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應用實價登錄建立以聚類方法之堆疊泛化房價預測模型 -以桃園市區分建物房價資料為例

為了解決台中市北屯區中古屋的問題，作者黃允亭 這樣論述：

本研究探討結合聚類分析的堆疊泛化模型對台灣房價預測的適用性。利用最新可用的桃園市實價登錄資料, 本研究首先拓展了Trivedi et. al (2015) 的聚類分析集成學習方法，建立了一個聚類分析的兩層堆疊泛化模型。第一層聚類分析群模型分別由Lasso，KNN以及決策樹建立，第二層元模型分別由線性迴歸、隨機森林以及XGBoost所建立。接下來用此拓展的兩層聚類分析堆疊泛化模型預測了桃園市房價資料，並與其他機器學習模型，包括線性迴歸、隨機森林和XGBoost，比較他們的預測結果。

臺南市房價波動影響關鍵因素之實證研究

為了解決台中市北屯區中古屋的問題，作者蔡念娟 這樣論述：

19世紀的臺南市為當時臺灣的經濟、政治、貿易、金融中心，現今臺南為南臺灣學術、科技、教育之中心，包括國家圖書館南部分館、工業技術研究院南創園區、南部科學園區。根據內政部不動產資訊平台所公布的2018年第4季房價負擔指標顯示全國的房價所得比為8.57(倍)，而臺南市的房價所得比為6.67(倍)，房價所得比越高，民眾負擔房價的能力就越低， 顯示臺南市的民眾需要花費6年以上的可支配所得平均薪資才有可能買到一戶中位數價格的住宅。面對高房價，政府陸續實施奢侈稅、實價登錄、管制房貸等措施，雖然成功抑制成交量，但房價不跌，民眾抱怨連連，因此行政院再次宣布「房地合一稅」政策。本研究以臺南市所管15萬人口以上

之永康區、安南區及東區行政區為研究範圍，期間自2014年1月至2018年12月間共5年計36,275筆不動產實價成交資料，按逐筆房地成交資料進行特徵價格法與分量迴歸分析，並從建物個別特徵、總體經濟、房市供需、房市政策等構面進行探討。實證結果發現臺南市永康區、東區及安南區房價皆受到租金指數及房市政策房地合一稅的影響，根據不動產資訊平台統計資料，租金指數過去5年來皆維持上升走勢，以租金指數而言，租金指數越高表示所支付的租金越高，租金指數每上升1%，房價上升3.67至10.09%。另外，在實施房地合一稅之後，房價下修1.38%至8.43%，顯示實施房地合一稅政策後對房價有影響且呈負向顯著。