| dc.contributor.advisor | 楊建民 | zh_TW |
| dc.contributor.advisor | Yang, Jiann Min | en_US |
| dc.contributor.author (Authors) | 張修維 | zh_TW |
| dc.contributor.author (Authors) | Chang, Hsiu Wei | en_US |
| dc.creator (作者) | 張修維 | zh_TW |
| dc.creator (作者) | Chang, Hsiu Wei | en_US |
| dc.date (日期) | 2016 | en_US |
| dc.date.accessioned | 20-Jul-2016 17:15:11 (UTC+8) | - |
| dc.date.available | 20-Jul-2016 17:15:11 (UTC+8) | - |
| dc.date.issued (上傳時間) | 20-Jul-2016 17:15:11 (UTC+8) | - |
| dc.identifier (Other Identifiers) | G0103356024 | en_US |
| dc.identifier.uri (URI) | http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/99336 | - |
| dc.description (描述) | 碩士 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 國立政治大學 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 資訊管理學系 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 103356024 | zh_TW |
| dc.description.abstract (摘要) | 網際網路時代資訊接收的便利性，使得大眾容易接收到媒體所發布的媒體資訊，而這些資料具含的意見詞彙間接反應出群眾對特定主題的情緒傾向。在針對房地產的媒體當中，當特定區域的房地產市場具有良好的發展空間而成為交易熱區時，這些針對特定區域且帶含情緒的房市篇章報導或其他影響房市之相關新聞以及廣告往往會影響我們的購屋決策。本研究將以桃園市及台中市-兩個近五年來台灣房市較為熱門的區域作為研究區域進行分析及研究，期望找出在短期時間新聞輿情及廣告和房市交易價量的相關性以及會影響該房地產市場之因素。首先蒐集桃園市及台中市的實價登錄的房地產交易資料以及廣告後，運用文字探勘分析房市整體輿情與兩都市房地產價量之關聯性，再將新聞分群後找出特徵詞，個別建立時間序列來了解各種情緒及房地產價量的共同移動性，並結合廣告投入量找出房地產市場價量以及影響因素的領先關係。並透過自建的類神經網路模型建立針對桃園市和台中市的交易量預測模型以及針對特定房市熱門區域-青埔和七期的交易量預測模型，並透過計算輸入變數的權重總和來判別新聞情緒對於房地產成交價量的影響程度。研究首先提供了對於新聞情緒的分類包含區域經濟情緒、區域社會情緒、區域環境情緒、區域政治情緒、稅制情緒、選舉情緒。接著進行時間序列分析指出總情緒序列與成交量的時間序列相關係數都有高於70%以上，桃園市成交量與桃園市情緒的相關係數為0.73，台中市成交量與台中市情緒的相關係數為0.81，皆呈現高度正相關，顯示桃園及台中的房市交易量與情緒現存在高度相關性。在特定新聞類別當中，透過兩個城市的相關係數比對顯示稅制新聞情緒，區域環境相關情緒，區域社會相關情緒，以上三個情緒跟房市的交易量共同移動較為明顯，相關係數皆在0.5左右甚至以上，可見這些類別的新聞能夠適時反映大眾對於特定區域的房地產的看好及看壞。在此階段也透過領先指標驗證了情緒以及廣告是會領先房市交易量，桃園以及台中兩個區域都有情緒領先交易量一個月的現象。針對特定區域的交易量研究包含青埔特區及七期重劃區，也發現到兩地的交易量高峰前一至兩個月都有一波廣告的高峰。而在類神經網路模型方面的研究結果能夠良好地預測漲跌趨勢，利用桃園資料進行訓練並以台中資料做為測試的模型在19次的漲跌中預測出17次，而將百分之七十的桃園及台中混合資料進行訓練並其餘百分之三十做為測試的模型結果也成功在14次漲跌中預測出10次，顯示模型效果預測能力良好，並透過將輸入權重加總的方式來衡量各輸入變數的影響程度，研究結果指出總情緒，稅制情緒量，區域環境情緒量與兩地房地產市場交易量最有關聯且影響最重。最後利用時間序列得知廣告高峰會領先總交易高峰一至兩個月的特性，利用從2012年10月至2016年2月的青埔特區資料及2012年10月至2013年12月的七期重劃區資料混合進行訓練並以2014年1月至2016年2月七期重劃區資料做為測試資料的模型能夠有效在兩年內預測中三次交易高峰，顯示該模型能透過預測出下一期的廣告投入量做為中介變數進而推估出交易量高峰的時間透過此模型可在未來應用於相關政策投入市場後對市場交易量的影響，也能夠快速有效的得到預測結果，而在針對特定市場我們也可以透過預測廣告以及運用廣告為交易量的領先特性來了解在近期何時會有交易量高峰，如能配合了解市場輿情脈絡，可為房屋仲介以及建商在更精確的時間點投放廣告時機點達到廣告的最大效益。 | zh_TW |
| dc.description.tableofcontents | 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第二章 文獻探討 3第一節 文字探勘及輿情分析 3第二節 桃園及台中房地產市場 5第三節 房地產影響因素 7第四節 類神經網路 11第五節 小結 13第三章 研究方法及設計 14第一節 本研究整體研究架構 14第二節 資料蒐集與整理 15第三節 房市輿情與價量分析 19第四節 相關性分析與領先指標驗證 22第五節 類神經網路預測模型 23第四章 研究結果 27第一節 房市輿情與時間序列分析 27第二節 領先指標驗證 38第三節 倒傳遞類神經網路模型結果 39第五章 結論與未來展望 49第一節 結論 49第二節 研究限制及未來展望 51參考文獻 54 | zh_TW |
| dc.format.extent | 2817658 bytes | - |
| dc.format.mimetype | application/pdf | - |
| dc.source.uri (資料來源) | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0103356024 | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | 文字探勘 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 意見探勘 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 時間序列 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 房地產 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 類神經網路 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 分群 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | Text Mining | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | Opinion Mining | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | Time Series | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | Real Estate | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | Neural Network | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | Clustering | en_US |
| dc.title (題名) | 運用資料探勘分析社會輿情與廣告影響房地產行情短期波動行為之研究 | zh_TW |
| dc.title (題名) | A Study of Applying Data Mining to Find the Influence of Public Opinion and Advertisement on the Sales of Real Estate in the Short Run | en_US |
| dc.type (資料類型) | thesis | en_US |
| dc.relation.reference (參考文獻) | Barras, R and Ferguson, D.(1985), A Spectral Analysis of Building Cycle in Britian, Environment and Planning A,17,1369-91.Beal R. and Jackson T.(1992).Neural Computing: An Introduction.Adam Hilger.Blei, D., M. (2012),Probabilistic Topic Models, Communications of the ACM, 55(4),77-84.Fletcher, Desmond, Goss and Ernie.(1993). Forecasting with Neural Networks：An Application Using Bankrupt Data, Information & Management, 24 , pp.159-67.Grenadier, S. (1995),The Persistence of Real Estate Cycles, The Journal of Real Estate Finance and Economics , 10(2) , 95-119.Kaiser (1997),The long cycle in real estate, The Journal of Real Estate Research , 14(3) ,233-257Stephen E. Roulac (1996), Real estate market cycles, transformation forces and structural change, The Journal of Real Estate Portfolio Management,1-17.尹相志(2009)。SQL Server 2008 Data Mining 資料採礦。台北：悅知文化。 何佳芳。2010。捷運及公共設施對鄰近地區不動產價格影響-特徵價格法之應用。碩士論文。國立高雄大學都市發展與建築研究所。 吳佳芸。2015。應用探勘技術於社會輿情以預測捷運週邊房地產市場之研究。碩士論文。國立政治大學資訊管理研究所。 吳昀錚。2008。利用文字探勘技術預測台股加權指數之漲跌趨勢。碩士論文。國立中央大學資訊管理研究所 。宋育瑋。2012。影響彰化市房屋價格之因素-應用特徵價格法。碩士論文。明道大學產業創新與經營研究所。 李月華。2000。台北市住宅價格模式之研究。碩士論文。淡江大學管理科學研究所。沈德裕。2003。消費者偏好、資訊媒體與政府住宅政策對購屋意向影響之研究－以台中縣市為例。碩士論文。朝陽科技大學企業管理研究所。 林彥佑。2014。大台北地區房價決定因素之研究。碩士論文。長庚大學工商管理研究所。 林婉婷。2014。不動產交易量影響因素分析─以雙北市為例。碩士論文。德明財經科技大學財務金融系理財與稅務管理研究所。 林崇詠。2014。影響房地產價格因素之研究:以臺中市西屯區為例。碩士論文。朝陽科技大學財務金融研究所。 姚禎祥。2014。影響房地產因素之硏究：以和美鎮、線西鄉、伸港鄉為例。碩士論文。大葉大學管理學院碩士在職專班。 柯禹伸。2011。使用文字探勘技術預測股票漲跌之研究。碩士論文。北臺灣科學技術學院電子商務研究所。 洪啟釗。2008。影響消費者購買住宅房屋考量因素之研究－以屏東縣（市）為例。碩士論文。開南管理學院企業管理研究所。 張月玫。2013。奢侈稅對房地產市場之影響－台中市南屯區、西屯區為例。碩士論文。國立彰化師範大學地理研究所。張立立。2000。都市再發展評估指標建構之研究。碩士論文。國立政治大學地政學系。 張金鶚(2010) 。張金鶚的房產七堂課。台北市:方智。 張金鶚、花敬群、彭建文、楊宗憲(2013)。房地產市場分析：理論與實務。台北市:華泰文化。 連紹成。2013。捷運規劃及動工時期對房價的影響 -以桃園地區透天住宅為例。碩士論文。國立中央大學產業經濟研究所碩士在職專班。 陳姵妌。2013。房地產市場價格、推案量與總體經濟變數關係之研究─以臺中市新推住宅個案為例。碩士論文。逢甲大學土地管理研究所。 陳建宏。2010。以特徵價格法分析高鐵桃園站周邊不動產交易情形。碩士論文。中華大學建築與都市計畫研究所所。 陳慧茹。2014。應用模糊理論於不動產估價之研究-以桃園縣八德市為例。碩士論文。國防大學理工學院空間科學碩士班。 彭建文、張金鶚、總體經濟對房地產景氣影響之研究(2000 )。國家科學委員會研究彙刊：人文及社會科學，10(3)，330-343。黃俊傑。2008。台灣房地產景氣循環週期預測之研究。碩士論文。逢甲大學都市計畫所。 黃博羣。2014。房價指數、房仲類股與房市臉書粉絲專頁之關鍵字關聯性探討。碩士論文。世新大學財務金融學研究所。 黃紫溶。2014。影響房地產價格因素之研究:以臺中市北屯區為例。碩士論文。朝陽科技大學財務金融研究所。 黃詩雯。2010。桃園南崁地區房價空間結構變遷及其影響因素。碩士論文。國立高雄師範大學地理學研究所。 葉怡成(2004)。應用類神經網路。台北市：儒林圖書。 葉柏村。2002。運用類神經網路預測匯率―以歐元為例。碩士論文。中原大學企業管理研究所。 鄒函升。 2013。新聞輿情與民意偵測追蹤之研究－大資料之研究取向。碩士論文。國立政治大學資訊管理研究所。 蔡怡鈞。2012。住宅價格與住宅屬性關聯性之研究-以新北市上新莊地區為例。碩士論文。長庚大學管理學院碩士學位學程在職專班經營管理組。 蔡瑞煌(1995)。類神經網路概論。台北市:三民書局。 鄭景育。2009。房地產政策與地價關聯性之研究—以桃園縣為例。碩士論文。國立中央大學產業經濟研究所碩士在職專班。 薛弘業。2013。應用文字探勘文件分類分群技術於股價走勢預測之研究─以台灣股票市場為例。碩士論文。國立政治大學資訊管理研究所。 簡智宏。2015。應用文字探勘技術於概念股輿情與股價共同移動之研究 -以蘋果供應鏈為例。碩士論文。國立政治大學資訊管理研究所。 魏如龍。2003。類神經網路於不動產價格預估效果之研究。碩士論文。國立政治大學地政研究所。 | zh_TW |
