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國立臺北大學 企業管理學系 李緒東所指導 陳彥樺的 應用文字探勘技術之住宅房價模型 —以新北市汐止區為例 （2019），提出預售屋實價登錄ptt關鍵因素是什麼，來自於文字探勘、時間序列分析、特徵價格法、房價、實價登錄。
預售屋實價登錄ptt進入發燒排行的影片
#買房#新手買房#實價登錄#建商
蕾咪3年內的財務目標是在台北買一間自住房，因此最近看了很多房，發現房子有分為4種價格，成交價、銀行鑑價、實價登錄和成交價，這次想幫大家一一解釋不同價格代表的意義，希望你們在未來都能談個好價錢呦～:)
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00:00大家好～這次要來分享買房的四種價格！
01:00蕾咪買房的心路歷程～
02:09建商開價
02:32成交價格
02:54實價登錄
03:36銀行鑑價
03:43總複習時間～記起來了嗎？
05:44蕾咪想知道～你買房了嗎？當初怎麼議價？
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應用文字探勘技術之住宅房價模型 —以新北市汐止區為例
為了解決預售屋實價登錄ptt 的問題，作者陳彥樺 這樣論述：
購屋是人生中的大事，然而一般民眾在資訊不對稱與經驗不足的情況下，實在難以做出優質的決策。我國在2012年8月1日起實施不動產實價登錄，希望藉由此一公開資訊避免人為操作，促進不動產交易健全化。然而，實價登錄實施8年以來，仍有需要改善之處，如預售屋登錄時間過晚，導致價格失真、實價登錄資訊採去識別化方法，使一般民眾無法辨認該標的確切位置等問題。因此，在實價登錄制度尚未完善之前，一般大眾可能對所揭露之資料存在疑慮，在買賣房屋前會相對謹慎，先搜尋足量資訊及評價後，才進行購屋行為，以避免進行不合理的交易產生損失。本研究以新北市汐止區為例，並選擇內政部不動產交易實價查詢服務網以及臺灣知名網路論壇（批踢踢實
業坊，以下簡稱PTT）作為資料來源。研究中先利用特徵價格模型對實價登錄資料進行分析，分析出影響房價的變數。接著，加入時間序列變數與文字探勘結果，建構新的特徵價格模型，希冀能提供一個更準確的房價預測模型給未來買賣房屋者作為參考。研究結果顯示，一般大眾在PTT home-sale版上討論房屋相關議題時，主要以房屋特徵如移轉坪數、屋齡、車位等為考慮要點。在住宅價格預測模型方面，原始的特徵價格模型在加入實價登錄筆數與文字探勘結果的變數之後，配適值獲得些微改善。在考慮時間序列變數的模型中，加入實價登錄筆數與文字探勘結果的變數後，其配適值並無改善；但在預售屋的預測模型中，其配適值獲得相當改善。透過研究結果
發現，PTT home-sale版文章數對住宅價格有正向影響；而實價登錄筆數則對住宅價格有負向的影響。