特徵價格模型之建構

究上最常使用的方法為統計上之迴歸分析（Regression Analysis）， 就是選取影響不產價格的因素為自變數，與不動產價格為依變數之間 建立一適當的廻歸模型，用以分析不動產價格或影響不動產價格之因 素。

影響不動產價格之因素相當的多，包含有面積、屋齡、樓高、所

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於共線性的問題，本研究以變異數膨脹因素（variance inflation factor, VIF）作為共線性之指標，VIF 的值愈大，表示自變數的容忍 度愈小，愈有共線性之問題，一般而言，VIF 大於 10 以上，模型自變 數間即可能存有共線性問題（Neter et al., 1990；吳明隆、張毓仁，

2011），在模型的建構上係透過整併或刪減自變數來避免共線性問題對 迴歸模型參數估計的干擾。

在函數型態上，因半對數函數除可表達每一特徵價格的變化量外，

另可減少資料的異質性（Lipscomb and Farmer, 2005；Sirmans et al., 2005；Zietz et al., 2008），故本研究採用半對數之特徵價格模型如 下：

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ClassC）、交易面積（Scale）、屋齡（Age）、總樓層數（Tfloor）、結 構（Strcut）、全棟成交（Ttrade）、是否標售（Auction）、臨路寬度

（Roadwide）、距捷運站之距離（DMRT）、距大型展場或會議中心距離

（DExb）、距室外（無偽裝）變電所距離（DPowerDS）。

經計算台北辦公商圈內銀行分佈之近鄰距離為 44 公尺(詳 33 頁)，

為便於計算分析及凸顯銀行服務範圍之影響，本研究將距銀行距離之 自變數改以距銀行 50 公尺之反距（RDBank50）代替，亦即在分析距銀 行距離與不動產價格關係時，設定銀行的影響範圍在 50 公尺內，在超

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之反距（RDBank200），來探討距銀行距離與住宅不動產價格間之關係。

本研究於銀行區位與住宅價格關係之特徵價格模型納入之變數如

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下：時間（Y2009～Y2011）、行政區-萬華區（District1）、大同區

（District2）、中正區（District3）、中山區（District4）、大安區

（District5）、松山區（District6）、內湖區（District7）、建物面 積（Scale）、屋齡（Age）、所在樓層（Infloor）、總樓層數（Tfloor）、 移轉樓層-一樓（IsFloor1）、移轉樓層-四樓（IsFloor4） 、移轉樓層-頂樓（IsFloorTop）、臨路寬度（Roadwide）、與百貨公司距離

（DDptstore）、與主要公園距離（DPark）、與國小之距離（DSchool）、 距捷運站之距離（DMRT）、距室外（無偽裝）變電所距離（DPowerDS）、 與殯儀館距離（DMSO），以及距銀行 200 公尺之反距（RDBank200），並 建立特徵價格模型如式（3）。

LnP= + _2008 + _2009 + _2010 + _2011 + _2012 +

_.-'&-'1 + _.-'&-'2 + .-'&-'3 +  .-'&-'4 +

_ .-'&-'5 + _.-&'-'6 + _.-&'-'7 + _ +

_!" + _>*$%%& + _#$%%& + _>?%%&1 +

_>?%%&4 + _ >?%%&#%@ + _ +%),-) +

_..@''%& + _.@&4 + _.ℎ%% + _./+# +

_.3%,&. + _./7 + _+.*4200 + 6 ………（3）

而為探討銀行之聚集程度與住宅價格間之關係時，本研究將銀行 聚集與住宅價格的關係以街廓的角度處理，以足以涵蓋研究範圍內大 部份的街廓¹³，直徑 200 公尺為範圍，並與模型（3）所設定銀行影響 的距離相對應，故將銀行距離之變數置換為銀行之聚集程度之虛擬變 數 100 公尺 1 家銀行（OneBK100）、100 公尺多家銀行（ManyBK100）， 建立特徵價格模型如式（4）。

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LnP =  + _2008 + _2009 + _2010 + _2011 +

_2012 + _.-'&-'1 + _.-'&-'2 + .-'&-'3 +

 .-'&-'4 + _ .-'&-'5 + _.-&'-'6 + _.-&'-'7 +

_ + _!" + _>*$%%& + _#$%%& + _>?%%&1 +

_>?%%&4 + _ >?%%&#%@ + _ +%),-) +

_..@''%& + _.@&4 + _.ℎ%% + _./+# +

_.3%,&. + _./7 + _7*9100 +

_/*89100 + 6 ………（4）

上列四式特徵價格方程式中 P 代表成交單價，α⁰為截距項，ε為 殘差項。依據上述特徵價格模型，以 SPSS 統計軟體迴歸分析，檢視各 自變數及依變數之間，是否具有統計上的顯著關係。

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在文檔中 銀行聚集與不動產價格之關係-以台北市辦公商圈為例 - 政大學術集成 (頁 33-39)