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國立高雄科技大學 風險管理與保險系 周百隆所指導 魏雨涵的 地上權房價未來走勢之研究-以高雄市為例 （2021），提出永慶房屋實價登錄地圖關鍵因素是什麼，來自於地上權住宅、不動產、特徵價格模型、分量迴歸。
而第二篇論文東吳大學 巨量資料管理學院碩士學位學程 呂明頴所指導 李俊毅的 以不動產實價登錄資料預測不動產之價格-探討新冠肺炎疫情之影響 （2020），提出因為有 實價登錄、房價預測、新冠肺炎、極限梯度提升的重點而找出了 永慶房屋實價登錄地圖的解答。
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土地法實用：地稅.徵收.地政士執業
為了解決永慶房屋實價登錄地圖 的問題，作者李永然,林永汀 這樣論述：
深究不動產議題之中，最為根本即屬土地法，若想認識並進入房地產等相關行業，更不能不了解其各種規定，尤其土地法攸關一國之土地政策，其往往左右了國家的經濟發展，由此便可知曉土地法的重要性。本書以土地法為主軸，依照土地法脈絡，詳論土地法後二編即土地稅、土地徵收之規定及地政士執業應注意事項，再引用相關法規佐證。提供民眾與從事土地相關行業人士對土地法規定、運用的參考依據。
地上權房價未來走勢之研究-以高雄市為例
為了解決永慶房屋實價登錄地圖 的問題，作者魏雨涵 這樣論述：
台灣土地面積狹小，建地資源分配不足，國內各縣市房價差異極大，六都地區的房價易漲難跌成為民怨之首。國人因地上權建案有居住年限之限制、無土地所有權，對地上權不動產仍存在抗拒心理，若座落區位良好，醫療生活機能佳，逐漸於都會地區之民眾也可接受地上權建案。地上權住宅雖無土地持分，但只要位於精華地段、交通便捷、生活機能等加分條件，便可支撐買氣，於長期間來觀看，地上權住宅之房價依舊看漲。本研究資料來源於2019年01月至2021年06月「內政部不動產交易實價查詢服務網」，高雄市地上權住宅大樓房價未來發展評估鑑價之影響為主要探討，透過特徵價格理論模型與分量迴歸模型進行實證分析，並放入相關因子進行對於地上權不
動產售價之討論與分析，於不同價位水準下的房價有無差異。經實證結果顯示，於整體樣本在不同價位與不同區位而言，地上權住宅大樓價格在位於管制學區內皆呈現負向顯著影響。普通最小平方迴歸模型與分量迴歸模型之實證分析，解釋位於不同分量或區位下，對於地上權住宅大樓價格皆具有的影響力各不相同，可供投資者或消費者於購置地上權房地產時之參考依據。
以不動產實價登錄資料預測不動產之價格-探討新冠肺炎疫情之影響
為了解決永慶房屋實價登錄地圖 的問題，作者李俊毅 這樣論述：
過去探討不動產房價預測的研究多為針對房屋屬性、環境因素或是總體經濟因素進行研究，鮮少針對非常態性事件所造成的影響進一步探討，2019年底中國大陸武漢地區爆發新冠肺炎(COVID-19)，疫情迅速擴散至全球，為進一步了解新冠肺炎疫情對於國內不動產價格之影響，本研究收集2019年至2020年新北市不動產實價登錄交易資料，結合確診人數資料與相關總體經濟因素資料，運用線性迴歸、隨機森林及極限梯度提升法三種機器學習方法建置房價預測模型，並進一步探討新冠肺炎疫情是否為影響房價的因素。根據本研究實證結果分析，消費者物價指數是線性迴歸模型的顯著關聯變數，也是本研究使用三種機器學習方法中共同的前三大重要性變數
，而累計全台確診人數、發行量加權股價指數則分別是隨機森林模型及極限提度提升模型最顯著的關聯變數，由此可證，在經歷新冠肺炎疫情的衝擊後，本研究提出的新冠肺炎疫情相關變數確實為影響不動產房價的因素。而本研究以均方根誤差(RMSE)衡量模型預測能力，實證結果顯示極限梯度提升模型之預測績效優於線性迴歸模型及隨機森林模型，代表在經歷新冠肺炎疫情的影響後，極限梯度提升方法仍可做為較佳的房價預測模型。