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研究生: 黃智穎
Huang, Chih-Ying
論文名稱: 台南市成大城房價之預測
Forecasting the House Prices for ChengDa Apartment in Tainan City
指導教授: 潘南飛
Pan, Nang-Fei
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 工學院 - 土木工程學系
Department of Civil Engineering
論文出版年: 2021
畢業學年度: 109
語文別: 中文
論文頁數: 179
中文關鍵詞: 決策樹類神經網路多元迴歸房價預測實價登錄
外文關鍵詞: Decision trees, Artificial Neural Network, Multiple Regression, Actual Price Registration, Predicting House Prices
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  • 摘要
    為了落實居住正義與健全的房市,內政部於民國101年8月開始推動實價登錄系統,使房地產價格更加的透明化,透過公開實際的交易價格來解決以往資訊不對稱的情形,此法不僅能讓一般民眾更加了解市場行情更能緩解應資訊不對稱而居高不下的房價。為了能讓一般民眾都能方便使用及查詢,本研究所使用的所有數據皆來自實價登錄系統級政府機關之公開資料,使用多元迴歸式、決策樹及類神經網路建構出房價預測模型來相互比較分析。
    過去已有許多研究運用類神經網路來預測房價的研究,但有些研究為了使資料量充足提高預測準確度,資料的來源及範圍並沒有加以限制,故本研究針對單一住宅大樓進行研究。有許多學者使用決策樹應用於醫學與股市,較少學者使用於房價之預測,且有別於類神經網路預測的過程不公開透明,故本研究使用決策樹進行預測,由於決策樹模型能清楚地展現其分類與預測的規則流程,能讓使用者更加明白。
    本研究主題為台南市北區-成大城進行房價預測,將結果進行比較分析,結果發現三種方法在成大城的預測中R-Squared值皆有0.8以上,顯示此三種模型對於成大成房價的預測有相當高的預測模型解釋能力,本研究模式應可作為購買成大城時房價預測的參考依據。

    ABSTRACT
    In order to implement housing justice and a health housing market, the Ministry of Interior (MOI)began to promote the Actual Price Registration System in August 2012 to increase the transparency of market price of the real estate, and to solve the problem of information asymmetry in the past by disclosing actual transaction prices. Due to information asymmetry, the general public has less information about the market conditions. In order to make it easier for the general public to use and inquire, all the data used in this research is from the public information of the government agencies. The decision tree and Neural network are used to build house price prediction models for mutual comparison and analysis. Hope these methods can provide helps to solve the problems caused by information asymmetry.
    In the past few years, many research used Neural Networks to predict house prices. To make the data more sufficient and high prediction, the source and scope of the data are not restricted so this research only focus on one building. Many scholars use decision trees to predict illnesses in medicine and the stock market. Fewer scholars use Decision trees to predict house prices, and the process is different from Neural network predictions which is not open and transparent. Therefore, this study uses decision trees to predict. The tree model can clearly show its classification and prediction rule, allowing users to understand more.
    This study only focus on using the two prediction models and multiple regressions to predict Tainan North District Chengda Apartment. The results show that the R-Squared value of the three methods are all above 0.8, which shows these three models have high explanatory power to predict house prices. These methods can also help people who are going to buy Chengda Apartment.

    摘要 I ABSTRACT II INTRODUCTION III MATERIAL AND METHEDS III RESULT AND DISCUSSION III CONCLUSION IV 誌謝 V 表目錄 X 圖目錄 XII 第一章 緒論 1 1.1 研究背景與動機 1 1.2 研究目的 3 1.3 研究範圍與限制 4 1.4 研究流程與架構 5 第二章 文獻回顧 7 2.1 房價估價法 7 2.1.1 收益還原法 7 2.1.2 市場比較法 7 2.1.3 成本法 9 2.1.4 特徵價格法 9 2.1.5 房價估價法小結 10 2.2資料探勘 10 2.2.1 資料探勘定義 11 2.2.2 資料探勘模式 11 2.2.3 資料探勘流程 12 2.3 類神經網路(Artificial Neural Network,ANN) 14 2.3.1類神經網路概述 14 2.3.2 類神經網路應用於預測與統計分析之相關文獻 15 2.4 決策樹(Decision Tree) 15 2.4.1決策樹概述 15 2.4.2 決策樹應用於預測與統計分析之相關文獻 16 2.5 各類影響房價變數的選取 17 2.5.1 各類變數選取之相關文獻 18 第三章 研究方法 20 3.1 預測流程 20 3.1.1 逐步回歸法 20 3.1.2 流程建立 21 3.2 配適度檢定 23 3.2.1 K-S檢定法(Kolmogorov-Smirnov Test) 23 3.3 預測模型 25 3.3.1 多元迴歸模型 25 3.3.2 決策樹模型 27 3.3.3 類神經網路模型 36 3.4衡量指標 39 3.4.1相關分析 39 3.4.2預測誤差(Forecast Error, FE) 40 3.4.3 平均絕對誤差(Mean Absolute Error, MAE) 40 3.4.4平均絕對百分比誤差(Mean Absolute Percent Error, MAPE) 41 3.4.5均方根誤差(Root Mean Squared Error, RMSE) 42 3.5 相關指數變數與實價登錄中建物的變數選取 42 3.5.1 實價登錄中建築物的變數 43 3.5.2 相關指數之變數 43 第四章 案例分析與探討 46 4.1 資料蒐集與篩選 46 4.2 K-S檢定 47 4.2.1 機率分佈函數 47 4.3 迴歸模式模型 49 4.3.1 迴歸式的建立 49 4.4 類神經網路模型 57 4.4.1 模型各項參數的設置 57 4.4.2 以交易年度資料分區 58 4.5 決策樹模型 62 4.5.1 模型各項參數的設置 62 4.5.2 以交易年度資料分區 63 4.6 車位 71 4.7 迴歸模式、類神經網路模型及決策樹模型預測結果比較 71 4.8 以迴歸模式、類神經網路與決策樹三種不同預測方式來預測未來三年(2022~2024年) 下半年成大城之房價 73 4.8.1 迴歸模式 75 4.8.2 類神經網路 87 4.8.3 決策樹模型 89 4.8.4 2020年至2021年最新的成交價 90 4.8.5 結果比較與分析 90 第五章 結論與建議 93 5.1 結論與貢獻 93 5.2 後續研究與建議 94 參考文獻 95 附錄、研究數據 99

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