二手房屋的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們查出實價登入價格、格局平面圖和買賣資訊

巨震創生：九二一震災的風險分析與制度韌性

為了解決二手房屋的問題，作者龔怡文,劉季宇,簡文郁,鍾立來,葉錦勳,張宜君,陳慈忻,陳淑惠,陳亮全,周偉賢,曾裕淇,林冠慧,林宗弘,林沛暘,邱聰智,李俊穎, 這樣論述：

　　九二一震災是臺灣災害科學發展與政策改革的里程碑，為什麼有些地方的災損較嚴重？為什麼有些受災社區能夠成功復興？本書為國家地震工程研究中心、中央研究院、國立臺灣大學與師範大學等學者合作的成果，回顧臺灣地震科學，特別是九二一地震之後的研究發展。 　　全書分為四個部分：第一部分為震災風險研究導論，介紹資料來源與研究方法；第二部分解構震前風險，介紹危害度、暴露度與脆弱度等概念與其對九二一震災的分析結果，提出「樞紐城鎮」（nexus township）的概念，認為介於都會區與麓山帶之間的中小型交通樞紐城鎮，是社會脆弱之所在。第三部分介紹韌性的概念、探討九二一震災後的房屋重建、社區

重建、校園重建以及心理重建；第四部分「面對下一場巨震」探討臺灣防救災制度變遷，並提供未來改革建議。巨災不僅留下傷痛，也帶來公民參與改革的機會之窗，這是臺灣民主對抗災害風險的「制度韌性」優勢。

二手房屋進入發燒排行的影片

高雄市住宅重複交易價格變動之研究–以階層線性成長模型之分析

為了解決二手房屋的問題，作者王裕成 這樣論述：

　　本研究探討高雄市25個行政區住宅重複交易價格的差異，運用2012年至2020年間之實價登錄交易資料，以階層線性成長模型探討影響住宅重複交易價格的差異。階層一之時間變動因素分別為住宅屋齡與重複交易時間，階層二之住宅本身特徵因素分為住宅面積、住宅型態與所在區位因素做為本研究模型設定之自變數。分別以零模型、以平均數為結果的迴歸模型、隨機係數模型、以截距項為結果模型與非隨機變異斜率模型五個次模型分析。零模型估計結果顯示，其變異之估計值為0.42816，達到1%顯著水準，顯示住宅重複交易平均價格於各住宅間具有顯著之差異，而組內變異 為0.03939，其組內相關係數(intraclass corre

lation coefficient, ICC)約為91.65%。組內相關係數介於0到1之間，表示住宅重複交易平均價格中組間所占之變異為91.65%，組內所占的變異為8.35%。非隨機變異斜率模型估計結果顯示，交易時間一次方與二次方對住宅重複交易價格具有顯著之影響。除住宅交易價格每年的成長率(growth rate)與成長速率(how rapidly they progress)並未因住宅型態(華廈與住宅大樓)不同而有所差異外。其餘面積與區位對於住宅交易價格每年的成長率與成長速率都會產生干擾。屋齡對住宅重複交易價格之影響會受到面積、住宅型態與區位的干擾。在控制住宅面積、型態、區位及屋齡變數對住

宅交易價格的影響後，會降低初始價格之隨機成分。

金錢如何變危險：投資理財必讀，現代金融怎麼造福人類，但也威脅我們的生存?

為了解決二手房屋的問題，作者克里斯多福．瓦雷拉斯,丹．史東 這樣論述：

明白金錢怎麼流動，你就能理解這個世界如何運作，包括投資。 　　★《紐約時報》「Top100交易王」第一手內幕讓人停不下來 　　★上市即登美國亞馬遜「金融服務類」分類暢銷榜Top5 　　★美國亞馬遜讀者4.6顆星推薦 　　★《賈伯斯傳》作者華特．艾薩克森、《寇克斯評論》、《書目雜誌》重磅推薦   　　那些金融事件並不遙遠，隨時都可能讓你的錢化為零 　　曾經，金錢的世界很簡單。你有存款帳戶、房貸、車貸，以及一些簡單的投資。但是二○○八年的金融海嘯卻將絕大多數人推向一場惡夢，我們終於知道銀行所提供、琳瑯滿目到令人暈眩的投資組合、往上漲的股票，包括存在銀行的錢都有可能一夕成空。 　　到底金融

體系是怎麼變得錯綜複雜又充滿危險？華爾街三十年資深老手、少數能親眼見證重大金融事件的作者，以獨特視角及第一手故事為讀者一一解惑：   　　◆曾經主打平價消費的迪士尼樂園，為何在八○年代驚險躲過「惡意收購」之後，轉變成現在的高級收費模式？企業掠奪者「優先重視獲利」對全球企業和一般投資人帶來什麼樣的影響？ 　　◆為何大企業老愛到處收購小公司？為什麼常看到創業菁英在公司發展到一定程度時，著手賣掉自己的心血？當一家公司追著「季度獲利」跑，身為投資人的我們該高興還是要小心…… 　　◆你知道誰在主理你所居住城市的公共財政？他們夠格嗎？美國橘郡的破產讓我們知道身為市民及國民，再也不能置身事外，監督或了解

都有其必要。 　　從這些故事我們將會了解金融體系的變化，如何對個人、群體、國家與世界層面產生影響，金錢既造福我們，但也可能危及我們的生存。如果對於投資概念一知半解，卻還是選擇跟風進場；對於勞工退休金或健保資金短缺的問題，也抱持「與我無關」的鴕鳥心態，那麼華爾街上起初立意良善的構想，都可能變成颶風級的災難，瞬間摧毀我們努力的一切。 共同推薦 　　劉奕成 （CFA協會榮譽理事） 專文導讀 　　99啪（99啪的財經筆記版主） 　　Jenny（JC財經觀點創辦人） 　　Jet Lee（Jet Lee的投資隨筆版主） 　　顏擇雅（出版人‧作家） 　　（依姓名筆劃順序排列） 　　金融能成為美好助人

的工具，也能變成傷人的武器。本書作者藉由回顧金融科技的變化、華爾街的商業魔術如何形塑現代金融體系，真實且精闢地討論帶領讀者發現更深層的產業面貌。──Jenny（JC財經觀點創辦人）   　　作者用說故事的方式告訴讀者。原來大家所看到的金融商品、市場行情，都不是你想像中的那樣。你知道的越多，就會開始思考如何保護好自己的辛苦錢。──Jet Lee（Jet Lee的投資隨筆版主）   　　這本書值得展卷細讀，如果是巧克力，儼然是百分之九十五黑巧克力，初入口但覺無味或偏苦，但是回甘。想知道金融如何變危險，這本書是絕佳的導讀，但是要避免危險，還得看你我自己。──劉奕成（CFA協會榮譽理事）

遙測指標在房價估算中的應用

為了解決二手房屋的問題，作者葛思昊 這樣論述：

近年來，中國大陸的城市化發展迅速。隨著城市化的發展浪潮，房屋交易也變得更多。典型的例子是位於浙江省杭州市的房地產市場繁榮，因此被選為研究區域。貝殼找房是鏈家這一仲介旗下的房屋交易網站，該網站會發佈其平臺人員經手的成交案，我們通過貝殼找房收集了2019年1月至2020年9月的32,000多宗二手房屋交易記錄。這些屬性包括房價，房屋類型，房屋面積，方向，建築風格，電梯，裝修，建成年代和出售時間。基於收集的資料，旨在建立一個迴歸模型來估算房地產價格。為此，除了上面列出的屬性外，我們還收集了從遙測圖像中提取的NDVI、NDBI和LST等環境因素。通過高德地圖API獲取捷運站、中小學、公園廣場等POI

點位。并且還加入距離舊CBD、距離新CBD以及距離西湖等變量。爲了驗證COVID-19以及遙測指數對於房價的影響，我們做了探索性空間數據分析。因爲受到COVID-19大流行的影響，杭州市2020年第一季度二手房屋成交極少，隨著疫情在杭州的結束，杭州市二手房市場在第二季度迎來大增長。2020年前三季度杭州市的NDVI較去年同期有明顯增長，而LST在房屋高成交區有略微的下降，不過杭州市整體的NDBI略有上升。最後將遙測資料獲得的指數被放入特徵價格模型中以執行迴歸計算，結果表明NDVI、NDBI和LST對於房價是顯著的。NDVI與房價正相關，而NDBI和LST則與房價負相關。