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題名 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-
The Valuation Ability of Automatic Valuation Model (AVM) on Real Estate Transaction Prices - The Residential Buildings of Luzhou District in New Taipei City as Examples
作者 蔡明哲
Tsai, Ming-Che
貢獻者 林左裕
蔡明哲
Tsai, Ming-Che
關鍵詞 特徵價格模型
實價登錄
大量估價
自動估價系統
分離估價
Hedonic Price Model
Actual Transaction Price Registration System
Mass Valuation
Automated Valuation Model
Separate Valuation
日期 2020
上傳時間 3-Aug-2020 18:05:49 (UTC+8)
摘要 自民國101年8月實價登錄系統建置以來，每筆不動產交易皆有價可尋，也提供私部門建立自動估價系統(Automated Valuation Model , AVM)良好的資源，雖自動估價系統是經測試過後才上線，而自動估價系統亦是透過實價登錄交易資料結合地理資訊系統、人工智慧等大數據分析，快速地讓使用者得到不動產估值，但鮮少有文獻實際去測試不動產實際成交價格與AVM估值是否存有差異。
本研究以民國103年第二季至107年第四季新北市蘆洲區住宅大樓為例，用統計F檢定測試研究期間內不動產交易價格與AVM估值在統計上是否有顯著差異；另一方面，本研究也欲以實價登錄交易資料建立特徵價格模型，期望縮小不動產交易價格與AVM估值間之差距，但所建構之模型，以平均絕對百分比誤差(MAPE)及命中率(Hit-rate)檢測，本研究之模型雖無法縮小平均絕對百分比誤差及提高命中率，惟二者其實相距不遠。
本研究模型表現雖不如預期，惟過程中排除一樓與四樓所建立之模型，平均絕對百分比誤差及命中率之表現是優於AVM，因此後續研究者如欲以實際成交價格為中心，建立優於AVM估值的特徵價格模型，可以朝一樓與四樓分別建立特徵價格模型方向嘗試。
Since the “Actual Transaction Price Registration System” of Real Estate transaction was established in August 2012, the information of each real estate transaction could be found. It provides market participants good resources to establish the Automated Valuation Model (AVM). The AVMs were posted on the internet after being tested, which applies the actual transaction price registration system data of real estate and combines the geographic information system (GIS), artificial intelligence (AI), and other big data analysis to provide users with real estate estimated value. There has been few discussions about the difference between the actual transaction price of real estate and the AVMs estimated value.
This study collects the residential buildings on the“Actual Transaction Price Registration System” in Luzhou District, New Taipei City from 2014 Q2 to 2018 Q4 as examples and uses the statistical F-test to test if there is a statistically significant difference between the real estate transaction price and the AVM estimated value. Besides, this study aims to use the data from the system to establish the hedonic price model to narrow the gap between the real estate transaction price and the AVM estimated valuation. This study establish a hedonic price model and used the mean absolute percentage error (MAPE) and Hit-rate for testing. Results show that the model of this study can`t narrow the MAPE and improve the hit- rate, however, the gap between the real estate transaction price and the AVM estimated valuation is not significant.
Though the performance of this study is not as good as expected, however, excluding data of the first floor and fourth floor from the models reduce the MAPE and increase Hit-rate, which is better than AVM. Therefore, future researchers may base on the actual transaction price and build separate valuation models to perfect the AVM estimated valuation.
參考文獻 一、中文參考文獻
（一）專書
1.林左裕，2014，『不動產投資管理』五版，臺北市：智勝文化。
2.林英彥，2006，『不動產估價』十一版，臺北市：文笙書局。
3.陳建勝、陳美菁、朱瑞淵、呂明哲，2012，『統計學管理個案分析與應用』三版，臺北市：智勝文化。
4.梁仁旭、陳奉瑤，2018，『不動產估價』四版，臺北市：財團法人中國地政研究所。
（二）期刊論文
1.毛麗琴，2010，「房屋價格之特性分析-以高雄市區為例」，『商業現代化學刊』，5(3)：31-48。
2.李文傑、甯方壐、黃雅祺，2014，「集合式住宅房價泡沫形成之研究-以台中市為例」，『建築與規劃學報』，15(2/3)：155-174。
3.李春長、游淑滿、張維倫，2012，「公共設施、環境品質與不動產景氣對住宅價格影響之研究-兼論不動產景氣之調節效果」，『住宅學報』，21(1)：61-87。
4.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』，38(2)：289-325。
5.吳孟璇、梁仁旭，2016，「台北市高房價成因剖析-以租價關係、總體因素與預期因素探討」，『土地經濟年刊』，27：53-81。
6.林左裕，2018，「從總經因素及大數據分析不動產市場-兼論桃園市住宅市場之分析」，『土地問題研究季刊』，17(4)：30-48。
7.林左裕、陳慧潔、蔡永利，2010，「影響住宅大樓價格因素之探討」，『評價學報』，3：13-23。
8.林元興，2017，「大量估價法應遵循的程序」，『土地問題研究季刊』，16(2)：75-81。
9.林忠樑、林佳慧，2014，「學校特徵與空間距離對周邊房價之影響分析-以台北市為例」，『經濟論文叢刊』，42(2)：215-271
10.林袓嘉、馬毓駿，2007，「特徵方程式大量估價法在台灣不動產市場之應用」，『住宅學報』，16(2)：1-22。
11.林秋瑾、楊宗憲、張金鶚，1996，「住宅價格指數之研究-以台北市為例」，『住宅學報』，4：1-30。
12.林祖嘉、林素菁，1993，「台灣地區環境品質與公共設施對房價與房租影響之分析」，『住宅學報』，1：21-45。
13.花敬群，2010，「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，12：27-36。
14.洪淑娟、雷立芬，2010，「中古屋、預售屋/新成屋房價與總體經濟變數互動關係之研究」，『臺灣銀行季刊』，61(1)：155-167。
15.洪得洋、林祖嘉，1999，「台北市捷運系統與道路寬度對房屋價格影響之研究」，『住宅學報』，8：47-67。
16.陳奉瑤、楊依蓁，2007，「個別估價與大量估價準確性分析」，『住宅學報』，16(2)：67-84。
17.梁宏富、陳奉瑤，2016，「不動產跨區購買之溢價分析」，『土地經濟年刊』，27：82-116。
18.梁仁旭，2012，「不動產價值逆折舊之探討」，『住宅學報』。21(2)：71-90。
19.張欣民、陳奉瑤，2003，「自動估價系統(AVM)算不算是估價?」，『土地問題研究季刊』，2(2)：72-77。
20.張金鶚、彭建文，1997，「房地產景氣循環與住宅政策」，『住宅學報』，6：67-69。
21.彭建文、楊宗憲，2007，「自動估價系統對不動產估價師之潛在衝擊分析」，『住宅學報』，16(1)：79-98。
22.彭建文、楊宗憲、楊詩韻，2009，「捷運系統對不同區位房價影響分析-以營運階段為例」，『運輸計劃季刊』，38(3)：275-296。
23.彭建文(譯者)，1997，「不動產市場景氣循環、轉變力量與結構變遷」，『住宅學報』，6：71-88。
24.楊宗憲、蘇倖慧，2011，「迎毗設施與鄰避設施對住宅價格影響之研究」，『住宅學報』，20(2)：61-80。
25.董呈煌、李春長、陳俊麟、吳韻玲，2016，「SVR與OLS在住宅價格預測正確率的比較」，『住宅學報』，25(2)：31-51。
26.蘇家宏、黎驥文，2015，「房價分布與社區環境分析-以中壢市為例」，『地理資訊系統季刊』，9(3)：20-22。
（三）博、碩士論文
1.江穎慧，2009，「不動產價格之估值認知與調整-估價行為、大量估價與估值機率之研究」，國立政治大學地政學系博士論文：臺北市。
2.李宗霖，2016，「以類神經網路模式探討住宅房價影響因子之研究」，國立交通大學工學院工程技術與管理學程研士論文：新竹市。
3.谷元，2018，「住宅社區大樓價格離散之分析-兼論買貴買便宜與價格離散關係」，國立政治大學地政學系碩士論文：臺北市。
4.林純如，2017，「資訊揭露對房價影響分析-以實價登錄制度為例」，國立臺北大學不動產與城鄉環境學系碩士論文：新北市。
5.林哲民，2014，「實價登錄制度對住宅價格定錨效果與分散效果之影響-以台北市為例」，國立屏東商業技術學院不動產經營系(所)碩士論文：屏東市。
6.林雅瑩，2010，「大廈住宅樓層別效用比之估價-兼論屋齡對於樓層別效用比之影響」，國立臺北大學不動產與城鄉環境學系碩士論文：新北市。
7.紀凱婷，2008，「台北市新推個案訂價之時間與空間相依性分析」，國立政治大學地政學系碩士論文：臺北市。
8.陳信豪，2015，「為什麼會估不準?-影響大量估價準確性因素之探討」，國立政治大學地政學系碩士論文：臺北市。
9.許億捷，2013，「捷運對房價的影響：分量迴歸分析」，國立東華大學財務金融學系碩士論文：花蓮縣。
10.許智淵，2012，「類神經網路技術與特徵價格法於台北市房價預測結果之比較研究」，國立臺北大學企業管理學系碩士論文：新北市。
11.鄭湘妍，2016，「台北市房地產價格與總體經濟指數之關聯性研究」，國立中山大學經濟學系碩士論文：高雄市。
12.潘宗誠，2016，「公共設施對建物特徵交易價格之干擾效果以臺北市捷運站、國小、鄰里公園與焚化廠為例」，逢甲大學土地管理學系碩士班碩士論文：臺中市。
13.蔡雅琪，2014，「台灣新成屋房價決定之因素」，國立臺灣大學社會科學院經濟學系在職專班碩士論文：臺北市。
14.黎佳貞，2012，「從貨幣政策看房價變動之趨勢-以臺北市為例」，國立政治大學地政學系碩士論文：臺北市。
15.賴永城，2014，「不動產大量估價模型建置-以臺中市大樓/華廈為例」，逢甲大學土地管理學系在職專班碩士論文：臺中市。
（四）其他
1.陳奉瑤，2017，「大量估價和個別估價的差異」，『地政學訊』，第62期。
二、外文參考文獻
（一）期刊
1.Carbone, Robert and Logini, Richard L.,1977,“A Feedback Model for Automated Real Estate Assessment”,Management Science, 24(3):241-248.
2.Chau, K. W., F. F. Ng, and Eastman C. T. Hung ,2001, “Developer’s Good Will as Significant influence on Apartment Unit Price”, The Appraisal Journal,69(1):26-30.
3.Dorsey, R. E., H. Hu, W. J. Mayer & H. C. Wang ,2010, “Hedonic versus repeat-sales housing price indexes for measuring the recent boom-bust cycle”, Journal of Housing Economics , 19(2):75-93.
4.Detweiler, H. John and Radigan, Ronald E., 1999, “Computer-assisted Real Estate Appraisal：A Tool for The Practicing Appraiser”, The Appraisal Journal,67(3):280-286.
5.Fisher, J. D., 2002, “Real Time Valuation”, Journal of Property Investment and Finanace, 20(3):213-222.
6.Hess, D. B. & Almeida T. A., 2007,“Impact of Proximity to Light Rail Rapid Transit on Station-area Property Values in Buffalo, New York”, Urban Studies,44(5),1041-1068.
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三、網頁參考文獻
1.內政部不動產資訊平台，2019，住宅統計→住宅價格指數，
網址：http://pip.moi.gov.tw/V2/E/SCRE0106.aspx，取用日期2019年3月1日。
2.內政部不動產交易實價查詢服務網，2019，
網址：https://lvr.land.moi.gov.tw/login.action。
3.新北市政府工務局公寓大廈管理科，例行性業務→公寓大廈管理組織報備清冊，2019，
網址：https://www.publicwork.ntpc.gov.tw/home.jsp?id=114&parentpath=0,4,22，取用日期2019年9月30日
描述 碩士
國立政治大學
地政學系碩士在職專班
105923004
資料來源 http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0105923004
資料類型 thesis
dc.contributor.advisor 林左裕zh_TW
dc.contributor.author (Authors) 蔡明哲zh_TW
dc.contributor.author (Authors) Tsai, Ming-Cheen_US
dc.creator (作者) 蔡明哲zh_TW
dc.creator (作者) Tsai, Ming-Cheen_US
dc.date (日期) 2020en_US
dc.date.accessioned 3-Aug-2020 18:05:49 (UTC+8)-
dc.date.available 3-Aug-2020 18:05:49 (UTC+8)-
dc.date.issued (上傳時間) 3-Aug-2020 18:05:49 (UTC+8)-
dc.identifier (Other Identifiers) G0105923004en_US
dc.identifier.uri (URI) http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/131151-
dc.description (描述) 碩士zh_TW
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本研究以民國103年第二季至107年第四季新北市蘆洲區住宅大樓為例，用統計F檢定測試研究期間內不動產交易價格與AVM估值在統計上是否有顯著差異；另一方面，本研究也欲以實價登錄交易資料建立特徵價格模型，期望縮小不動產交易價格與AVM估值間之差距，但所建構之模型，以平均絕對百分比誤差(MAPE)及命中率(Hit-rate)檢測，本研究之模型雖無法縮小平均絕對百分比誤差及提高命中率，惟二者其實相距不遠。
本研究模型表現雖不如預期，惟過程中排除一樓與四樓所建立之模型，平均絕對百分比誤差及命中率之表現是優於AVM，因此後續研究者如欲以實際成交價格為中心，建立優於AVM估值的特徵價格模型，可以朝一樓與四樓分別建立特徵價格模型方向嘗試。		zh_TW
dc.description.abstract (摘要) Since the “Actual Transaction Price Registration System” of Real Estate transaction was established in August 2012, the information of each real estate transaction could be found. It provides market participants good resources to establish the Automated Valuation Model (AVM). The AVMs were posted on the internet after being tested, which applies the actual transaction price registration system data of real estate and combines the geographic information system (GIS), artificial intelligence (AI), and other big data analysis to provide users with real estate estimated value. There has been few discussions about the difference between the actual transaction price of real estate and the AVMs estimated value.
This study collects the residential buildings on the“Actual Transaction Price Registration System” in Luzhou District, New Taipei City from 2014 Q2 to 2018 Q4 as examples and uses the statistical F-test to test if there is a statistically significant difference between the real estate transaction price and the AVM estimated value. Besides, this study aims to use the data from the system to establish the hedonic price model to narrow the gap between the real estate transaction price and the AVM estimated valuation. This study establish a hedonic price model and used the mean absolute percentage error (MAPE) and Hit-rate for testing. Results show that the model of this study can`t narrow the MAPE and improve the hit- rate, however, the gap between the real estate transaction price and the AVM estimated valuation is not significant.
Though the performance of this study is not as good as expected, however, excluding data of the first floor and fourth floor from the models reduce the MAPE and increase Hit-rate, which is better than AVM. Therefore, future researchers may base on the actual transaction price and build separate valuation models to perfect the AVM estimated valuation.		en_US
dc.description.tableofcontents 第一章 緒論 1
第一節 研究動機與目的 1
第二節 研究範圍與內容 5
第三節 研究方法、架構與流程 8
第二章 理論與文獻回顧 11
第一節 特徵價格理論 11
第二節 影響住宅大樓價格因素相關文獻 13
第三節 自動估價系統 22
第四節 小結 26
第三章 研究設計 27
第一節 不動產交易價格與某AVM估值檢測 27
第二節 實證模型之建構 30
第四章 實證結果分析 37
第一節 基礎資料之處理 37
第二節 不動產交易價格與某AVM估值之檢定結果 39
第三節 特徵價格模型之建立 42
第五章 結論與建議 59
第一節 結論 59
第二節 建議 63
參考文獻 67
附錄 73		zh_TW
dc.format.extent 11557176 bytes-
dc.format.mimetype application/pdf-
dc.source.uri (資料來源) http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0105923004en_US
dc.subject (關鍵詞) 特徵價格模型zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 實價登錄zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 大量估價zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 自動估價系統zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 分離估價zh_TW
dc.subject (關鍵詞) Hedonic Price Modelen_US
dc.subject (關鍵詞) Actual Transaction Price Registration Systemen_US
dc.subject (關鍵詞) Mass Valuationen_US
dc.subject (關鍵詞) Automated Valuation Modelen_US
dc.subject (關鍵詞) Separate Valuationen_US
dc.title (題名) 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-zh_TW
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dc.relation.reference (參考文獻) 一、中文參考文獻
（一）專書
1.林左裕，2014，『不動產投資管理』五版，臺北市：智勝文化。
2.林英彥，2006，『不動產估價』十一版，臺北市：文笙書局。
3.陳建勝、陳美菁、朱瑞淵、呂明哲，2012，『統計學管理個案分析與應用』三版，臺北市：智勝文化。
4.梁仁旭、陳奉瑤，2018，『不動產估價』四版，臺北市：財團法人中國地政研究所。
（二）期刊論文
1.毛麗琴，2010，「房屋價格之特性分析-以高雄市區為例」，『商業現代化學刊』，5(3)：31-48。
2.李文傑、甯方壐、黃雅祺，2014，「集合式住宅房價泡沫形成之研究-以台中市為例」，『建築與規劃學報』，15(2/3)：155-174。
3.李春長、游淑滿、張維倫，2012，「公共設施、環境品質與不動產景氣對住宅價格影響之研究-兼論不動產景氣之調節效果」，『住宅學報』，21(1)：61-87。
4.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』，38(2)：289-325。
5.吳孟璇、梁仁旭，2016，「台北市高房價成因剖析-以租價關係、總體因素與預期因素探討」，『土地經濟年刊』，27：53-81。
6.林左裕，2018，「從總經因素及大數據分析不動產市場-兼論桃園市住宅市場之分析」，『土地問題研究季刊』，17(4)：30-48。
7.林左裕、陳慧潔、蔡永利，2010，「影響住宅大樓價格因素之探討」，『評價學報』，3：13-23。
8.林元興，2017，「大量估價法應遵循的程序」，『土地問題研究季刊』，16(2)：75-81。
9.林忠樑、林佳慧，2014，「學校特徵與空間距離對周邊房價之影響分析-以台北市為例」，『經濟論文叢刊』，42(2)：215-271
10.林袓嘉、馬毓駿，2007，「特徵方程式大量估價法在台灣不動產市場之應用」，『住宅學報』，16(2)：1-22。
11.林秋瑾、楊宗憲、張金鶚，1996，「住宅價格指數之研究-以台北市為例」，『住宅學報』，4：1-30。
12.林祖嘉、林素菁，1993，「台灣地區環境品質與公共設施對房價與房租影響之分析」，『住宅學報』，1：21-45。
13.花敬群，2010，「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，12：27-36。
14.洪淑娟、雷立芬，2010，「中古屋、預售屋/新成屋房價與總體經濟變數互動關係之研究」，『臺灣銀行季刊』，61(1)：155-167。
15.洪得洋、林祖嘉，1999，「台北市捷運系統與道路寬度對房屋價格影響之研究」，『住宅學報』，8：47-67。
16.陳奉瑤、楊依蓁，2007，「個別估價與大量估價準確性分析」，『住宅學報』，16(2)：67-84。
17.梁宏富、陳奉瑤，2016，「不動產跨區購買之溢價分析」，『土地經濟年刊』，27：82-116。
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19.張欣民、陳奉瑤，2003，「自動估價系統(AVM)算不算是估價?」，『土地問題研究季刊』，2(2)：72-77。
20.張金鶚、彭建文，1997，「房地產景氣循環與住宅政策」，『住宅學報』，6：67-69。
21.彭建文、楊宗憲，2007，「自動估價系統對不動產估價師之潛在衝擊分析」，『住宅學報』，16(1)：79-98。
22.彭建文、楊宗憲、楊詩韻，2009，「捷運系統對不同區位房價影響分析-以營運階段為例」，『運輸計劃季刊』，38(3)：275-296。
23.彭建文(譯者)，1997，「不動產市場景氣循環、轉變力量與結構變遷」，『住宅學報』，6：71-88。
24.楊宗憲、蘇倖慧，2011，「迎毗設施與鄰避設施對住宅價格影響之研究」，『住宅學報』，20(2)：61-80。
25.董呈煌、李春長、陳俊麟、吳韻玲，2016，「SVR與OLS在住宅價格預測正確率的比較」，『住宅學報』，25(2)：31-51。
26.蘇家宏、黎驥文，2015，「房價分布與社區環境分析-以中壢市為例」，『地理資訊系統季刊』，9(3)：20-22。
（三）博、碩士論文
1.江穎慧，2009，「不動產價格之估值認知與調整-估價行為、大量估價與估值機率之研究」，國立政治大學地政學系博士論文：臺北市。
2.李宗霖，2016，「以類神經網路模式探討住宅房價影響因子之研究」，國立交通大學工學院工程技術與管理學程研士論文：新竹市。
3.谷元，2018，「住宅社區大樓價格離散之分析-兼論買貴買便宜與價格離散關係」，國立政治大學地政學系碩士論文：臺北市。
4.林純如，2017，「資訊揭露對房價影響分析-以實價登錄制度為例」，國立臺北大學不動產與城鄉環境學系碩士論文：新北市。
5.林哲民，2014，「實價登錄制度對住宅價格定錨效果與分散效果之影響-以台北市為例」，國立屏東商業技術學院不動產經營系(所)碩士論文：屏東市。
6.林雅瑩，2010，「大廈住宅樓層別效用比之估價-兼論屋齡對於樓層別效用比之影響」，國立臺北大學不動產與城鄉環境學系碩士論文：新北市。
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