第四章 實證分析
第一節 資料說明與模型建立
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第四章 實證分析
本章實證分析共分三小節，第一節為資料說明與模型建立，透過模型解 釋，了解國有土地標售價格信號與房價之關係；第二節為模型分析，將進 行迴歸分析；第三節為小結，針對實證結果進行說明。
第一節 資料說明與模型建立
本小節將分析國有土地標售之價格信號對住宅市場價格的影響，本論文 選取之臺北市國有土地標售成交資料數為 250 筆，臺北市 12 個行政區房價 成交資料為 28,926 筆，在歸納本文第二章文獻回顧及第三章研究設計後，
本節將針對所篩選之資料，建立模型，進行分析。
一、資料說明
針對資料定義、自變數定義及樣本敘述統計，說明如下：
(一) 資料定義 1. 研究對象
本文以臺北市之新成屋及中古屋為研究對象。
2. 時間範圍
本文係以 2006 年至 2010 年之國有土地標售開標資料及臺 北市住宅市場房價成交資料，作為統計資料之背景資料，期 間並包含了 2008 年金融風暴。
3. 區域範圍
本文選取臺北市各行政區之國有土地標售成交及住宅市 場房價成交資料，其中 12 行政區分別為大安區、信義區、中 正區、中山區、松山區、士林區、北投區、大同區、文山區、
內湖區、南港區及萬華區。
4. 土地分區
本文選取之國有土地標售成交樣本，其樣本資料之土地使 用分區為住宅區，權屬為所有權。
5. 資料來源：
由台灣不動產成交行情公報是由吉家網公司出版(以下稱
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房價：臺北市 2006~2010 年住宅成交資料共 28,926 筆。房價(HP) 則分為五個自變數，分為當期 t0、t1、t2、t3及 t4期（0 為當期，1
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5. 房屋類型：以大樓、公寓、套房及透天厝。
6. 景氣（CYCLE）：以 2008 年金融風暴為時間點，2006~2008 年 5 月及 2008~2010 年 6 月。前者代表景氣弱，後者代表景氣強。
7. 房屋待售期間：房屋待售至成交期間。
8. 房屋到最近捷運站距離：利用座標求得成交房屋到最近捷運站 距離。
9. 標售國有土地與成交房屋距離：利用座標求得標售國有土地與 成交房屋距離。
10. 國有土地得標金額：得標金額(萬元)。
11. 國有土地得標日期：得標日期，分年、月、日。
12. 房屋成交時間：以 2006~2010 年之成交房屋。
13. 國有土地面積：以平方公尺為單位。
14. 國有土地面積>500m2：以國有土地面積設虛擬變數，面積
>500M2 = 1,反之= 0。
15. 成交房屋面積：以坪為單位。
16. 所在樓層：以樓為單位。
17. 總樓層：成交房屋總樓層，以樓為單位。
18. 房屋成交時差變數符號：0 為當期，1 為後 1 期，2 為後 2 期，
3 為後 3 期，4 為後 4 期。
(四) 敘述統計說明
A、B 及 C 類定義為國有土地標售成交與周邊住宅交易案件距 離分類，其中臺北市房價距離為 A 類的樣本資料有 328 筆；B 類 的樣本資料有 1,033 筆；C 類的樣本資料有 1,356 筆。
茲將臺北市敘述統計，如變數、樣本數量、平均值、標準差、
最大值及最小值整理如表 4-1-1、4-1-2 及 4-1-3。
在臺北市 328 筆樣本資料中，A 類應變數房價最大值為 9,900 萬，最小值 170 萬，平均值 1,307 萬，標準差 1,024 萬；B 類應變 數房價最大值為 9,900 萬，最小值 140 萬，平均值 1,343 萬，標準 差 1,087 萬；C 類應變數房價最大值為 14,435 萬，最小值 105 萬，
平均值 1,295 萬，標準差 1,029 萬。
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二、模型建立
經由上述定義應變數及自變數後，進行變數代號說明、距離信號 源分組說明、時差變數模型分組代碼說明及模型分組說明，以進行 模型建立及模型歩驟說明。
本文中，將模型先以國有土地標售成交與周邊住宅交易案件距離 分為 A、B 及 C 類 3 組，接著依不同時期之時差變數模型分組 t0、t1、 t2、t3及 t4時間，5 個時間點，再依據”是否有強迫變數 HP_123，W_P，
W_N 進入模型”及”是否有異常點刪除”兩種假設再劃分模組，每一組 時期各有 4 個模型，每一類組有 t0、t1、t2、t3及 t4，5 個時間點有 20 組模型，3 組模型共有 60 組模型。
lnHP
𝑡= ∂ + 𝛽
1𝑍
𝑖+ 𝛽
1𝑆
𝑖+ 𝛽
1𝐷
𝑖+ 𝛽
1𝐿
𝑖+ 𝛽
1𝑇
𝑖+ ε
𝑡ln HP 為取對數後之房價，t 為時差變數模型分組 t0、t1、t2、t3
及 t4，Z 為國有土地信號變數，S 房屋屬性變數，D 距離變數，L 國 有土地變數，T 時差變數。Z 及 L 為當期變數，不隨時差變數改變，
其餘會隨其改變。
(一) 變數及變數代號說明
以下為本文變數名稱、代號及變數內容說明。見表 4-1-4。
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表 4-1-5 國有土地標售成交與周邊住宅交易案件距離分組 國有土地標售成交與周邊住宅交易案
件距離分組 距離代號
0 公里至 1 公里（0 < X ≤ 1） A 類 1 公里至 2 公里（1 < X ≤ 2） B 類 2 公里至 3 公里（2 < X ≤ 3） C 類
(三) 事件發生後期時差變數模型分組代碼說明
本文中，國有土地標售之價格信號對住宅房價之影響是利用時 差變數迴歸模型來表現，由標售當期即第 0 期(分組為當期 t 期)，
標售後一個月(第 1 期，分組為當期 t+1 期)，標售後二個月(第 2 期，分組為當期 t+2 期)，標售後三個月(第 3 期，分組為當期 t+3 期)，標售後四個月(第 4 期，分組為當期 t+4 期)來了解標售之國 有土地周圍房價之變化；故國有土地標售當月到標售後第 4 個月，
分別表示 t0、t1、t2、t3及 t4。見表 4-1-6。
表 4-1-6 事件發生後期時差變數模型分組
標售時期 事件發生後期時差變數模型分組 分組代碼 標售當期即第 0 期 當期 t 期，第 0 期 t0
標售後一個月 第 t+1 期，第 1 期 t1
標售後二個月 第 t+2 期，第 2 期 t2 標售後三個月 第 t+3 期，第 3 期 t3 標售後四個月 第 t+4 期，第 4 期 t4
(四) 模型分組說明
本模型分組係將事件發生後期時差變數模型 t0、t1、t2、t3 及 t4作兩組假設，並設定模型分組代碼編號：
I. 是否有自選變數 HP_123，W_P，W_N 進入模型。
II. 是否有異常點刪除。
M 為模型，代碼第 1 位為時差變數之期別，0 為 t0第 0 期，
1 為 t1第 1 期，依此類推；代碼第 2 位為表示 HP_123(國有土地 標售前三個月平均房價)，W_P(國有土地標售正向信號)，W_N(國 有土地標售負向信號)這 3 種變數是否有自選變數進入模型；1 表
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HP_123,W_P,W_N 進入無異常點刪除
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不強迫變數 HP_123,W_P,W_N 進入 強迫變數 HP_123,W_P,W_N 進入 2 組
不強迫變數 HP_123,W_P,W_N 進入 強迫變數 HP_123,W_P,W_N 進入 2 組 無異常點刪除 1 組
異常點刪除 2 組
第 2 期 t2
不強迫變數 HP_123,W_P,W_N 進入 強迫變數 HP_123,W_P,W_N 進入 2 組 無異常點刪除 1 組
異常點刪除 2 組
第 3 期 t3
不強迫變數 HP_123,W_P,W_N 進入 強迫變數 HP_123,W_P,W_N 進入 2 組 無異常點刪除 1 組
異常點刪除 2 組
第 4 期 t4
不強迫變數 HP_123,W_P,W_N 進入 強迫變數 HP_123,W_P,W_N 進入 2 組 無異常點刪除 1 組
異常點刪除 2 組
(A 類、B 類
及 C 類)3 類 總計 60 組 15 組
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(四)複迴歸模型步驟說明
本文用使用 SAS 9.4 版統計軟體，利用逐步複回歸模型，建立國 有土地標售成交與周邊住宅交易案件距離分組為 A 類，B 類及 C 類之 應變數房價(HP)，依序以逐步複迴歸法及自選變數迴歸分析法，建立 複迴歸模型。
首先，以國有土地標售之信號當期 t0期，作逐步複迴歸法及自選 變數複迴歸法，篩選對模型具有貢獻之自變數；將當期 t0期選出之自 變數，作為建立往後 t1、t2、t3及 t4模型變數基礎。
本文為了審視自變數及模型的解釋力，分別在距離分組成 A 類，
B 類及 C 類。另在進行逐步複迴歸模型中，又作兩組假設，1 為是否 有自選變數 HP_123，W_P，W_N 進入模型，2 為是否有 DFFITS 異 常點刪除，建立總計 60 個模型（各類組各 20 個模型，每期各 5 個模 型）。
接著進行共線性 CI（條件指標）診斷，並就修正後的實證模型，
進行各期作較適模型篩選。篩選條件以變數 W_P，W_N，BUILAREA，
CYCLE 有顯著優先並調整後之判定係數（adj-R2）高於 0.7，作為各 期各 1 個較適模型；故 A 類，B 類及 C 類共 15 組模型(各類組各 5 組) 進行分析。
再來，針對本文重要變數 W_P，W_N，BUILAREA，CYCLE 是 否對於房價(HP)產生顯著影響作用，並對國有土地標售之信號對住宅 市場價格的影響作用以時差變數複迴歸結果分析。
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圖 4-1 時差變數複迴歸模型研究步驟說明
逐步時差複迴歸分析法-選出當期 t0期對模型具貢獻之變數 (作為建立 t1、t2、t3及 t4模型自變數基礎)
房價(HP)
設定國有土地標售成交與周邊住宅交易案件距離分組(分為 3 類)
設定變數模型分組
建立總計 60 個模型（各類組各 20 個模型，每期各 4 個模型）。
分組 1:是否有加入自選變數 HP_123，W_P，W_N 進入模型 分組 2:是否有 DFFITS 異常點刪除
較適模型篩選
1.篩選有顯著性較多變數優先 2.調整後 Adj-R2高於 0.7
3.共線性條件，CI<10 設定時差變
數分組t0~t4 A 類 0~1 公里
是否有強迫變數 HP_123，
W_P，W_N 進入模型
B 類 1~2 公里
C 類 2~3 公里
設定時差變 數分組t0~t4
設定時差變 數分組t0~t4
實證結果分析
作為t0~t4 各期各 1 個較適模型
（各類組各 5 個模型，共 15 個模型進行探討）
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