臺灣博碩士論文加值系統

本研究之目的係從不動產估價技術規則之觀點出發，研究影響房價之因素，本研究之資料來源係來自於行政院主計處、內政部地政司「房地產交易價格資料庫」、內政部統計處及新北市政府警察局，主要資料為台灣地區之失業率、家庭可平均可支配所得、新北市刑案發生件數、新北市新莊區中古集合住宅之成交資料及谷哥地圖(Google Map)，本研究蒐集了新北市新莊地區95年第一季至101年第三季間不動產成交資料共1,511筆，經由資料篩選用途類別，選擇住宅區之中古集合式住宅，剩餘資料共計571筆房地產資料為研究樣本，以迴歸模型為基準模型，並以決策樹中的分類迴歸樹( Classification and Regression Tree，CART ) 作為房地產特徵估價法之估價模型，其主要原因有三：第一，分類迴歸樹模型之設計較能符合房地產資料特性。第二，分類迴歸樹配適能力高且容易解釋。第三，當使用大量資料來衡量特徵估價法時，分類迴歸樹相對於其他無母數方法在運算上較有效率。最後，本研究發現分類迴歸樹之配適能力高於迴歸模型，且沒有過度配適的問題。此外，房地產特徵變數與房地產價格間存有非線性關係，個體變數較總體變數具有廣泛之解釋力，對房價的影響程度也較具影響力。

The purpose of this study is to research the factors affecting housing
prices from the viewpoint of the Regulations on Real Estate Appraisal.
The data source of this study are from Directorate General of Budget, Accounting and Statistics, Executive Yuan, R.O.C.the Department of
Land Administration, the “Real Estate Price Database” , and the Statistics Department of the Ministry of the Interior. The New Taipei City Government Police Department, the main information is the unemployment rate in Taiwan, the average disposable income of the family, the number of criminal cases in New Taipei City, the transaction data of the medieval housing in Xinzhuang District, New Taipei City, and the Google Map. This study collected 1,511 real estate transactions from the 2006 first season to the third season of 2012of the Xinzhuang area in New Taipei City, and selected the pre-owned Congregate housing in the residential area through the data screening purpose category. The remaining data totaled 571 real estate data.The regression model is used as the benchmark model, and the Classification and Regression Tree (CART) in the decision tree is used as the real estate apprising model of the Hedonic Price Method. as the Classification and Regression Tree is expected to be more efficient than other regression methods. In addition, the architecture of the Classification and Regression Tree is intuitive when applied to the housing price model. Moreover, it is found that there are nonlinear relationships between the house prices and the characteristic variables. Finally, the micro characteristics exhibit higher explanatory power than the macro ones.

第壹章 緒論
第一節 研究背景 ………………………………………1
第二節 研究動機與目的 …………………………4
第三節 研究範圍 ………………………………………7
第四節 研究流程 ………………………………………8
第貳章 文獻探討
第一節 特徵價格理論 …………………………………11
第二節 住宅房屋屬性之相關文獻回顧…12
第叄章 研究方法
第一節 資料來源與概述………………………………34
第二節 研究架構………………………………………..34
第三節 研究方法………………………………………..37
第四節 研究變數定義………………………………….38
第五節 研究限制………………………………………..42
第四章 實證分析
第一節 資料分析………………………………………..43
第二節 研究變數設定…………………………………49
第三節 相關分析………………………………………..51
第四節 預測模型建置…………………………………54
第五章 結論
第一節 結論……………………………………………....58
第二節 建議………………………………………......61
參考文獻………………………………………………….............64

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