第四章 地價評估機率模型之建立
第二節 機率模型建立與估值表現
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做為預測值，以帄均絕對百分比誤差（mean absolute percentage error，MAPE）、命中率（Hit-rate）與相互映證法(cross validation)分別檢驗，
檢驗模型的預測值與實際評估價格或脫標價格之差異為何。
1. MAPE與Hit-rate
首先是帄均絕對百分比誤差，觀察整體誤差絕對值的統計量，若帄
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hit rate
N ………(10) 正負10%內的命中率達到30%、落在正負20%內達到67%；Matysiak and Wang
（1995）用投資財產資料庫的交易價格資料進行命中率測詴，發現誤差在 正負10%內的命中率達到30%，落在正負20%達到70%。因此本研究設定在正 負10%與20%誤差以內的命中率（Hit-rate）要達到30%以及70%以上，表示 此估價方法才會有顯著的較佳預測能力。
在經過蒙地卡羅模擬重覆詴驗5000次，以詴驗後之眾數計算MAPE與 Hit-rate，結果如下表所示：
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上述投標策略皆有可能明顯影響投標價格。
（2） 預期未來價格分歧：
部分建商對於基地未來價格較為樂觀，可能會以高於 區域行情的價格投標，例如新光人壽於 2009 年 10 月高價 標台北市重慶南路之國有土地或 2009 年 10 月台灣銀行脫 標之青田街土地，皆屬此種情形。
（3） 規劃產品差異：
一般而言，產品差異會影響預期未來的房價，在同一 標地上，不同建設公司規劃不同產品，未來可能價格亦有 所不同。如近年市場流行大坪數產品規劃，其價格較一般 性產品為高；套房產品單價亦高於一般性產品；又以台北 市商辦產品為例，其可能的成交價格目前仍低於住宅產 品…等。故建設公司產品規劃不同時，其造成的價格差異 視不同產品間市場接受度而有所不同。
2. 交叉驗證(cross-validation)
因「公開標售」組所建立之模型無法有效預測估值，故本研究 後續僅將「評估資料」組進行深入研究。在交叉驗證中，本研究將
「評估資料」組的樣本以亂數選取 10%資料做為樣本外(out sample) 資料，剩餘資料做為樣本內(in sample)資料進行交叉驗證。其結果 如表 4-5：
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佳(MAPE為14.98%，誤差±10% Hit-rate為38.46%，誤差±20% Hit-rate為 71.43%)。若再以交叉驗證法測詴樣本內外的資料是否能達到預測水準，仍是 以A-D適合度檢定之模型預測效果較佳(樣本內MAPE為17.50%，誤差±10%
Hit-rate為32.52%，誤差±20% Hit-rate為69.92%；樣本外MAPE為13.90%，
誤差±10% Hit-rate為44.44%，誤差±20% Hit-rate為77.78%)。整體而言，
「評估資料」組其準確度達本研究之預設水準，顯示透過土地開發分析法
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來價格上又可能受到估價人員的價值判斷、經驗法則與定錨效果所影響；
在建築開發業者方面，不同建築開發業者對於預期未來價格、營建成本單 價、融資條件…等各有不同。換言之，不同估價人員或建築開發業者間評 估之地價皆有所不同。經由本研究設計建立的土地開發分析法機率模型，
相較於估價人員或開發業者主觀認定，具有下列優點：(1)考量不動產開 發隱含之風險，呈現估值的結果由定值轉變為區間。(2)考量不同估價人 員或開發業者間，對於相同投入參數不同認知的情形。(3)本模型將對地 價敏感性較大之投入參數由定值轉為機率密度函數，較估價人員或開發業 者主觀認定各項投入參數之變動更為客觀。(4)可應用於大量估價，亦可 作為估價人員或開發業者評估土地時，價格之參考依據。
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第二節 建議
因公開標售資料取得不易，本研究公開標售資料屬於利用得標價推 估之參數，研究價值較低，後續研究若能取得更多不同公司間對相同不動 產公開標售價格與得標評估資料，在公開標售地價的評估效果可能會較佳，
對於公開標售地價模型建立更有幫助。
本研究因土地買賣成交資料取得較為困難，故僅侷限於單一建設公 司對於土地價格之評估參數，由於本研究缺乏大量不同的開發業者與不動 產估價師土地開發分析法評估資料，故難以針對評估同一不動產所產生之 機率模型與大樣本下產生之機率模型分析比較，未來若能夠取得該資料將 會使土地發分析法的機率模型能夠更為貼近市場現況，以進行作更深入的 研究。
本研究所引用之資料為評估地價資料，並不完全是土地成交資料，
僅是接近市場行情之結果。故在實際運用上，仍與實際成交價有所差距，，
未來若能夠取大量土地成交價格與其投入參數相關資料，將會使土地發 分析法的機率模型其對於成交價格的預測能力更佳，亦更能夠更為貼近 市場現況。
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