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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),提出車位坪數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。

最後網站年過50沒房子就是財務有問題?他怨:租屋超不友善! - 好房網 ...則補充:台灣高房價讓許多人寧可一輩子租屋也拒當房奴,不過隨著台灣人口逐漸高齡化,年長者的居住問題也將越來越普遍。 一名網友在PTT上發文,表示最近幫叔叔找 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了車位坪數ptt,大家也想知道這些:

應用文字探勘技術之住宅房價模型 —以新北市汐止區為例

為了解決車位坪數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。