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日本買房大哉問：在地專家為你解答投資者最關心的50個疑問

為了解決買 納 智 捷的問題，作者TiN 這樣論述：

　　2013年，安倍經濟學射出了三支箭，再加上同年申奧成功，引爆了台灣人對日本房地產的爆買潮。當時，在台灣專營日本不動產買賣的業者如雨後春筍般冒出，其中也不乏老牌房仲企業加入戰局。時至2022年，日圓大幅度貶值至20年來新低價位，再度引爆了外資瘋搶日本不動產的狂潮。同時，因為疫情封控等因素而急欲出逃的中國富裕階層，不，甚至連中產階級，都眼見機不可失，趁機入市搶日本房。另一方面，因為後疫情時代的通膨以及供需失衡，東京精華區的房價早已突破了90年代泡沫時期的新高點。在這樣的環境之下，究竟日本的不動產還能不能買？應該要怎麼選？投資難度更甚以往！ 　　本書的作者TiN長期居住在東

京，是資深房產投資家，也是位擁有日本不動產經紀人「宅建士」證照的日本房市專家。曾於台灣出版過三本東京不動產投資的相關書籍，這些書籍當時還被機構投資家以及專做日本線的房仲人員視為是入行的基礎教科書。此外，這三本書也幫助了許多當時赴日買房的投資者深入了解市場、閃避掉了許多風險。 　　後疫情時代，作者再次以尖銳的觀點、在地的視角、並結合最新趨勢，撰寫了《日本買房關鍵字》與《日本買房大哉問》兩書。本書《日本買房大哉問》內容詳細分析在日本購買房屋時，會有哪些稅金需要支付；選屋時，要注意到物件的哪些細節；東京的大輪廓長得怎樣；從泡沫時代至今，日本房市經歷了怎樣的循環...等。同時，本書也詳細介紹買房時，

一定要有的正確心態。 　　本書總共七大篇，50個問與答。這些都是在日本買房時，非常重要的基本觀念與知識。內容不浮誇、不勸敗、不唱衰、不高談闊論教你如何炒房賺大錢，但告訴你，日本買房不能不懂的知識與不可不知的風險。在你花上千萬日圓赴日買房前，不妨先花個幾百塊台幣購買這兩本書，就當作是日本買房前的「重要事項說明書」。相信這兩本書一定能幫助讀者更加了解日本不動產市場的整體輪廓，買屋決策時，能夠掌握全局、趨吉避凶。也期望各位讀者讀完本書後，能夠買到心中理想屋、投資順利賺大錢！ 　　一、啟蒙篇　～你以為簡單，但其實不簡單的日本買房Q&A 　　日圓打七折，就等於房價打七折？什麼時間才是最佳買點

？ 　　日本房子只會折舊？本篇為你破解各種似是而非的迷思！ 　　二、現況篇　～了解日本房市趨勢，鑑古知今 　　泡沫時期，日本房市跌得多慘？新一波的房市循環又如何上漲？ 　　疫情對日本房市帶來了怎麼樣的衝擊？本篇以時間序列，帶你遨遊時光！ 　　三、觀念篇　～買房技巧與投資策略 　　買房，日本人跟你想得不一樣。把台北那招搬到東京，不一定就適用。 　　房價會漲會跌？賣屋如何定價？建立正確觀念，才能贏在致勝起跑點！ 　　四、東京篇　～用在地眼光，帶你探索大街小巷 　　外國人想買的地方，日本人可能避之唯恐不及。買在哪裡才是上上之選？ 　　作者長居東京超過十年，走遍大街小巷，為你揭開各地區的神秘面紗

！ 　　五、選屋篇　～這樣條件的房子，就是好屋 　　怎麼樣的房屋，才是好屋？怎麼樣的物件，盡量少碰？ 　　本篇告訴你挑選個別產品以及觀察社區時的各種訣竅！ 　　六、稅金篇　～日本買房會碰到的稅金問題，算給你看 　　日本萬稅萬萬稅，各種持有成本也比你想像中的高出許多。 　　搞懂複雜的稅金、善用節稅技巧，才是賺錢致富的關鍵！ 　　七、精算篇　～教你用數字，算出房子值不值得買 　　真實投報率是多少？量價之間有何關係？投資移民是否可行？ 　　一間房屋是否物超所值？全部舉實際的例子，算給你看！ 本書特色 　　◎華人圈最專業、詳細的日本置產工具書 　　◎稅制・地段・市場趨勢，精準分析！ 　　◎專

家帶路，教你避開地雷與誤區。 　　出版過多本東京買房暢銷書籍，且擁有台日多年房地產投資經驗的房市專家TiN，教你錢進日本時，該怎麼趨吉避凶！ 專文推薦 　　官柏志｜株式会社LANDHILLS董事長 　　黃逸群｜東京都心不動產董事 　　廖惠萍｜東京房東網集團會長 　　顏博志｜海內外房產專欄作家 　　（依姓氏筆畫排序）

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營建工程契約保固制度之研究

為了解決買 納 智 捷的問題，作者何一民 這樣論述：

近年來，國內雖以高科技工業如半導體產業為經濟發展核心，以往的工業火車頭「建築、營造工業」成長動能已日漸趨緩，然而，政府意識到前瞻建設計畫之運行、社會住宅及都更危老改建需求仍仰賴於營造工業，遂逐步採取許多改革措施諸如政策性擴張投資、協助技術創新與轉型、完善營造法制環境等，以期帶動營造產業之復甦。其中關於法制現況，工程履約流程中最為常見的議題，除承包商應如期完工外，莫過於工程瑕疵衍生之爭端，此殊值業主與承包商重視。事實上，民法與工程相關法令雖有瑕疵救濟規範，卻不足以因應實務上變化多端之瑕疵紛爭，因此，本論文擬以工程產生瑕疵時應如何救濟作為研究目標。工程生命週期中產生瑕疵並受業主發現的時點，區分為

承商施工期間、業主驗收程序與業主使用階段，雙方就上述三個階段產生之瑕疵該如何處理並界定法律關係？本論文主軸承商之保固責任究係上述三項階段中之哪一階段？為何民法承攬針對工作物瑕疵已存有物之瑕疵擔保責任，還需另行創設保固制度？此兩制度之關聯性何在？應如何精準操作？均為本論文所關切之議題。正因我國工程保固法制諸多概念沿襲英美工程契約所慣用條款，並逐步發展成工程慣例，法律人員在無法正確理解保固制度發展脈絡之情況下，時常誤解法律關係進而錯誤適用法律。職此，誠有必要釐清工程保固制度之基本架構與其性質所屬，方能重新認識工程保固制度並定紛止爭工程瑕疵之疑慮。此外，業主若藉定型化契約之手，針對工程瑕疵設計出風險

分配不甚公平、合理的保固條款，承商該如何應對？保固條款若有所缺漏，應如何進行契約漏洞之填補？此時，民法承攬之瑕疵擔保規範與FIDIC國際營建工程契約又扮演著何種要角？工程裁判實務上針對瑕疵之重要爭議又該如何精確地解決？亦為本論文研究方向。以下，本論文將陸續梳理上述爭議並提出一己之見，希冀能夠勾勒出一套完整的工程瑕疵救濟制度，創造美好的工程法制環境。

開店的地點學： 三萬份大數據分析「地點」的布局戰略， 你務必要懂的街道線索。

為了解決買 納 智 捷的問題，作者榎本篤史 這樣論述：

　　累積三萬份實地調查，用大數據分析「地點」的布局戰略。 　　挑好地點，不再是超商總部和房地產公司的機密檔案，現在有了一套方法。 　　◎店面選什麼點，生意一定做得起來，投資鐵定增值？ 　　◎租金高是風險，絕非業績保證，離開蛋黃區，轉角好地點你挑得出來嗎？ 　　◎所謂有人潮，多少人算多、怎樣算少？用什麼判斷？ 　　◎跟著麥當勞、星巴克設點投資，就穩賺不賠？捷運出口最容易成旺店？錯！ 　　◎咖啡店翻桌率好低，怎麼成功？商業辦公區人潮洶湧，為什麼開餐廳很難賺錢？ 　　作者榎本篤史是地點開發專家，擁有二十年以上實務經驗， 　　他說，把店開在什麼地點才會賺錢？答案就在現場。 　

　本書就是他量化三萬份勘查資料的結晶。 　　同個地點他至少走超過四回：平日的白天和晚上、假日的白天和晚上， 　　整理出開店地點的十大街道線索。完美店鋪有公式，複製套用就好。 　　◎想找開店的好地點，你得先喜歡逛街。因為街道是閱讀人類心理的戰略寶庫！ 　　．路邊開店，三角窗未必都好，你要找「受角」 ！ 　　十字路口有四個三角窗，只有一個是理想店面，你會挑嗎？ 　　弧形道路轉彎處是好店面嗎？麥當勞最愛把店開在彎道外緣，為什麼？ 　　店面太小怎麼辦？你可以模仿得來速的動線規劃。 　　．店面不好停車、客人不來怎麼辦？利用錯覺消除心理障礙 ！ 　　相同面積的停車空間，地上車格畫的是雙線或單線，居然

會影響顧客停車意願？ 　　怎麼讓駕駛人、司機大哥一眼就看到你的店？本書全圖解給你看。   　　．萬一找不到最適合的開店地點，你該怎麼做，才能讓顧客再遠都會上門！ 　　丸龜製麵懂得用「臨場感」，討小小顧客的歡心，彌補地點上的弱點。 　　所以，你的行業怎麼複製這種體驗？ 　　◎只要東西好，客人就會找上門？敢不拘泥於地點的業態極稀，看這邊：   　　．人潮會消失。注意！不是鬧區都適合開店。 　　大學學區看似最吸引人潮，常給人熱鬧的印象，實則不然！ 　　一到寒、暑假時段，大學學區就十分冷清。你怎麼辦？ 　　還有，人來人往的辦公商圈，其實暗藏一個開店陷阱，你知道是什麼嗎？ 　　．有些行業不用看地點，

光靠「人」就能吸引顧客。 　　美髮沙龍是服務業，這種行業並非顧客追隨商品，而是顧客追隨人。 　　每位美髮師只要掌握30位左右的固定女性客源就可維持營運，顧客忠誠度也高。 　　 　　◎所有店面都通用的黃金守則，看這邊！ 　　．「這裡的人潮好像很多？」人潮，要用手動計數器算過才準！ 　　車站、百貨公司給人熱鬧的印象，但僅僅差一條路，人潮落差有天淵之別。 　　一定要用手動計數器，實際計算平日和假日有多少人、車經過，親自確認。 　　．兩大障礙，即便你東西好，客人還是不進來！ 　　物理障礙：門口散亂擺放，會讓客人嫌麻煩而不想上門。 　　心理障礙：如果這家餐廳可從外面一覽無遺，有一種顧客就不敢上門。

　　但，看不見裡面的餐廳也導致客人遲疑。怎麼辦？ 　　群雄割據的便利店連鎖企業總部，都怎麼找好地點？這是開店地點學的必修課。 　　餐飲業抄襲模仿最兇，開店時怎麼布局好地點，才能無懼激戰？ 　　最好的地點就是開在顧客方便的地方。什麼才是所謂的「方便」？ 　　作者用三萬份的大數據告訴你。 本書特色 　　店面選什麼點，生意一定做得起來，投資鐵定增值？ 　　累積三萬份實地調查，用大數據分析「地點」的布局戰略。 名人推薦 　　正聲廣播《日光大道》房產節目主持人／張欣民 　　《巷子口經濟學》作者、資深產業分析師／鍾文榮 　　募資買房達人／羅右宸

應用資料探勘技術探討都市景觀因子對住宅價格之影響

為了解決買 納 智 捷的問題，作者章毅 這樣論述：

隨著都市化的快速擴張，都市中的自然生態資源不斷減少，同時伴隨的是交通建設及經濟的快速發展，進而產生不同的都市景觀。以高度都市化的台北市而言，都市中的景觀環境也漸漸成為影響住宅單價的重要因子。然而，過去有許多學者探討都市景觀因子與住宅價格之間的關聯性，卻鮮少有應用資料探勘技術探討都市景觀因子對住宅價格的影響，故為本研究之動機。本研究目的為建立一都市景觀因子的房價預測模型，藉由輸入都市景觀條件快速預測合理的住宅價格，可作為房地產買賣決策的參考工具。本研究經由文獻探討及專家訪談歸納出33個都市景觀因子，透過模糊德爾菲法(Fuzzy Delphi Method)、迴歸分析(Regression)與單

因子變異數分析(ANONVA)篩選出11項對於住宅價格影響較大的因子，作為本研究的都市景觀評估準則。本研究分別應用資料探勘技術中的關聯規則(Association Rules)探討不同景觀因子間的關聯性，並找出低、中、高單價中最重要的景觀因子；以及應用類神經網路(Artificial Neural Network)建構一都市景觀因子的房價預測模型，而預測準確率最高能夠達到89%。