跳到主要內容

臺灣博碩士論文加值系統

(216.73.216.17) 您好!臺灣時間:2025/09/03 07:10
字體大小: 字級放大   字級縮小   預設字形  
回查詢結果 :::

詳目顯示

: 
twitterline
研究生:謝孟書
研究生(外文):Meng-ShuHsieh
論文名稱:應用模式樹比較不動產之實價與銀行鑑價之研究
論文名稱(外文):A comparison of actual selling price and bank appraisal of real estate by model trees
指導教授:翁慈宗翁慈宗引用關係
指導教授(外文):Tzu-Tsung Wong
學位類別:碩士
校院名稱:國立成功大學
系所名稱:工業與資訊管理學系碩士在職專班
學門:商業及管理學門
學類:其他商業及管理學類
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:87
中文關鍵詞:不動產鑑價數值預測模式樹
外文關鍵詞:Appraisalmodel treepredictionreal estate
相關次數:
  • 被引用被引用:3
  • 點閱點閱:395
  • 評分評分:
  • 下載下載:42
  • 收藏至我的研究室書目清單書目收藏:1
銀行房屋貸款業務中,房屋鑑價是房貸一個重要且複雜的環節,因房屋本身及周遭條件的差異,座落同一區域的房屋單價會有高低落差,故價格的鑑定並不容易。鑑價工作大多仰賴專業的鑑價師分析鑑定,但許多銀行因作業時間與成本限制下,皆為內部自行鑑價,因此易產生作業風險。本研究希望能解決銀行目前鑑價問題,經由資料探勘數值預測的方式,利用銀行內部不動產鑑價資料建立一套預測房屋價格的模型,期望由此模型中不同屬性的分析,提供銀行於辦理不動產鑑價時,能確實評估該筆擔保品之鑑估金額、簡化房屋的鑑價流程、縮短鑑價時間,使鑑價結果讓銀行有客觀公正的參考的依據。另一方面使用內政部實價登錄資料進行預測作為對照,比較實價登錄與銀行鑑價兩者的異同處,進而達到鑑價的完整性與準確性的目的。研究結果顯示,使用模式樹預測的結果優於線性迴歸分析,實價登錄與銀行鑑價皆重視的屬性有鄉鎮市區、臨路狀況、標的物總面積,不同處在於實價登錄較重視建物型態、銀行鑑價較為重視屋齡。而實價登錄資料可以直接用模式樹較準確的預測房屋的價格,銀行鑑價必須先執行分群方法後再使用模式樹才能得到較佳的預測結果。
Real estate appraisal is a complex task owing to the widely differing geographic factors of residential properties. If a bank does not hire a professional appraiser, it might become a subject to higher risk. By means of data mining, this research utilizes the real estate appraisal data of a bank to induce a model for predicting housing prices. Another predictive model learned from the actual selling prices collected from the Department of Land Administration, which is a part of the Ministry of the Interior in Taiwan, is also generated for comparison. The experimental results show that model tree can have a less mean absolute error than linear regression. Moreover, both actual selling prices and the bank appraisal depend on location, road conditions, and the total area of a house. A greater emphasis is placed on the building type for determining the actual price, while bank appraisals place a greater emphasis on the age of a building.
第一章 緒論 1
第一節:研究背景與動機 1
第二節:研究目的 2
第三節:研究流程架構 3
第二章 文獻探討 5
第一節:不動產鑑價 5
一、鑑價流程 6
二、鑑價風險 7
三、鑑價因素 9
第二節:不動產鑑價方法 10
一、傳統鑑價法 11
(一)比較法(Sales Comparison Approach) 11
(二)收益法(Income Approach) 11
(三)成本法(Cost Approach) 12
二、自動化鑑價法 12
(一)迴歸模型 12
(二)類神經網路 13
(三)模糊理論 13
(四)其他預測方法 14
第三節:資料探勘 16
一、分類 16
二、關聯性 16
三、分群 17
四、數值預測 17
第三章 研究方法 19
第一節:研究架構 19
第二節:研究範圍與限制 20
第三節:資料收集與前置處理 21
第四節:屬性選擇 25
第五節:數值預測 26
第六節:分群 29
第七節:資料整合 29
第八節:交叉驗證 30
第九節:總結 30
第四章 實證研究 31
第一節:屬性選擇 31
第二節:分群 34
第三節:建立模型 35
第四節:結果詮釋 37
第五節:分析比較 40
第五章 結論與建議 42
第一節:結論 42
第二節:建議與應用 42
第三節:未來研究方向 43
參考文獻 45
書籍 45
期刊 45
附錄 48
書籍
Olson, David L. & Shi, Yong, (2008). 資料探勘, 美商麥格羅‧希爾國際股分有限公司 台灣分公司, 台北市
邢進文, (民國93年), 不動產投資經營與估價分析, 五南圖書出版股份有限公司, 台北市
卓輝華, (民國99年) , 不動產估價, 五南圖書出版股份有限公司, 台北市
梁榮輝、謝明瑞、莊孟翰、黃建森, (民國96年), 不動產估價實務, 國立空中大學, 新北縣蘆洲區
陳瑞、周林毅, (民國96年) , 風險評估與決策管理, 五南圖書出版股份有限公司, 台北市
楊鴻謙、徐士堯, (民國94年), 不動產經紀法規實務與理論, 一品文化出版社, 台北市
銀行授信實務概要編輯委員會, (民國97年) , 銀行授信實務概要, 臺灣金融研訓院, 台北市
賴碧瑩, (民國98年) , 現代不動產估價,智勝文化事業有限公司, 台北市
期刊
Bednarska, M., & Nawrot, L. (2012). Determinants of lodging industry valuation for assessment purposes. Actual problems of economics(133), 24-31.
Boucher, C., Jannin, G., Kouontchou, P., & Maillet, B. (2013). An economic evaluation of model risk in long-term asset allocations. Review of nternational economics, 21(3), 475-491.
Carrillo, P. E. (2013). To sell or not to sell: measuring the heat of the ousing market. Real estate economics, 41(2), 310-346.
Chen, Y. L., Hsu, C. L., & Chou, S. C. (2003). Constructing a multi-valued and multi-labeled decision tree. Expert systems with applications, 25(2), 199-209.
Cheng, Y., & Han, X. H. (2013). Does large volatility help?-stochastic population forecasting technology in explaining real estate price process. Journal of population economics, 26(1), 323-356.
Clapp, J. M., Kim, H. J., & Gelfand, A. E. (2002). Predicting spatial patterns of house prices using LPR and bayesian smoothing. Real estate economics, 30(4), 505-532.
Fan, G. Z., Ong, S. E., & Koh, H. C. (2006). Determinants of house price: A decision tree approach. Urban Studies, 43(12), 2301-2315.
Fiordelisi, F., & Marques-Ibanez, D. (2013). Is bank default risk systematic? Journal of banking & finance, 37(6), 2000-2010.
Graczyk, M., Lasota, T., Trawinski, B., & Trawinski, K. (2010). Comparison of bagging, boosting and stacking ensembles applied to real estate appraisal. Intelligent information and database systems. Proceedings second international conference, ACIIDS, 340-350.
Guan, J., Shi, D. H., Zurada, J. M., & Levitan, A. S. (2014). Analyzing massive data sets: An adaptive fuzzy neural approach for prediction, with a real estate illustration. Journal of organizational computing and electronic commerce, 24(1), 94-112.
Helbich, M., Brunauer, W., Hagenauer, J., & Leitner, M. (2013). Data-driven regionalization of housing markets. Annals of the association of american geographers, 103(4), 871-889.
Hlatshwayo, L. N. P., Petersen, M. A., Mukuddem-Petersen, J., & Meniago, C. (2013). Basel III liquidity risk measures and bank failure. Discrete dynamics in nature and society. Juan, sun, & chun, yan. (2011). Study on the factors influencing house purchase price in china. 2011 international conference on computer science And service system (CSSS), 1740-1743.
Kontrimas, V., & Verikas, A. (2011). The mass appraisal of the real estate by computational intelligence. Applied soft computing, 11(1), 443-448.
Kusan, H., Aytekin, O., & Ozdemir, I. (2010). The use of fuzzy logic in predicting house selling price. Expert systems with applications, 37(3), 1808-1813.
Lear, S. A., Gasevic, D., & Schuurman, N. (2013). Association of supermarket characteristics with the body mass index of their shoppers. nutrition journal, 12.
Lin, Z. G., & Vandell, K. D. (2007). Illiquidity and pricing biases in the real estate market. Real estate economics, 35(3), 291-330.
Liu, X. L. (2013). Spatial and temporal dependence in house price prediction. Journal of real estate finance and economics, 47(2), 341-369.
Liu, X. S., Deng, Z., & Wang, T. L. (2011). Real estate appraisal system based on gis and BP neural network. Transactions of Nonferrous metals society of china, 21, S626-S630.
Lo Duca, M., & Peltonen, T. A. (2013). Assessing systemic risks and predicting systemic events. Journal of banking & finance, 37(7), 2183-2195.
Peterson, S., & Flanagan, A. B. (2009). Neural network hedonic pricing models in mass real estate appraisal. Journal of real estate research, 31(2), 147-164.
Quax, R., Kandhai, D., & Sloot, P. M. A. (2013). Information dissipation as an early-warning signal for the lehman brothers collapse in financial time series. Scientific reports, 3.
Royuela, V., & Duque, J. C. (2013). HouSI: Heuristic for delimitation of housing submarkets and price homogeneous areas. Computers Environment and urban systems, 37, 59-69.
Selim, H. (2009). Determinants of house prices in Turkey: Hedonic regression versus artificial neural network. Expert systems with applications, 36(2), 2843-2852.
Tiwari, P., & Hasegawa, H. (2004). Demand for housing in Tokyo: A discrete choice analysis. Regional studies, 38(1), 27-42.
Wu, M. W., & Shen, C. H. (2013). Corporate social responsibility in the banking industry: motives and financial performance. Journal of banking & finance, 37(9), 3529-3547.
Zhou, W. X., & Sornette, D. (2008). Analysis of the real estate market in Las Vegas: Bubble, seasonal patterns, and prediction of the CSW indices. Physica a-statistical mechanics and its applications, 387(1), 243-260.

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
第一頁 上一頁 下一頁 最後一頁 top
無相關期刊