臺灣博碩士論文加值系統

房地產市場具有高度異質性，不同價格房屋的價格變數可能對價格的影響效果不同。因此，近年來有一些文獻將分量迴歸應用於住宅大量估價，以得到更好的預測結果。然而，根據過往文獻比較，本文進一步觀察解釋變數對單價的影響，發現有些變數可能因為錯置或自身條件而影響估計的精準度。為了解決這個影響大量估價的問題，本文歸納出了兩個特性：（1）該變數在各分量係數中都是統計顯著的；（2）該變數與地段價值無關，因為這些變數可能隱藏著自身價值或是干擾其原始分量的價值而導致估計誤差。根據這兩個特性，本文認為重要的解釋變數應包括屋齡以及公寓一樓的虛擬變數。因此，本論文以高雄市高單價五區自民國一百八年一月到一百一十一年六月之實價登錄房價資訊為基礎，以單價取對數為應變數，進行分量迴歸。為提高估價精準度，本研究提出極大化全效果分量迴歸方法，步驟如下：首先，對單價取對數進行分量迴歸；其次，以單價對數扣除全效果後，對全效果以外的變數進行分量迴歸；最後，加入全效果預測值，以達到最大的估計精準度。經實證結果顯示，經過高雄市高價五區極大化全效果的估測，除了鼓山區0.5分量、左營區0.5分量、新興區0.25分量和苓雅區中分量外，其餘各區各分量皆比原本的MAPE值更低。且五區不論是MAPE或是容許正負5%誤差的命中率，都有大幅提升。其中以鼓山區、左營區和苓雅區表現最佳，命中率皆高於65%。

The real estate market exhibits a high degree of heterogeneity, where the effect of variable prices on housing prices may vary depending on the price range. Therefore, in recent years, some studies have applied quantile regression to residential mass appraisal to obtain better prediction results. However, based on the comparison of past literature, this study further observes the impact of explanatory variables on unit prices and finds that some variables may affect estimation accuracy due to misplacement or their own conditions. To address this issue that significantly affects mass appraisal, this study identifies two characteristics: (1) the variable is statistically significant in all quantile coefficients; (2) the variable is unrelated to location value, as these variables may hide their own value or interfere with the original value of the quantile, resulting in estimation errors. Based on these two characteristics, this study suggests that important explanatory variables should include age of the building and a dummy variable for the ground floor of the apartment. Therefore, this paper uses actual price registration housing price information from January 2019 to June 2022 in the five high-priced areas of Kaohsiung City as the basis and uses the logarithm of unit price as the dependent variable to conduct quantile regression. To improve estimation accuracy, this study proposes a maximum effect quantile regression method, which includes the following steps: first, conduct quantile regression on the logarithm of unit price; second, subtract the overall effect of the logarithm of unit price and conduct quantile regression on the variables outside the overall effect; finally, add the predicted value of the overall effect to achieve the maximum estimation accuracy. Empirical results show that after the maximum effect estimation of the five high-priced areas in Kaohsiung City, except for the 0.5 quantile of Gushan District, 0.5 quantile of Zuoying District, 0.25 quantile of Xinxing District, and the median quantile of Lingya District, all other quantiles in each district have lower MAPE values than the original. Furthermore, both the MAPE and the hit rate within a tolerance of ±5% have significantly improved in all five districts. Among them, Gushan District, Zuoying District, and Lingya District perform the best, with hit rates all above 65%.

論文審定書 ………………………………………………… i
中文摘要 ……………………………………………………… ii
英文摘要 ……………………………………………………… iii
目 錄 ……………………………………………………… iv
表目錄 ……………………………………………………… v
第 一 章 前言…….…………………………………………….. 1
第 二 章 文獻回顧與比較…………………………………….. 4
第一節 大量估價文獻結果之比較……………………..……. 4
第二節 本文變數與文獻變數比較…………………………... 7
第 三 章 迴歸模型與方法……………………………………. 15
第一節 迴歸模型……………………………………………… 15
第二節 估價精準度…………………………………………... 16
第 四 章 資料與實證結果…..………………………..……… 17
第一節 資料來源與變數……………………………………... 17
第二節 敘述統計…………………………………………........ 17
第三節 以單價取對數為應變數……………………………… 18
第四節 單價取對數之普通最小平方法與分量迴歸............. 19
第五節 以單價分量迴歸估測的問題………………………… 26
第六節 極大化全效果之分量迴歸模型……………………… 29
第七節 交互驗證……………………………………………….. 37
第 五 章 結論與建議…………………………………………… 39
參考文獻……………………………………………………….… 42
中文文獻………………………………………………………… 42
英文文獻………………………………………………………… 44
附 表……………………………………………………….…..... 45

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