業學年度:102
語文別:中文
論文頁數:66
中文關鍵詞:房價指數多元迴歸分析逐步迴歸分析隨機漫步自我迴歸移動平均整合模式
外文關鍵詞:House price indexMultiple Regression AnalysisStepwise Regression AnalysisAutoregressive Integrated Moving Average ModelHouse price index, Multiple Regression Analysis, Stepwise Regression Analysis, Autoregressive Integrated Moving Average Model
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國內房價近年來一直居高不下,2013年4月財政部長張盛和先生與台北市副市長張金鶚先生召開記者會希望透過稅制手段在兩年內將房價降低3成,由此可知,房地產市場的火紅熱絡情形。惟影響台灣房價市場的漲跌,屏除政府介入因素外,是否能夠透過房價指數與其他總體經濟變數的關聯性,對於未來房價走勢之預測,以提供給學術、商業用途或首購族、首換族對房價的認識,以及欲成為房地產實務投資人、研究者採取因應措施及做為一個客觀的指標參考,為本研究目的。
本研究以2005 年1月至2013 年11 月期間,共106筆觀察資料對應關係來預測未來大台北地區房價指數,並分別以隨機漫步(RW)、多元迴歸分析(MR)、逐步迴歸分析(SW)、自我迴歸移動平均整合(ARIMA模式)時間序列法等四種方式來進行實證,並以均方誤差(MSE)、誤差平方和(SSE)及絕對誤差(MAE)等三種評量準則,來比較不同預測方法之績效表現,進而找出能較準確的預測出台灣中古房屋市場變化的方法。
實證結果顯示,在預測績效方面,以自我迴歸移動平均整合模式預測績效最佳;其次是隨機漫步,多元迴歸分析再次之,逐步迴歸分析預測績效最差。在預測結果準確率方面,多元迴歸分析預測結果準確率為最高,隨機漫步預測結果準確率次之,逐步迴歸分析及自我迴歸移動平均整合模式等2項預測結果準確率為最差。在總體經濟變數與房價指數關聯性方面,以國內五大銀行房貸利率、消費者物價指數、營造工程物價指數、消費者房租類物價指數、失業率、台灣加權股價指數及國際杜拜原油月平均價格等7項總體經濟變數與房價指數關聯性較為顯著,關聯性較佳。

Domestic prices have been high in recent years, April 2013, Mr. Minister of Finance Mr. Zhang Shenghu Taipei Vice Mayor Zhang Jin and held a press conference and hoped to lower 30% of real estate price by tax. It refers that the real estate market is very hot now. Discard of government intervention, the purpose of the study is whether we can use the price index correlation with other macroeconomic variables to predict future price movements and the factors to affect the fluctuation of real estate market in Taiwan, in order to provide reference for the academic, commercial purposes, or to provide the first purchase group, first repurchase group the awareness of price change, and to provide objective indicators for real estate investors and researchers to make responses.
In this study, we use 106 data, from January 2005 to November 2013,to predict future house price index in greater Taipei area and analyze the data by a random walk(RW), multiple regression analysis(MR), stepwise regression analysis (SW), autoregressive integrated moving average model (ARIMA model) time series method. And analyze the data by mean squared error (MSE), sum of square for error (SSE) and absolute error (MAE), three kinds of assessment criteria, Performance comparison of different methods to predict the performance. Then compare the results of different methodologies to accurately predict changes in the 2nd hand real estate market in Taiwan.
The empirical results show that in terms of predicting the performance, a autoregressive integrated moving average model is the best way to predict the performance, and the next one is random walk,and then is Multiple regression analysis.Stepwise regression analysis is the worst. In terms of prediction accuracy, Multiple regression analysi prediction accuracy was highest, Random Walk prediction accuracy rate ranked the next, Stepwise regression analysis and autoregressive integrated moving average modeand other two prediction accuracy was the worst. In terms of correlation between macroeconomic variables and the price index, Taiwan's five major banks home loan interest rates, Consumer price index, Construction Cost Index, Consumer price index housing rental category, the unemployment rate, TAIEX Index and the monthly average price of international crude oil in Dubai, these seven variables and overall economic relevance price index are more significant and the correlation are higher.

目 錄
摘要 ----------------------------------------------------------------------------- i
ABSTRACT ----------------------------------------------------------------------------- ii
誌謝 ----------------------------------------------------------------------------- iv
目錄 ----------------------------------------------------------------------------- v
表目錄 ----------------------------------------------------------------------------- Vii
圖目錄 ----------------------------------------------------------------------------- viii
第一章 緒論------------------------------------------------------------------------ 1
第一節 研究動機及目的------------------------------------------------------ 1
第二節 研究方法--------------------------------------------------------------- 4
第三節 論文架構--------------------------------------------------------------- 4
第二章 文獻探討------------------------------------------------------------------ 7
第一節 預測績效相關文獻--------------------------------------------------- 7
第二節 總體經濟因素對房屋市場、房價指數影響相關文獻--------- 9
第三節 文獻探討總結--------------------------------------------------------- 18
第三章 研究方法------------------------------------------------------------------ 19
第一節 資料來源及研究期間------------------------------------------------ 19
第二節 敘述統計及JB常態檢定------------------------------------------- 23
第三節 單根檢定及最適共同落後期數------------------------------------ 25
第四節 迴歸分析--------------------------------------------------------------- 27
第五節 隨機漫步--------------------------------------------------------------- 30
第六節 時間序列預測法------------------------------------------------------ 30
第七節 預測績效準則--------------------------------------------------------- 36
第八節 研究架構--------------------------------------------------------------- 36
第四章 實證結果與分析--------------------------------------------------------- 39
第一節 原始資料分析及敘述統計------------------------------------------ 39
第二節 單根檢定--------------------------------------------------------------- 49
第三節 預測績效分析--------------------------------------------------------- 51
第四節 預測漲跌準確率分析------------------------------------------------ 54
第五節 總體經濟變數與房價指數關聯性分析--------------------------- 57
第五章 結論與建議--------------------------------------------------------------- 59
第一節 結論--------------------------------------------------------------------- 59
第二節 未來研究建議--------------------------------------------------------- 60
參考文獻 ------------------------------------------------------------------------------ 62








表 目 錄
表1-1 2013年12月台灣七大都會區房屋市場分析表----------------------------- 2
表1-2 2003年6月至2012年8月期間台灣地區房屋市場波動原因----------- 3
表2-1 預測績效相關文獻彙整表------------------------------------------------------- 7
表2-2 台灣地區房價指數綜整表------------------------------------------------------- 10
表2-3 總體經濟因素對房屋市場、房價指數影響相關文獻彙整表------------- 11
表3-1 信義房價指數資料來源彙整表------------------------------------------------- 20
表3-2 總體經濟因素變數資料來源彙整表------------------------------------------- 20
表4-1 敘述統計分析表(1)------------------------------------------------------------ 47
表4-2 敘述統計分析表(2)------------------------------------------------------------ 47
表4-3 敘述統計分析表(3)------------------------------------------------------------ 48
表4-4 ADF單根檢定結果表------------------------------------------------------------ 49
表4-5 PP單根檢定結果表--------------------------------------------------------------- 50
表4-6 KPSS單根檢定結果表----------------------------------------------------------- 51
表4-7 各模型預測績效比較表---------------------------------------------------------- 52
表4-8 隨機漫步(RW)預測結果準確率比較表--------------------------------------- 54
表4-9 多元迴歸分析(MR)預測結果準確率比較表--------------------------------- 55
表4-10 逐步迴歸分析(SW)預測結果準確率比較表--------------------------------- 55
表4-11 自我迴歸移動平均整合模式(ARIMA)預測結果準確率比較表---------- 56
表4-12 總體經濟變數與房價指數斜率(β)值表(1)--------------------------- 57
表4-13 總體經濟變數與房價指數斜率(β)值表(2)--------------------------- 57


圖 目 錄
圖1-1 論文架構圖------------------------------------------------------------------------- 6
圖3-1 移動視窗模式圖------------------------------------------------------------------- 22
圖3-2 研究架構圖------------------------------------------------------------------------- 38
圖4-1 大台北地區信義房價指數(HPI)原始資料走勢圖------------------------ 39
圖4-2 國內受僱員工每月薪資所得(MOS)原始資料走勢圖------------------- 40
圖4-3 國內五大銀行放款利率(PR)原始資料走勢圖---------------------------- 41
圖4-4 國內五大銀行房貸利率(ARM)原始資料走勢圖------------------------- 41
圖4-5 消費者物價指數(CPI)原始資料走勢圖------------------------------------ 42
圖4-6 營造工程物價指數(CCI)原始資料走勢圖-------------------------------- 43
圖4-7 消費者物價指數房租類(CPI-R)原始資料走勢圖------------------------ 43
圖4-8 國內失業率(RU)原始資料走勢圖------------------------------------------ 44
圖4-9 台灣加權股價指數(TAIEX)原始資料走勢圖----------------------------- 44
圖4-10 國際杜拜原油月平均價格(Dubai)原始資料走勢圖--------------------- 45
圖4-11 國際倫敦每月黃金平均價格(K)原始資料走勢圖----------------------- 46
圖4-12 預測結果趨勢圖------------------------------------------------------------------- 52
圖4-13 MSE預測績效評比比較圖------------------------------------------------------ 53
圖4-14 SSE預測績效評比比較圖------------------------------------------------------- 53
圖4-15 MAE預測績效評比比較圖------------------------------------------------------ 54

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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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