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國立屏東商業技術學院 不動產經營系(所) 呂宗盈所指導 林韻芬的 以模糊德爾菲法應用於劃定都市更新地區評估指標之研究 (2012),提出三峽北大預售屋關鍵因素是什麼,來自於都市更新、住宅屬性、模糊德爾菲法。

而第二篇論文國立臺北大學 企業管理學系 吳泰熙、李緒東所指導 許智淵的 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 (2011),提出因為有 類神經網路、特徵價格法、房價的重點而找出了 三峽北大預售屋的解答。

最後網站三峽北大租屋售屋資訊交流網 - Facebook則補充:社團秩序維護法○○○ 第一條、出售貼文規定: 第1款:以下六個主要標示需全部打出來,排列順序、增加內容,可自行調整『案名』『價格』『格局』『地址(到巷)』『坪 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了三峽北大預售屋,大家也想知道這些:

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以模糊德爾菲法應用於劃定都市更新地區評估指標之研究

為了解決三峽北大預售屋的問題,作者林韻芬 這樣論述:

本研究主要針對都市更新條例於民國八十七年公佈至今,其中有關更新地區劃定僅只有第五條至第七條的規定,未有更明確的說明。都市更新條例在評估劃定更新地區範圍,主要以實質環境窳陋程度做為原則,卻忽略日後地區是否具有再發展的價值潛力,而此潛力應是決定都市更新重要考量因素;且基於都市更新條例第一條促進土地利用與健全都市機能之更新目標,除了評估環境窳陋程度外,應進一步考量地區是否具有吸引投資更新與進行再發展的潛力。因此,本研究從地區再發展潛力思考,探討由房價之住宅屬性、相關法令及相關研究之評估因子劃定更新地區指標,以符合法規又具經濟效益方式,分析未來更新地區劃定依據,藉由設計模糊德爾菲法(Fuzzy De

lphi Method;FDM)的專家問卷,再整合各專家學者之共識,進而建立劃定更新地區評估指標。由研究結果得知,本研究的「建物狀況」項目其各專家共識值總計為5.55;「鄰里環境」項目其各專家共識值總計為5.18;「地區可及性」項目其各專家共識值總計為4.46,研究發現專家較為重視「建物狀況」項目的問題,其次是「鄰里環境」項目,最不受重視的是「地區可及性」項目。雖然「地區可及性」落於最不被重視的項目,但本研究仍然證明對房價有影響的住宅屬性之「地區可及性」的評估指標,可以被納入劃定都市更新地區評估指標內。

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

為了解決三峽北大預售屋的問題,作者許智淵 這樣論述:

如何精確估計不動產價格一直為房地產研究領域的熱門話題。影響房地產價格形成因素眾多,變數選擇與估價方法之不同亦會影響估價的準確性。過往較常使用市場比較法、收益還原法、成本法與特徵價格法(迴歸模式)等進行估價,但上述方法各有其主客觀考慮不同之處,並不能準確有效地進行預估。隨資訊產業快速發展,利用電腦模擬人類思考模式而發展的類神經網路技術(artificial neural network, ANN)則逐漸運用於估價上。產、官、學界過往針對房地產價格預測研究,主要針對透過不同估價方法與計量模型之建立,以進行房地產價格預測與檢驗。並探討房地產價格變化之相關變數對房地產價格影響程度。本研究分別運用特徵

價格法(迴歸模式)及類神經網路技術預測台北市房地產價格,試圖建立一套估價模型以進行房價之預測。實證結果顯示,資料樣本區分時,特徵價格法之預測準確性優於類神經網路。時間因素對預測準確性之影響並不顯著,但對公寓住宅則有顯著提升,整體預測準確性仍以特徵價格法優於類神經網路。以平均成交單價為依變數時亦有同樣之結果。影響台北市房價之主要因素仍以房屋自身因素如坪數、有無停車位、樓高比等因素較為相關,總體環境因素與鄰里環境影響房地產價格並不明顯。