第三章 研究設計
第四節 模型表現衡量方法
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第四節 模型表現衡量方法
模型確立後，進一步將對模型表現進行衡量，包含模型配適度、共線 性、估計精準度之檢測。
(一)模型表現衡量準則 1. 判定係數(Adjusted-R2)
模型配適度與解釋能力通常就判定係數(Adjusted-R2)來衡量，愈高的 判定係數代表模型的解釋力愈佳、模型表現愈好。
2. 變異數膨脹係數(Variance Inflation Factor，VIF)
模 型 共 線 性 問 題 的 判 斷 準 則 通 常 透 過 變 異 數 膨 脹 係 數 (Variance Inflation Factor，VIF)來衡量，當變異數膨脹係數越大，代表該變數有線 性重合的可能性較高，一般認為各項變數間的變異數膨脹係數若小於 10，
才較無線性重合問題。
(二)估計精準度衡量
本研究樣本期間為 2012 年第 3 季至 2015 年第 4 季，其中以 2012 年第 3 季至 2014 年第 4 季部分資料為樣本內資料建置模型，簡稱為 in-sample，
共 2416 筆資料。而 2014 年第 4 季部分資料至 2015 年第 4 季的資料作為樣 本外資料測詴，為 out-sample，共 840 筆資料，兩者合計共 3256 筆資料。
本研究於估計精準度衡量上即以整體、in-sample、out-sample 三個方式進行 測詴，而在衡量估計準確度中，最常使用到的指標是帄均絕對百分誤差 (MAPE)以及命中率(Hit-Rate)，如林祖嘉、馬毓駿(2007)的大量估價模型，
亦使用帄均絕對百分誤差(MAPE)以及命中率(Hit-Rate)作為衡量準則。
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第三章 研究設計
1. 帄均絕對百分誤差(MAPE)
於統計上，衡量估計精準度的方法很多，但就大量估價而言最常使 用的準則之一是帄均絕對百分誤差(MAPE)，所謂之帄均絕對百分誤差 (MAPE)乃指以百分比方式呈現預測值與真實值之絕對差距，將每筆預測 值與真實值的誤差比例取絕對值後加總，如下：
∑ |( ) | : 模型估計預測值
: 實際成交價格(真實值) n : 測詴樣本數
當 MAPE 越高則代表模型估計精準度較差、離散程度較大，反之 MAPE 越低則代表模型估計越精準。
2. 命中率(Hit-Rate)
命中率(Hit-Rate)，乃指一定信心水準下，預測值位在該信心水準範 圍的比率，本研究以 10%、20%信心水準作為衡量指標，如下:
t : 為 預測值 落在命中範圍的次數
n : 測詴樣本數
命中範圍= - ( ) ~ + ( ) 、
當 Hit-Rate 越高，表示預測值落在信心水準範圍的比率越高，代表 模型估計精準度較高，反之 Hit-Rate 越低則代表模型估計精準度越差。
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l C h engchi U ni ve rs it y 第四章 實證結果與模型表現
第一節 實證結果
一、實證結果
本研究討論預售屋價格形成的重要特徵因素，除了常見於成屋/中古屋 住宅特徵外，主要探討兩部分，其一是以基差概念探討成屋對於預售屋的 價格影響，過往研究指出預售屋整體價格對於整體成屋價格具有引領作用 (花敬群、張金鶚，1999)，然而亦有研究指出成屋價格影響該地預售屋定 價，建商以周遭成屋價格作為預售屋定價之基礎、依據(鄒欣樺等，2006)，
而本研究檢視成屋對於預售屋價格的影響，並探討兩者間之關係。其二是 探討建商商譽在預售屋的價格影響效果，過往研究指出建商商譽影響預售 屋價格甚深(Chau et al.2007)，本研究針對建商商譽進一步作檢視，探討其 價格影響。最後，再針對建立之預售屋估計模型進行模型表現，如精準度、
配適度等衡量，用以檢視預售屋於大量估價的適用性。預售屋價格因素之 實證結果整理為表 4-1，模型精準度的結果整理如表 4-2。