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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:吳俐葦
研究生(外文):WU, LI-WEI
論文名稱:實價登錄資訊透明化對不動產估價與交易價格之影響 -以桃園市區段為例
論文名稱(外文):The Effect of Transparency of Real-Price Registration Information on Real Estate Appraisal and Transaction Prices -Taking Taoyuan City for Example
指導教授:翁頌舜翁頌舜引用關係
指導教授(外文):WENG, SUNG-SHUN
口試委員:魏銪志劉上嘉翁頌舜
口試委員(外文):WEI, YU-CHIHLIU, SHANG-CHIAWENG, SUNG-SHUN
口試日期:2021-03-31
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺北科技大學
系所名稱:管理學院資訊與財金管理EMBA專班
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:2021
畢業學年度:109
語文別:中文
論文頁數:64
中文關鍵詞:實價登錄估價系統計量模型分析法交易資訊透明度特徵價格法
外文關鍵詞:Real Price RegistrationAppraisal SystemMeasurement Model Analysis MethodTransaction Information TransparencyCharacteristic Price Method
相關次數:
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2012年以前不動產交易價格是神秘面紗,在實價登錄資料透明化前,若對房價進行評估,僅能用抽樣調查的方式估價,或透過估價師運用估價方法與房仲業評估買賣價格。內政部實施不動產實價登錄制度,改變了國內房地產市場供需。不動產具有稀少性、市場性、與效用性,如何發揮最大的價格合理化是土地政策值得探討的問題。房地產是特殊的市場,而經濟循環、區段、可及性及方便性是影響房價的最主要因素。2020年7月1日實施實價登錄修正部分重點含:預售屋申報時間要提前、買賣雙方登記時併同申報、成交案件門牌欄之區段化揭露等,透過制度讓資訊更透明化。故實價登錄買賣案件需登錄:交易完成日期、土地與建物移轉面積、車位、價格…等等。本研究將依內政部實價登錄統計資料,與運用資料探勘分析來分析了解桃園都會等區交易狀況,在開放資料的不動產交易房價下,使用大量估價相關分析法,分析交易數據是否值得做為買賣交易及預測房價之參考。
不動產估價於不動產業界及金融界是相當重要的交易評估,本研究使用實價登錄的資料經過整理和分析,運用於計量模型分析法推算出預測房價及準確率,而降低估價費用、人為主觀誤差並有準確的依據進行估價,那麼實價登錄系統是值得參考的統計數據。

The real estate transaction price before 2012 was a mystery. Before the real price registration information became transparent, if the house price was evaluated, the price could only be evaluated by sampling survey, or through the appraisal method and the real estate agency to evaluate the sale and purchase price. The Ministry of the Interior implemented a real-estate registration system that changed the supply and demand of the domestic real estate market. Real estate is scarce, marketable, and useful. How to maximize price rationalization is an issue worthy of discussion in land policy. Real estate is a special market. Economic cycles, sectors, accessibility and convenience are the most important factors affecting housing prices. The implementation of the real price registration amendment on July 1, 2020 included the following key points: the pre-sale house declaration time should be advanced, the buyer and seller should register at the same time, and the segmented disclosure of the door number column of the transaction case, etc., through the system to make the information more transparent. Therefore, real-price registration transaction cases need to be registered: transaction completion date, transfer area of land and buildings, parking spaces, prices... etc. In this study, we will use the Ministry of the Interior to log statistical data at actual prices, and use data exploration and analysis to understand the transaction status of Taoyuan Metropolis and other districts. Under the real estate transaction prices with open data, a large number of valuation-related analysis methods will be used to analyze whether the transaction data is worth doing It is a reference for buying and selling transactions and forecasting housing prices.
Real estate valuation is a very important transaction evaluation in the real estate industry and the financial sector. In this study, the data registered at real prices were sorted and analyzed and used in the measurement model analysis method to calculate the predicted housing price and accuracy rate, thereby reducing the cost of valuation and subjective errors. If there is an accurate basis for valuation, then the Real Price Registration system is a statistical data worth referring to.

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
1.1研究背景 1
1.2 研究動機 1
1.3 研究目的 2
1.4 研究流程 3
1.5論文架構 3
第二章 文獻探討 4
2.1實價登錄透明化 4
2.2大量土地估價法 6
2.3特徵價格法(效用估價法) 9
2.4計量模型分析法 10
第三章 研究方法 12
3.1計量模型價格法之研究: 12
3.2資料搜集 13
3.3資料篩選 18
3.4資料探勘 26
第四章 預測房價研究分析 30
4.1 分析工具RapidMiner 30
4.2 RapidMiner 使用工具說明 31
4.3模型說明 34
4.3.1決策樹 34
4.3.2線性廻歸: 40
4.3.3類神經網路 42
4.3.4模型綜合評估: 44
第五章結論 49
5.1結論 49
5.2研究貢獻 51
5.3未來研究發展 51
參考文獻 53


參考文獻
一、中文部分
1.王俊仁,(2008),特徵價格法在住宅價格之應用探討,國立臺灣科技大學,台北。
2.朱芳妮、陳明吉,(2018),從行為經濟學看台灣不動產市場: 羅伯特. 席勒教授來台演講之省思與啟示,住宅學報,第二十七卷第二期,第111-128頁。
3.朱泰宇,(2017),設施對住宅特徴價格之動態影響函數研究,國立中央大學,桃園。
4.江穎慧,(2009),不動產自動估價與估價師個別估價之比較-以比較法之案例選取,權重調整與估值三階段差異分析,住宅學報,第十八卷第一期,第39-62頁。
5.江穎慧、朱智揚、張金鶚,(2019),預售屋大量估價模型之建立,住宅學報,第二十八卷,第二期,第17-36頁。
6.余建明,(2018),台北市房價波動關鍵因素之實證分析,國立暨南國際大學國際企業學系,南投。
7.何圳達、洪郁惠、廖天宇,(2019),電腦大量估價運用於地價查估作業報告書,內政部地政司,摘要頁。
8.吳孟家 (2019),我國政府機關於開放資料推行之影響因素分析: 以量化模型探討,臺灣大學圖書資訊學研究所學位論文 ,台北。
9.李文傑、甯方璽、黃雅棋,(2014 ),集合式住宅房價泡沫形成之研究一以台中市為例,建築與規劃學報,第十五卷,第二/三期,第155-174頁。
10.李春長、童作君,(2010),住宅特徵價格模型之多層次分析,經濟論文叢刊,第 38卷第2期,第289-325頁。
11.李童宇與黃柏崴 (2019)。不懂程式也能學會的大數據分析術 – 使用RapidMiner,旗標科技股份有限公司出版。
12.花敬群,(2016),電腦大量估價模型於實務應用之探討,金融聯合徵信雙月刊99年4月,第27-36頁。
13.林元興,(2017),大量估價法應遵循的程序,土地問題研究季刊,16卷2期, P75 – 81。
14.林左裕(2015),不動產投資管理,智勝文化事業有限公司,台北。
15.林育任,(2019),應用人工智慧於房價預測模型研究與分析,淡江大學資訊工程學系碩士在職專班學位論文, 第1-55頁,新北。
16.林惠玲、陳正倉 (2006),應用統計學,雙葉書廊發行,台北。
17.陳幸宜,(2003),都市房價變動影響因素之系統動態模擬一台北市之實證研究。成功大學都市計劃學系學位論文,台南。
18.陳翰輝,(2014),應用特徴價格法推估桃園埤塘對房價之影響,國立台北大學,台北。
19.國家發展委員會2020年12月3日行政院第3729次會議提報「健全房地產市場方案」。
20.張金鶚、蔡瑞煌、高明志,(1999),類神經網路應用於房地產估價之研究, 住宅學報, 第八卷,第1-20頁。
21.張哲文,(2017),實價登錄資料庫結合類神經網路推估房地產市價,國立中興大學土木工程學系,台中。
22.許苑芳,(2020),以資料探勘技術分析影響房價關鍵因素-以台南市為例,南臺科技大學,台南。
23.連柏鈞,(2018),RpidMiner大數據挖掘應用與案例分析,朝陽科技大學,台中。
24.蔡明哲,(2020),探討自動估價系統(AVM)對不動產交易價格估價能力之研究-以新北市蘆洲區住宅大樓為例,政治大學地政學系碩士在職專班學位論文,台北。
25.盧裕文,個別估價勘估程序資訊與特徵價格模型整合之研究,長榮大學土地管理與開發學系 (所) 學位論文,台南。
26.賴碧瑩,(2007),應用類神經網路於電腦輔助大量估價之研究。住宅學報,第16卷第2期,第43-65頁。
27.謝明瑞(2020),實價登錄問題之探討,國家政策研究基金會國政研究報告。
28.顏嘉伶,(2018),我國實價登錄制度與不動產交易資訊透明度之問題研析。新北市政府 107 年度自行研究報告。
29.蘇京皓,(2003),特徴價格法與地理資訊系統之應用一以輸變電設施對住宅價格影響為例,國立臺北大學地政學系,台北。

二、英文部分
1.Demetriou, D. (2016). Evaluation of land valuation in land consolidation plan: A new land valuation framework is needed. Land Use Policy, 54, pp.487-498.
2.Dimopoulos, T., Tyralis, H., Bakas, NP, & Hadjimitsis, D. (2018). Accuracy measurement of random forest and linear regression of a large-scale evaluation model used to estimate residential apartment prices in Nicosia, Cyprus. Advances in Earth Science, 45, pp.377-382.
3.Geetha, A., & Nasira, G. M. (2014). Artificial Neural Networks’ Application In Weather Forecasting – Using RapidMiner. International Journal of Computational Intelligence and Informatics, 4(3), pp.177-182.
4.Gompel, R. V. and J. Steyaert (2002). Going Beyond Access: Accessibility of Government Information in the Electronic Media Age. Intercultural Communication 23 Conference and General Assembly IAMCR. Barcelona. Catholic University of Leuven. pp.30
5.Graczyk, M., Lasota, T., & Trawiński, B. (2009, October). Comparative Analysis of Premises Valuation Models Using KEEL, RapidMiner, and WEKA. In International conference on computational collective intelligence. Springer, Berlin, Heidelberg. pp. 800-812.
6.Marić, I., Vujić, K., & Vuksan, M. (2014). Prediction of Bond’S Next Trade Price With RapidMiner. In Proceedings of The Xiv International Symposium Symorg 2014: New Business Models And Sustainable Competitiveness, pp. 144.
7.Naik, A., & Samant, L. (2016). Correlation review of classification algorithm using data mining tool: WEKA, Rapidminer, Tanagra, Orange and Knime. Procedia Computer Science, 85, pp.662-668.
8.Larose, D. T., & Larose, C. D. (2014). Discovering knowledge in data: an introduction to data mining (Vol. 4). John Wiley & Sons.
9.Zhang, G., Patuwo, B. E., & Hu, M. Y. "Forecasting with Artificial Neural Networks: The State of the Art'' International Journal of Forecasting, Vol.14, 1998, pp.35-62.

三、網路資料
1.內政部不動產成交案件實際資訊資料供應系統,台北市,2020。https://plvr.land.moi.gov.tw/DownloadOpenData
2.趨勢報導,財政部以「五要」朝向實價課稅,台北市,2011。
https://www.mygonews.com/news/detail?news_id=6573
3.財團法人國家政策研究基金會,實價登錄問題之探討,台北市,2020。https://www.npf.org.tw/2/22775
4.內政部不動產交易實價查詢服務網,台北市,2016-2020 。http://210.65.131.75/N11/homePage.action
5.國立政治大學地政學系,台北市。https://landeconomics.nccu.edu.tw/
6.國家教授研究院,雙語詞彙學術名詞暨辭書資訊網,盧雪梅,台北市,2012。
https://terms.naer.edu.tw/detail/1453810/
7.信義房訊知識,2020實價登錄「新」制7月1日上路!究竟改了什麼?修法差異懶人包比較一次懂,2020。https://www.sinyinews.com.tw/sinyipedia/buyarticle/283
8.ETtoday房產雲 | ETtoday新聞https://house.ettoday.net/news/1578341#ixzz6cQeEaBDx
9.JLL,仲量聯行股份有限公司,台灣。https://www.jll.com.tw/zh/newsroom/jll-global-real-estate-transparency-index-2018
10.好房網,市政府周邊房市看俏 桃園、台中漲最多,台北市,2019-2020。https://news.housefun.com.tw/news/article/719732224467.html
11.好時價,好時價不同於實價登錄及估價師估價,台北市。https://www.houseplus.tw/about
12.財政部國有財產局國有土地複迴歸,https://giscrown.pixnet.net/blog/post/33043265
13.信義房屋不動產企劃研究室,房價指數,台北市。https://www.sinyinews.com.tw/quarterly
14.林鼎鈞,桃園市政府地政局,桃園新聞網,https://tnews.cc/03/newscon853452.htm
15.內政部不動產資訊平台,羅盛騏,都市地價指數2020年上下半年報告書,2020。https://pip.moi.gov.tw/V3/E/SCRE0102.aspx
16.黄建邦,大數據的前奏曲-簡單作資料探勘https://mymkc.com/article/content/22741

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