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（
（（
（2）））應變數）應變數應變數：應變數：：表價：表價表價／表價／／平均／平均平均表價平均表價表價 表價
當台北市房價為「表價／平均表價」時，並依序以強迫進入複迴歸法、
逐步複迴歸法及自選變數複迴歸法，建立本研究所需之模型。
以 Y2（表價／平均表價）作為應變數，並以自變數逐步複迴歸後，以 表 23 之模型說明。即，加入景氣變數後，廣告量與房價呈現正相關；P 值 之 X3＜0.001。不過，由於 Y2 模型之修正後的解釋力（R2）只有 0.2895，
故以 Y2 之模型解釋力偏低。
表 23 台北市篩選變數，加入研究變數，刪除異常點（Y2）
參數 標準化
變數 估計值 P>|t|
估計值
Intercept 0.81627 <.0001 0
X3 廣告量千元 2.8E-06 <.0001 0.08303
X6 基地面積 -5.6E-06 0.341 -0.02014
X911 最小主力坪數 0.00192 <.0001 0.3265
X10 總戶數 -9.2E-05 0.163 -0.0318
X12 樓層規劃 0.00832 <.0001 0.1974 X13 景氣對策訊號 -0.00539 0.0871 -0.02848
D1 年季度 0.02912 0.0007 0.0643
D2 年季度 0.06348 <.0001 0.15435
D3 區域 -0.05386 <.0001 -0.13214 D4 區域 -0.06638 <.0001 -0.15732 D9 投資興建 0.03635 <.0001 0.09103
D11 規劃坪數種類 0.00288 0.7163 0.0068
D12 豪宅／非豪宅 -0.05329 <.0001 -0.13237
調整 R 平方 0.2895 N 2622
P>F <.0001 資料來源：本研究自行整理
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（
（（
（3）））應變數）應變數應變數：應變數：：表價：表價表價／表價／／國／國國泰可能成交國泰可能成交泰可能成交價格泰可能成交價格價格價格平均平均平均平均價價價價
當台北市房價為「表價／國泰可能成交平均價格」時，以強迫進入複 迴歸法、逐步複迴歸法及自選變數複迴歸法，建立本研究所需之模型。
以 Y3（表價／國泰房價平均可能成交價格）作為應變數，進行自變數 逐步複迴歸後，以表 24 說明迴歸模型結果。廣告量與房價呈現正相關，但 相關效果並不顯蓍。由於選取之 Y3 模型之修正後的解釋力（R2）只有 0.3621，故以 Y3 之模型，解釋力偏低。
表 24 台北市篩選變數，加入研究變數，刪除異常點（Y3）
參數 標準化
變數 估計值 P>|t|
估計值
Intercept 1.05757 <.0001 0
X3 廣告量千元 0.00000119 0.1262 0.02686 X6 基地面積 -2.801E-05 <.0001 -0.07925 X911 最小主力坪數 0.00154 <.0001 0.19682 X912 最大主力坪數 0.00051117 <.0001 0.1517
X10 總戶數 -0.0006808 <.0001 -0.16638 X12 樓層規劃 0.00712 <.0001 0.12996
D1 年季度 0.09377 <.0001 0.15921
D2 年季度 0.05126 <.0001 0.09555
D4 區域 -0.05023 <.0001 -0.0911
D5 可售金額 -0.16344 <.0001 -0.30893 D6 可售金額 -0.23203 <.0001 -0.43355
D9 投資興建 0.01722 0.0628 0.03301
D10 規劃坪數種類 -0.01599 0.1017 -0.02816
D12 豪宅／非豪宅 -0.0211 0.091 -0.0401
X13 景氣對策訊號 0.01973 <.0001 0.07967
調整 R 平方 0.3621 N 2619
P>F <.0001 資料來源：本研究自行整理
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2.新北市
新北市新北市新北市複迴歸複迴歸複迴歸複迴歸模型模型模型模型分析分析分析分析包括 Y1、Y2 及 Y3 之應變數，依序以強迫進入迴歸分析法、逐步複迴 歸法及自選變數迴歸分析法，各自建立 14 個模型，並刪除樣本異常點以提 高解釋力。
（
（（
（1）））應變數）應變數應變數：應變數：：表價：表價表價 表價
當新北市房價為「表價」時，按強迫進入複迴歸法、逐步複迴歸法及 自選變數複迴歸法，建立本研究所需之模型。
A. 以
以以以強迫進入強迫進入強迫進入強迫進入迴歸迴歸迴歸迴歸法建立法建立法建立法建立複迴歸複迴歸複迴歸複迴歸模型模型模型模型納入台北市全部自變數，並刪除異常點。總計資料筆數為 2585 筆，R2 為 0.686，其顯著性水準（P）值，如表 25 所示。
表 25 新北市納入全部變數，刪除異常點（Y1）
參數 標準化
變數 估計值 P>|t|
估計值
Intercept 33.99489 <.0001 0
X3 廣告量千元 1.831E-05 0.3424 0.01194
X4 可售金額 0.18689 <.0001 0.28955
D1 年季度 -13.2843 <.0001 -0.37573
D2 年季度 -16.6116 <.0001 -0.47053
D3 區域 -3.38846 <.0001 -0.10454
D4 區域 6.18066 <.0001 0.18695
X6 基地面積 0.0003754 <.0001 0.05533
X10 總戶數 -0.02241 <.0001 -0.32299
X11 公設比 -0.02656 0.6482 -0.00967
X12 樓層規劃 0.57359 <.0001 0.23741
D7 基地規模 1.13338 0.004 0.03483
D8 基地規模 -1.14659 0.1161 -0.03083
D9 品牌效應 -1.43022 0.074 -0.04414
D10 規劃坪數種類 0.63591 0.5618 0.01902
D11 規劃坪數種類 -0.04202 0.9702 -0.00127
D12 豪宅／非豪宅 3.44696 <.0001 0.09145
D13 社區規模 3.05596 <.0001 0.08468
D14 社區規模 -3.99474 <.0001 -0.12104
D15 公設差異性 -3.99229 <.0001 -0.09083
D16 超高樓層 -2.46906 0.0001 -0.07244
X911 最小主力坪數 0.02087 0.1518 0.03061
X912 最大主力坪數 -0.00163 <.0001 -0.06327
調整 R 平方 0.686 N 2585
Pr > F <.0001
資料來源：本研究自行整理
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B BB
B. . . 以. 以以逐以逐逐步逐步步複迴歸步複迴歸複迴歸分析法選複迴歸分析法選分析法選取分析法選取取對模型取對模型對模型具貢對模型具貢具貢具貢獻之變數獻之變數獻之變數獻之變數
刪除異常點後，並選取對模型貢獻度最大之變數。總計資料筆數為 2578 筆，修正後的 R2為 0.6879，其顯著性水準（P）值，如表 26 所示。
表 26 新北市篩選變數 刪除異常點（Y1）
參數 標準化
變數 估計值 P>|t|
估計值
Intercept 34.16304 <.0001 0
X4 可售金額 0.18767 <.0001 0.29135
X6 基地面積 0.0003709 <.0001 0.05503 X911 最小主力坪數 0.03508 0.0005 0.05157 X912 最大主力坪數 -0.00159 <.0001 -0.06187 X10 總戶數 -0.0217 <.0001 -0.30859
X11 公設比 -0.06905 0.2303 -0.0252
X12 樓層規劃 0.56365 <.0001 0.23449 D1 年季度 -13.04098 <.0001 -0.37135 D2 年季度 -16.32544 <.0001 -0.46572
D3 區域 -3.62107 <.0001 -0.11234
D4 區域 6.08428 <.0001 0.18503
D7 基地規模 1.13224 0.0036 0.03498
D12 豪宅／非豪宅 3.64647 <.0001 0.09722 D13 社區規模 3.07374 <.0001 0.08554 D14 社區規模 -4.18122 <.0001 -0.12726 D15 公設差異性 -4.53647 <.0001 -0.1033 D16 超高樓層 -2.71675 <.0001 -0.08016
調整 R 平方 0.6879 N 2578
P>F <.0001 資料來源：本研究自行整理
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C. 以自選變數
以自選變數以自選變數以自選變數複迴歸複迴歸複迴歸複迴歸分析法分析法分析法分析法，，，，探討研究變數探討研究變數探討研究變數探討研究變數 X3、、、、X13 與應變數關係與應變數關係與應變數關係與應變數關係 在新北市廣告量與表價（Y1）模型建立方面，以表 25、表 26 及表 27 說明。表 25 為加入全部變數之模型；表 26 為經由 SAS 軟體判斷，選取對 模型最具貢獻變數之模型；表 27 為加入景氣對策訊號及廣告量變數後之模 型；換言之，經由逐步複迴歸模型之建立，表 27 之複迴歸模型，符合本研 究之變數研究範疇，其修正後的模型解釋力（R2）為 0.6676。表 27 新北市篩選變數，加入研究變數，刪除異常點（Y1）
參數 標準化
變數 估計值 P>|t|
估計值
Intercept 39.96501 <.0001 0
X3 廣告量千元 0.00005964 0.0021 0.03924
X6 基地面積 0.00038122 0.0002 0.05489
X911 最小主力坪數 0.07747 <.0001 0.11415 X912 最大主力坪數 -0.00127 <.0001 -0.05597 X10 總戶數 -0.01542 <.0001 -0.23423
X11 公設比 -0.0837 0.1622 -0.03032
X12 樓層規劃 0.73578 <.0001 0.30969 D1 年季度 -14.76979 <.0001 -0.42073 D2 年季度 -18.28751 <.0001 -0.52307
D3 區域 -3.95492 <.0001 -0.12314
D4 區域 4.56025 <.0001 0.13908
D7 基地規模 1.25911 0.0017 0.03905
D12 豪宅／非豪宅 2.60156 <.0001 0.06961
D13 社區規模 1.23303 0.037 0.0343
D14 社區規模 -4.29513 <.0001 -0.13139 D15 公設差異性 -4.28112 <.0001 -0.09741 D16 超高樓層 -3.32567 <.0001 -0.09861 X13 景氣對策訊號 -1.43824 <.0001 -0.0928
調整 R 平方 0.6676 N 2576
P>F <.0001 資料來源：本研究自行整理
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（2）））應變數）應變數應變數：應變數：：表價：表價表價／表價／／平均／平均平均表價平均表價表價 表價
當新北市房價為「表價／平均表價」時，以強迫進入複迴歸法、逐步 複迴歸法及自選變數複迴歸法，建立本研究所需之模型。
以 Y2（表價／平均表價）作為應變數，進行自變數逐步複迴歸後，以 表 28 之模型最佳。不管是否加入景氣因素，廣告量與房價皆呈現正相關；
X3 之 P 值＜0.001。不過，由於 Y2 模型之修正後的解釋力（R2）只有 0.3474，
故以 Y2 之模型解釋力偏低。
表 28 新北市篩選變數，加入研究變數，刪除異常點（Y2）
參數 標準化
變數 估計值 P>|t|
估計值
Intercept 0.97698 <.0001 0
X3 廣告量千元 0.00000134 <.0001 0.07368 X911 最小主力坪數 0.0022 <.0001 0.28218 X912 最大主力坪數 -0.00002578 <.0001 -0.0842 X10 總戶數 -0.00013266 <.0001 -0.16461 X11 公設比 -0.00527 <.0001 -0.1652 X12 樓層規劃 0.00808 <.0001 0.28379
D1 年季度 0.03971 <.0001 0.09378
D2 年季度 0.08539 <.0001 0.20175
D3 區域 -0.01352 0.0342 -0.03504
D4 區域 0.04222 <.0001 0.1072
D7 基地規模 0.04423 <.0001 0.11405 D9 品牌效應 -0.04706 <.0001 -0.12197 D11 規劃坪數種類 -0.03173 <.0001 -0.08066 D14 社區規模 -0.0685 <.0001 -0.17472 D15 公設差異性 -0.08995 <.0001 -0.17196 D16 超高樓層 -0.05643 <.0001 -0.13977
X13 景氣對策訊號 0.00814 0.0072 0.04379
調整 R 平方 0.3474 N 2574
P>F <.0001 資料來源：本研究自行整理
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（3）））應變數）應變數應變數：應變數：：表價：表價表價／表價／／國／國國泰可能成交國泰可能成交泰可能成交價格泰可能成交價格價格價格平均平均平均平均價價價價
當台北市房價為「表價／國泰可能成交平均價格」時，即以房價作為 研究點，並按強迫進入複迴歸法、逐步複迴歸法及自選變數複迴歸法，建 立本研究所需之模型。
以 Y3（表價／國泰房價平均可能成交價格）作為應變數，以進行自變 數逐步複迴歸後，表 29 之模型最佳。廣告量與房價呈現正相關，但相關效 果並不顯蓍。由於選取之 Y3 模型之修正後的解釋力（R2）只有 0.2745，故 以 Y3 之模型解釋力偏低。
表 29 新北市篩選變數，加入研究變數，刪除異常點（Y3）
參數 標準化
變數 估計值 P>|t|
估計值
Intercept 0.89926 <.0001 0
X3 廣告量千元 0.00000118 0.0138 0.04552 X911 最小主力坪數 0.00314 <.0001 0.2757 X912 最大主力坪數 -0.00003035 <.0001 -0.06816
X10 總戶數 -0.00013327 <.0001 -0.1183
X11 公設比 -0.00427 0.0013 -0.09515
X12 樓層規劃 0.01363 <.0001 0.33257
D1 年季度 0.09621 <.0001 0.15776
D2 年季度 0.02524 0.0556 0.04138
D3 區域 -0.07483 <.0001 -0.1344
D7 基地規模 0.05062 <.0001 0.0904
D11 規劃坪數種類 -0.03312 0.0037 -0.05826
D13 社區規模 0.01552 0.2227 0.02484
D15 公設差異性 -0.03772 0.046 -0.0506
D16 超高樓層 -0.07023 <.0001 -0.12069 X13 景氣對策訊號 0.02985 <.0001 0.11124
調整 R 平方 0.2745 N 2615
P>F <.0001 資料來源：本研究自行整理
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綜合上述，台北市及新北市經由強迫進入複迴歸、逐步複迴歸及自選 變數複迴歸後，建立及選取模型，並依解釋力較高之模型（調整後之 R2） 作為本論文之實證模型。
表 30 台北市及新北市複迴歸模型建立及選取
台北市 新北市
房價應變數 Y1 Y2 Y3 Y1 Y2 Y3
樣本數 2622 2622 2619 2576 2574 2615
廣告量 X3（P） 0.0095 ＜0.0001 0.1262 0.0021 ＜0.0001 0.0138
廣告量參數估計值 0.00014645 2.8E-0.6 0.00000119 0.00005964 0.00000134 0.00000118
景氣對策訊號 X13（P） ＜0.0001 0.0871 ＜0.0001 ＜0.0001 ＜0.0001 ＜0.0001
景氣對策訊號參數
估計值 -4.21826 -0.00539 0.01973 -1.43824 0.00814 0.02985
修正後之 R2 0.7265 0.2895 0.3621 0.6676 0.3474 0.2745
資料來源：本研究自行整理
由表 30 知，在比較台北市及新北市及應變數、樣本數、修正後之模型 解釋力（R2）及研究變數廣告量（X3）、總體經濟變數（X13）後，將選取 台北市 Y1 及新北市 Y1 之模型，作為本論文之實證模型。
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（
（（
（三三三）三））實證）實證實證結果實證結果結果分析結果分析分析 分析