第一章 緒論
第一節 研究動機與目的
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第一章 緒論
第一章 緒論
本章共分為三節，第一節為研究動機與目的，概述自動估價系統之發展與功 能、實價登錄系統使用上之不便所引發本研究之動機及欲達成之研究目的。第二 節為研究範圍與內容，簡述本研究之空間範圍與內容，及資料蒐集和研究上之限 制。第三節為研究方法、架構與流程，簡述本研究所採用之方法、章節架構與研 究流程。
第一節 研究動機與目的 一、 研究動機
內政部鑒於國內不動產市場成交資訊因無法公開透明取得，影響不動產交易 價格之合理性，進而促使房價不斷飆漲，形成民眾購屋自住之沉重壓力。遂於民 國 101 年 8 月開發建置「不動產交易實價查詢服務網」(下稱實價登錄)，讓每筆 不動產交易均有價可尋，提供社會大眾公開、透明化之不動產價格。然而，實價 登錄系統因考量保護隱私之原則下，各筆成交資訊均採區段化、去識別化方式公 開，導致查詢者無法知悉該不動產確切位置，另考量不動產的異質性，即便是相 鄰地區相同類型之不動產，其市場價格未必趨於一致。又實價登錄網站上公開之 不動產成交案件，土地、建物門牌均以區段化方式呈現而未被明確揭露，一如地 政士或不動產估價師等地政相關領域之專業人士，亦須花費金錢與時間調閱並比 對資料後始能確認不動產標示或門牌號碼，更遑論一般社會大眾對於成交資訊之 判讀。相較於實價登錄系統公開資訊之不足，坊間已有民間機構自行架設不動產 交易資訊網站(如樂居網、實價登錄比價王等網站)提供實價登錄上住宅大樓交易 資料之詳細門牌號碼，提供成交資訊查詢另一管道。
一般社會大眾欲瞭解不動產行情時，不外乎洽詢不動產經紀業、查詢實價登 錄網站、詢問親朋好友等免付費途徑，而自動估價網站1的推出，讓民眾在尋求
1 如 House+好時價(https://www.houseplus.tw/)、Good 價網(http://realestate.nptu.edu.tw/)、
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不動產價格時，除上述方式外，增添一個具參考性的免付費管道。經實際測試目 前線上各個自動估價網站操作介面，在查詢房價過程中，提供使用者輸入之不動 產變數選項相當稀少，而不動產價格之形成係基於市場供需、景氣、區位、鄰里 環境等各種條件複雜組成，因此使用自動估價網站得到的估值與實際成交價格可 能存有很大的落差。
不動產自動估價系統(Automated Valuation Model , AVM)自 1970 年代發展迄 今，已有相當一段時間，自動估價系統的主要功能是客觀衡量不動產特徵的市場 預測價值，隱含在系統背後目的是提供公平的稅基評價，所以自動估價系統應符 合效率、公平、公眾可接受的準則(Carbone et al.,1977)。然而自動估價系統的概 念是在蒐集不動產的交易資料後，根據交易標的取得該不動產的各種條件，自動 評估不動產的價格，即使不動產具有異質性且價格不易掌握，隨著電腦資訊技術 不斷創新，經由建置大量不動產資訊資料庫，輔以大數據分析、類神經網路、人 工智慧、地理資訊系統及統計軟體結合，目前已可經由電腦自動估價模型快速得 到不動產價格。
利用實價登錄資料研究不動產價格相關議題之期刊、論文不勝枚舉，如梁宏 富與陳奉瑤(2016)、谷元(2018)等，而坊間自動估價系統皆為測試後達一定準確 度(命中率)才上線供民眾免費使用，但亦有新聞報導此種提供自動估價系統之網 站或平台所提供之不動產價格估值有誤導大眾之疑慮，若要以自動估價系統去針 對個案性不動產進行估價，其準確度有待商榷。
自動估價系統準確性的檢測標準，通常是以平均絕對百分比誤差(MAPE)2及
中國信託銀行試算工具(https://ctbc-mortgage.com/tool/cal12.html)等自動估價平台。
2 平均絕對百分比誤差(MAPE)為大量個案估價之平均誤差值，計算方式為衡量估計值（自動估 價系統之估值）與評估值（實際成交價）間之差異程度後，取其絕對誤差絕對值後的計算結果，
因此即使高低估的幅度相等，其誤差項也不會被彼此抵銷，而 MAPE 數值愈小表示模型估計 效果愈精準，其計算式如下：
，其中 et = ŷ -yt.。
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命中率(Hit-rate)3作為判定模型好壞的評估指標，惟目前對於自動估價系統的準確 性須達到多少才符合建立標準，尚未有統一規定。花敬群(2010)指出自動估價系 統評估標準的經驗值，相關研究及實務上對理想模型精確度之要求標準，採用 MAPE 者多以低於 20%為標準；至於命中率要求標準，多以誤差在 10%範圍內 之命中率應超過五成、誤差在 20%範圍內應超過八成為基準。惟目前鮮少有相關 文獻討論、實測各個自動估價網站之命中率。更遑論以實價登錄交易門牌號碼的 建物條件輸入自動估價系統4所得出之估值，與實際成交金額差異之討論仍付之 闕如，此為本研究的第一個動機。
林 英 彥 (2006) 提 到 「 所 謂 不 動 產 估 價 (real estate appraisal ， real estate valuation)，係依據影響不動產價值之各種資料，判定對象不動產之經濟價值，並 以貨幣額表示之。換言之，是在社會上一連串價格秩序中，指出估價對象不動產 之價格或租金額之行為。」，而不動產價格為一區間，因此便產生價格準確度(命 中率)之問題，如谷元(2018)針對社區大樓價格離散之因素分析且兼論買貴買便宜 之現象、陳信豪(2015)以特徵價格理論為基礎，利用實價登錄資料建立大量估價 模型，衡量估價準確性、林哲民(2014)則是利用台灣地區不動產交易中心成交公 報及實價登錄資料研究實價登錄制度實施前後住宅交易價格的定錨效果及分散 效應、許億捷(2013)採用實價登錄資料研究捷運站對不同類型房價的影響、楊彩 秀(2013)透過實價登錄資料以特徵價格法建立不動產估價模型探討正面及負面
3 命中率(Hit-rate)係指估計值落在特定誤差區間內之機率，通常以 5%、10%、20%為標準，命中 率越高代表模型表現越好，意即估計值越貼近市場價值，其計算式如下：
y-y(α) ≤ ŷ ≤ y+y(α)；而 ŷ 為估計價格、y 為實際成交價格、y(α)代表誤差價格。
4 例如 House+好時價可輸入個案資料分成四大類，(1)所在位置<含城市/行政區、社區、地址>、
(2)不動產類型<含建物類型、屋齡、總樓層數與在所樓層，另可勾選有無管理>、(3)不動產內 部配置<含坪數、房間數、衛浴間數>、(4)停車位<含平面車位數、機械車位數>，其中在建物 類型可選擇套房、公寓<5 層含以下無電梯>、華廈<10 層含以下有電梯>、住宅大樓<11 層含以 上有電梯>、透天厝。
Good 價網可輸入個案資料分為(1)建物類型、(2)建物權狀登記面積、(3)地上總樓層、(4)屋齡、
(5)地址，其中在建物類型可選擇公寓、大樓、套房。
中國信託銀行試算工具可輸入個案資料分為(1)位置或地址、(2)進階查詢<含建物類型、屋齡、
總樓層、所在樓層、坪數>，其中在建物類型可選擇公寓<無電梯>、華廈大樓<有電梯>
以上資料查詢自各網站，查詢日期為 108 年 3 月 1 日。
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影響房價之因子、李宗霖(2016)則使用類神經網路模式探討影響住宅房價因子之 影響程度，等等文獻多是利用實價登錄資料利用不同方法拆解價格，但少有文獻 同時針對實價登錄之交易價格與自動估價系統估值，探討二者估值是否具有統計 上之差異，此為本研究的第二個動機。
不動產是異質性極高的產品，將相同類型的不動產放在不同區位，價格也將 有所不同，以實價登錄成交案件為例，同為住宅大樓且地理位置等各方面條件相 近之前提下，其成交價格之單價可能卻相差數成。Detweiler(1999)研究電腦輔助 估價系統，實證發現不同地區由於資料庫不同，模型會有差異，影響模型之變數 也有所不同，且自動估價系統的建立需要大量且高品質的資料庫。而排除實價登 錄特殊交易情形5後所保留的資料，再輔以樂居網揭露的門牌資訊，應是目前可 公開取得，用來測試自動估價系統估值與實際成交價格是否具有統計上之差異與 建立影響住宅房價變數相對良好的資料庫。
二、 研究目的
根據上述研究動機，本研究目的如下：
(一) 檢測差異
透過統計檢定，檢測不動產實際交易價格與自動估價系統之估值，在統計上 是否有顯著差異。
(二) 提升準確率
藉由實價登錄所揭露住宅大樓之資料，建立地區型之特徵價格模型迴歸式，
以平均絕對百分比誤差(MAPE)及命中率(Hit-rate)與不動產自動估價系統比較，
冀望本研究之模型在研究範圍能更精準的預測成交價格，縮小成交價格與估值的 差距。
5 實價登錄揭露資料之備註欄位有加註資訊，如海砂屋、輻射屋、風俗民情之交易、土地增值稅 由買方負擔、包含增建之交易、包含公共設施保留地之交易或者是不動產估價技術規則第 23 條所列之情事等等不一而足。
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