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591 實 價 登錄 PTT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
國立屏東大學 不動產經營學系碩士班 李春長所指導 王裕成的 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 （2020），提出591 實 價 登錄 PTT關鍵因素是什麼，來自於階層線性成長模型、住宅重複交易、住宅價格、交易時間、面積、住宅型態、區位。
591 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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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591 實 價 登錄 PTT 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。