第一章 緒論
第一節 研究動機與問題
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第一章 緒論
本章共分四節，第一節為研究動機與問題，說明為何進行本研究，並提 出問題；第二節為研究目的與方法，根據研究問題，歸納目的及簡述方法；
第三節為資料來源與研究範圍；第四節為研究架構與流程。
第一節 研究動機與問題
一、 研究動機
自從Rosen (1974)根據 Lancaster (1966)新效用理論(New Utility Theory) 提出特徵價格理論(Hedonic Price Theory)以來，國內外已有不少研究是應用 特徵價格理論結合不動產估價及複迴歸分析，以不動產交易樣本建構特徵 價格函數，分析影響不動產價格之變數或進行大量估價。
據Hampel, Ronchetti, Rousseeuw & Stahel (1986)估計，在一般樣本中可 能存在約有 1-10%(或以上)異常點(Outliers)1。回顧國內近年來以特徵價格 模型作為研究工具的文獻研究相當多，如林秋瑾、楊宗憲、張金鶚(1996)；
林祖嘉、馬毓駿(2007)；張金鶚、楊宗憲、洪御仁(2008)；張怡文、江穎慧、
張金鶚(2009)；楊宗憲、蘇倖慧(2011)等，在進行特徵價格模型預測時，為 了適切反應市場實際交易情況及可信度，所取得研究樣本多半是來自市場 上的公開交易資訊，且避免研究樣本中存在異常點會造成模型估計值產生 偏差，會使用統計軟體進行異常點檢測2，並以Belsley, Kuh ＆ Welsch (1980) 提出的DFFITS 法3作為異常點判斷準則。
經整理前述國內文獻所檢測出的異常點約佔研究樣本 1%~12%，但皆
1 異常點係指資料本身之值與平均值之間差異甚多的點，無論是小樣本或大樣本的資料 研究上，異常點的存在都足以影響整體統計資料的解釋能力(林秋瑾，1996)。
2 檢測異常點的方法有許多種，可以分為以圖形或數據分析等判斷，又因為異常點不一 定會對模型預測結果有影響力，所以近年來許多統計學家發展了幾種檢測方法，以移除 樣本中的某一筆資料，對迴歸模型解釋能力、殘差、預測值或迴歸係數等的影響，並以 影響程度判斷該筆資料是否為異常點，這些對模型預測結果有影響力的異常點，又稱為 影響點(Influential Point)(薄喬萍，2008)。因此，異常點會隨著應用不同的檢測方法，而 形成不同的檢測結果，也會因所設定的臨界值不同，而有所差異。
3 DFFITS 法是檢測移除樣本中的某一筆資料，對整體模型預測值的影響程度，如果影響 程度超過該方法設定的臨界值，就代表該筆資料為異常點。經林秋瑾(1996)實證指出應 用DFFITS 法檢測異常點具有較佳的效果。
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未就所檢測出的異常點加以著墨探究，而是直接將異常點刪除，雖然將異 常點直接刪除是最簡易的研究處理，但這樣簡易的作法，並無法了解整體 樣本特性與蘊含訊息。王彤、何大衛(2002)指出產生異常點的可能原因有許 多種4，且不動產具有高度異質性(Heteroscedasticity)，形成不動產價格的因 素眾多，如果沒有進一步探討所檢測出的異常點結構、成因及特色等，從中 發掘出是否有被漠視的重要訊息，並說明刪除異常點前後整體樣本的特徵 結構變化，是否合乎檢測異常點的目的？則很難說服他人刪除異常點的合 理性。此為引發本文的研究動機之一。
其次，研究者可能受限於不動產交易樣本所揭露的訊息不足，而遺漏 重要的特徵變數，導致預測結果偏離真實情況。自從我國實施「不動產交易 實價登錄制度」後，每一筆不動產交易受法律強制申報登錄，並設有相關管 制措施與違法罰則，相較其他民間資料更具有公信力及參考性，因此，近年 來政府部門所編製的「住宅價格指數」、不動產學術研究、許多購屋者在進 行購屋決策及不動產估價師在進行個別估價等，皆仰賴實價登錄資料，如 果有影響不動產價格的重要因素，而實價登錄未揭露，除了個別估價具有 實地勘查及調查個案資訊的特性外，可能影響研究者的預測結果與購屋者 的購屋決策。由於文獻指出產生異常點的可能原因有「模型遺漏重要的自 變數」，如果對統計軟體所檢測出的異常點，以個別估價觀點加以探討其成 因與特色，是否能藉此歸納出實價登錄資料未揭露的重要特徵？此為引發 本文的研究動機之二。
此外，實價登錄的成交資料可能包含申報人刻意申報不實價格的情形，
嚴重影響不動產課稅公平性及交易秩序。根據我國於2016 年 1 月 1 日起開 始實施的「房地合一實價課稅5」及於 2016 年 3 月 8 日發生震撼金融業的
4 包括模型選擇錯誤、誤差分佈的總體標準差不相等、遺漏重要的自變數、變數的觀察 尺度選擇不當、抽樣誤差過大、樣本數過少、數據輸入錯誤及其他過失誤差等。
5 房地合一實價課稅係指以房屋及土地合併的實際成交價額，扣除原始取得成本、相關 費用及土地漲價總數額後，以實際獲利課徵交易所得稅。
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「華南超貸案6」說明，申報人可能會為了逃漏所得稅或取得高額貸款，而 對實價登錄資料做不實的登載。雖然稽徵機關為查核申報人所申報的實際 成交資料是否確實，在「房地合一課徵所得稅申報作業要點」規定，「未依 實際成交價額申報或未提供實際成交價額之證明文件者，除稽徵機關已查 得交易時之實際成交價額外，應參酌時價資料7認定其成交價額」；金融機構 在進行不動產放款時，會由內部估價人員對擔保品進行估價。
但是對於查核不動產申報交易價格的真偽，稽徵機關只藉由「時價資 料」判讀，不但缺乏查核效率，且可能因各稽徵機關的主觀認定差異，而無 法確實掌握時價，致課稅公平性遭受質疑；金融機構放款時，可能因業務壓 力或上級壓力，而產生「代理問題」，未確實查證成交價格，違反不動產估 價的中立性及合理性。若能運用異常點檢測的概念，將申報不實案件視為 大量申報樣本中的部分異常點，是否能以科學化的迴歸統計方法，搜尋實 價登錄資料中疑似為申報不實的案件，以提升查核效率，並兼具客觀標準 化認定？此為引發本文的研究動機之三。
二、 研究問題
根據本文研究動機所引發的研究問題如下：
(一) 住宅交易樣本異常點的特徵結構、成因與特色為何？是否具有非典 型性(Atypicality)8？刪除異常點前後整體樣本的特徵結構變化為何？
(二) 以個別估價觀點加以探討住宅交易樣本異常點的成因與特色，是否 能藉此歸納出實價登錄資料未揭露的重要特徵？
(三) 運用異常點檢測的概念，以迴歸模型搜尋疑似申報不實案件的效果 為何？
6 中央通訊社，「華南銀行遭超貸 5.2 億炒房 被罰 300 萬」，網址：
http://www.cna.com.tw/news/firstnews/201603080457-1.aspx，取用日期：2016 年 6 月。
7 時價資料：金融機構貸款評定之價格、不動產估價師之估價資料、大型仲介公司買賣 資料扣除佣金加成估算之售價、法院拍賣或國有財產署等出售公有房屋及土地之價格、
報章雜誌所載市場價格、其他具參考性之時價資料。
8 Haurin (1988)提出非典型性的概念，將各種住宅特徵的平均值所組成的住宅定義為典型 住宅，而任何住宅特徵偏離典型住宅者，稱為非典型住宅(例如高總價豪宅或低總價套 房等)，並提出測量公式來衡量非典型程度。
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