| dc.contributor.advisor | 羅光達<br>楊子霆 | zh_TW |
| dc.contributor.advisor | Lo, Kuang-Ta<br>Yang, Tzu-Ting | en_US |
| dc.contributor.author (Authors) | 蔡子熒 | zh_TW |
| dc.contributor.author (Authors) | Tsai, Tzu-Ying | en_US |
| dc.creator (作者) | 蔡子熒 | zh_TW |
| dc.creator (作者) | Tsai, Tzu-Ying | en_US |
| dc.date (日期) | 2023 | en_US |
| dc.date.accessioned | 1-Sep-2023 16:08:14 (UTC+8) | - |
| dc.date.available | 1-Sep-2023 16:08:14 (UTC+8) | - |
| dc.date.issued (上傳時間) | 1-Sep-2023 16:08:14 (UTC+8) | - |
| dc.identifier (Other Identifiers) | G0110255008 | en_US |
| dc.identifier.uri (URI) | http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/147215 | - |
| dc.description (描述) | 碩士 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 國立政治大學 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 財政學系 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 110255008 | zh_TW |
| dc.description.abstract (摘要) | 本文使用2012年至2019年內政部實價登錄不動產買賣案件資料以及財政部財政資訊中心提供之財稅與個人資料，計算出不動產交易者買賣某一門牌物件之報酬金額與報酬率，與人口統計變數串連並將房屋特性等變數納入控制，在排除價格非常規之特殊交易後，設計出五個模型以漸進方式分析不動產高報酬者之特性，所有模型中自變數與控制變數皆相同，惟應變數之型式與定義不同，分別為連續變數之報酬率、連續變數之報酬金額、報酬率是否大於0%、報酬率是否大於等於50%以及報酬金額之百分位數排序是否位於前10%。研究顯示有4個自變數的回歸結果在所有模型中大致相同，營利事業、已婚女性、無受扶養子女、就業狀態為無業的族群為不動產高報酬者的機率最高。另外4個自變數的結果則將依據應變數為報酬率或報酬金額而有所不同，當應變數為報酬率時獲利最佳的族群為0-29歲、持有3間以上房屋、所得與財富位於全臺0%-50%者；當應變數為報酬金額時報酬最高者則轉變為50歲以上、持有1間房屋、所得與財富位於全臺前5%的族群。 | zh_TW |
| dc.description.abstract (摘要) | This article used real estate transaction data from the Ministry of the Interior and administrative data from the Fiscal Information Agency, covering the period from 2012 to 2019. It calculated real estate transaction return and return on investment (ROI) for specific properties owned by individuals and linked them with demographic variables. Five models were created to analyze the characteristics of high-yield real estate transactions. These models had different dependent variables: ROI as a continuous variable, transaction return as a continuous variable, whether ROI is greater than 0%, whether ROI is greater than or equal to 50%, and whether the transaction return ranked in the top 10%.The research reveals that 4 independent variables consistently show similar results in all models. The groups most likely to achieve high real estate returns are businesses, married females, individuals without dependent children, and the unemployed. The outcomes for the other 4 independent variables differ depending on dependent variable. When the dependent variable is ROI, the most profitable group includes individuals aged 0-29, those who own 3 or more properties, and individuals whose income and wealth are within the 0%-50% range. Conversely, when the dependent variable is the transaction return, the group with the highest returns consists of individuals aged 50 or above, who own only one property, and whose income and wealth are within the top 5%. | en_US |
| dc.description.tableofcontents | 目錄 V表次 VI圖次 VIII第壹章 前言 1第貳章 文獻回顧 7第參章 研究方法 13第一節 資料與樣本 13第二節 模型設定 19第肆章 實證結果 27第一節 敘述性分析 27第二節 實證結果 42第伍章 結論與建議 53參考文獻 55 | zh_TW |
| dc.format.extent | 2913414 bytes | - |
| dc.format.mimetype | application/pdf | - |
| dc.source.uri (資料來源) | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0110255008 | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | 實價登錄 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 不動產交易 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 不動產交易報酬率 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | Actual Transaction Price Registration | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | Real Estate Transaction | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | Real Estate Return on Investment | en_US |
| dc.title (題名) | 高不動產交易報酬者之分析 | zh_TW |
| dc.title (題名) | An Analysis of Individuals with High Returns from Real Estate Transactions | en_US |
| dc.type (資料類型) | thesis | en_US |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 一、中文文獻吳嘉蕙、李友錚、謝宜芳（2013），「運用DEMATEL於消費者購屋決策關鍵評估因素分析」，《明新學報》，39（1），141－152。李佳霖與謝文真（2017），「臺灣家庭擁屋決定因素分析：性別和地區差異」，《住宅學報》，26（1），31－53。林佑儒（2021），「臺灣七大都市地區房價所得比之差異與迷思—購屋者擁屋數與主觀因素分析」，《住宅學報》，30（1），27－47。林佩萱（2015），「家戶購屋與生育行為關係：資源排擠與動機刺激」，《住宅學報》，24（1），89－115。連賢明、曾中信、楊子霆、韓幸紋、羅光達（2021），「臺灣財富分配2004－2014：以個人財產登錄資料推估」，《經濟論文叢刊》，49（1），77－130。陳佳欣（2010），「台灣地區年輕世代首購家戶換屋決策影響因素之探討」，《嘉南藥理科技大學專題研究計畫成果報告》，計畫編號：CN9948。陳佳欣（2014），「家戶居住遷移與換屋決策之研究」，《行政院國家科學委員會補助專題研究計畫成果報告》，計畫編號：NSC101-2410-H041-011。陳佳欣與陳彥仲（2010），「結婚決策對首次購屋決策影響之內生性分析－台灣地區男性受訪者之實證現象探討」，《住宅學報》，19（1），59－80。陳建良與林祖嘉（1998），「財富效果、所得效果、與住宅需求」，《住宅學報》，（7），83－99。陳彥仲與陳佳欣（2005），「引用回溯調查資料論述台灣地區住宅首購之動態現象」，《建築學報》，（54），57－73。陳淑美、張金鶚、陳建良（2004），「家戶遷移與居住品質變化關係之研究－台北縣市的實證分析」，《住宅學報》，13（1），51－74。彭建文與蔡怡純（2012），「住宅自有率對生育率之長短期影響－追蹤資料共整合分析應用」，《人口學刊》，44，57－86。楊宗憲與張金鶚（2001），「台北都會區第二屋購屋行為之研究－從第一屋與第二屋特徵差異分析」，《住宅學報》，10（2），77－90。劉若蓁（2021），《不動產獲利的影響因素》，碩士論文，暨南國際大學高階經營管理碩士學位學程碩士班。鄭育傑（2022），《豪宅購屋者的家庭經濟背景分析》，碩士論文，政治大學財政學系碩士班。叢文豪與廖咸興（1995），「影響不動產報酬率之風險因素及其敏感度之研究」，《住宅學報》，（3），21－44。羅詠傑（2020），《以財產登錄資料推估臺灣營利事業財富》，碩士論文，政治大學財政學系碩士班。二、英文文獻Goldsmith‐Pinkham, P. and K. Shue （2023）, “The gender gap in housing returns” The Journal of Finance, 78（2）, 1097-1145.Henley, A. （1998）, “Residential mobility, housing equity and the labour market” The economic journal, 108（447）, 414-427.Kermani, A. and F. Wong （2021）, Racial disparities in housing returns （No. w29306）, National Bureau of Economic Research.Naranjo, A. and D. C. Ling （1997）, “Economic risk factors and commercial real estate returns” The Journal of Real Estate Finance and Economics, 14, 283-307.三、網路資源內政部不動產交易實價登錄服務網內政部不動產資訊平台 | zh_TW |
