特徵價格法通常以多變數迴歸分析法來建立房地產估價公式。這種方法相當簡便，但有幾個缺點，不易理解、不通用性、不具有應用性及模型彈性差。本研究目的在於提出一個逐步分解迴歸分析法來克服上述缺點。本研究考慮的因子包括：(1)捷運站距離之影響因子k1，代表交通的便利性對每坪單價的影響係數，(2) 徒步生活圈內的超商數之影響因子k2，代表生活機能的便利性對每坪單價的影響係數，(3) 屋齡之影響因子k3，代表屋齡對每坪單價的影響係數，（4）成交年月之影響因子k4，代表成交年月對每坪單價的影響係數，（5）二度空間因子k5，代表空間區位對每坪單價的影響係數。考慮的區域有新店區、淡水區、文山區、北投區四區，分別建立模型。研究果顯示，四個區域的房地產估價20%誤差命中率均在70%以上。

Multivariate regression analysis is usually employed to establish real estate valuation formula. This approach is quite simple, but it has a few drawbacks including being difficult to understand the meaning of the coefficients, cannot be universal to another areas, cannot be used in comparison approach, and without good flexibility. The purpose of this study is to propose the stepwise decomposition regression analysis to overcome these shortcomings. The factors considered in this study include
The factor of the distance to the nearest MRT station which represents the impact of transportation function to the price per unit area. 
The factor of the number of convenience stores in the living circle on foot which represents the impact of living function to the price per unit area. 
The factor of the age of house which represents the impact of the quality of the house to the price per unit area. 
The factor of transaction date which represents the impact of market trend to the price per unit area.
The factor of the geographic coordinates which represent the impact of spatial location to the price per unit area. 
The results showed that the 20% error hit rates of real estate valuation were greater than 70% for all the four testing areas in Taipei City and New Taipei City.

目錄
目錄	I
圖目錄	III
表目錄	VI
第一章  導論	1
1-1 研究動機	1
1-2 研究方法	2
1-3 研究內容	2
第二章  文獻回顧	3
2-1 前言	3
2-2 房地產價格之因素	5
2-3房地產估價之原則	8
2-4房地產估價之程序	11
2-5 房地產估價方法之原理：價值、成本、價格	13
2-6 特徵價格法的原理	15
2-7 特徵價格法的應用	23
2-8 影響房地產價格的特徵之研究	26
第三章  研究方法	28
3-1前言	28
3-2傳統多變數迴歸分析法	28
3-3以逐步分解法建構多因子迴歸模型	28
3-4基於逐步分解法多因子迴歸模型的比較法	39
第四章  研究結果	44
4-1前言	44
4-2資料的收集	44
4-3傳統多變數迴歸分析法	50
4-4逐步分解迴歸分析法	51
4-5基於逐步分解法多因子迴歸模型的比較法	84
4-6三種方法之模型準確度比較	86
4-7房價因子的意義之討論	86
第五章  結論與建議	89
5-1 結論	89
5-2 建議	91
參考文獻	93
附錄一、影響係數與每坪房價目標值預測值之等高線圖	96
附錄二、影響係數與每坪房價目標值預測值之等高線圖matlab程式	105
附錄三  論文答辯摘要	108

圖目錄
圖2- 1房地產價格之因素[5]	7
圖2- 2區域分析與個別分析vs近鄰地區與類似地區[5]	8
圖2- 3房地產估價之方法	13
圖2- 4 特徵價格法原理	16
圖2- 5 出售樓層 v.s. 每坪單價	19
圖2- 6 交屋年月(民國年) v.s. 每坪單價	19
圖2- 7 屋齡(年) v.s. 每坪單價	20
圖2- 8 距最近捷運站距離(km) v.s. 每坪單價	20
圖2- 9  500公尺內超商數v.s. 每坪單價	20
圖2- 10 距最近捷運站距離反比、500公尺內超商數兩自變數的共線性	21
圖2- 11預測值與實際值比較	22
圖3- 1 距離最近捷運站距離對房地產每坪單價的影響........................................ 30
圖3- 2 徒步生活圈內的超商數對房地產每坪單價的影響	30
圖3- 3 屋齡對房地產每坪單價的影響	30
圖3- 4 成交年月對房地產每坪單價的影響	31
圖3- 5第一個因子排序前，十等分分組的自變數平均值與因變數(修正因子)平均值的散佈圖	36
圖3- 6第一個因子排序後，十等分分組的自變數平均值與因變數(修正因子)平均值的散佈圖	37
圖3- 7第一個因子排序後，線性預測模型	37
圖3- 8第一個因子排序後，二次預測模型	37
圖3- 9第一個因子排序後，對數預測模型	38
圖3- 10第一個因子排序後，指數預測模型	38
圖3- 11第一個因子排序後，乘冪預測模型	38
圖3- 12直接以樣本迴歸，對數預測模型	39
圖4- 1資料蒐集的流程............................................................................................. 46
圖4- 2信義成交行情網頁	46
圖4- 3輸入要搜尋的市區	47
圖4- 4 設定查詢條件(日期)	47
圖4- 5 列印資料	48
圖4- 6將資料放入Excel	48
圖4- 7成交時機子k4之比較	51
圖4- 8距離最近捷運站距離對房地產每坪單價的影響：新北市新店區	52
圖4- 9徒步生活圈內的超商數對房地產每坪單價的影響：新北市新店區	52
圖4- 10屋齡對房地產每坪單價的影響：新北市新店區	52
圖4- 11成交年月對房地產每坪單價的影響：新北市新店區	52
圖4- 12距離最近捷運站距離對房地產每坪單價的影響：台北市北投區	52
圖4- 13徒步生活圈內的超商數對房地產每坪單價的影響：台北市北投區	52
圖4- 14屋齡對房地產每坪單價的影響：台北市北投區	53
圖4- 15成交年月對房地產每坪單價的影響：台北市北投區	53
圖4- 16距離最近捷運站距離對房地產每坪單價的影響：台北市文山區	53
圖4- 17徒步生活圈內的超商數對房地產每坪單價的影響：台北市文山區	53
圖4- 18屋齡對房地產每坪單價的影響：台北市文山區	53
圖4- 19成交年月對房地產每坪單價的影響：台北市文山區	53
圖4- 20距離最近捷運站距離對房地產每坪單價的影響：新北市淡水區	53
圖4- 21徒步生活圈內的超商數對房地產每坪單價的影響：新北市淡水區	53
圖4- 22屋齡對房地產每坪單價的影響：新北市淡水區	54
圖4- 23成交年月對房地產每坪單價的影響：新北市淡水區	54
圖4- 24距離最近捷運站距離與因子k1的廻歸線：新北市新店區	56
圖4- 25徒步生活圈內的超商數與因子k2的廻歸線：新北市新店區	56
圖4- 26屋齡與因子k3的廻歸線：新北市新店區	57
圖4- 27成交年月與因子k4的廻歸線：新北市新店區	57
圖4- 28 二度空間因子k5的泡泡圖(樣本實際值)：新北市新店區	58
圖4- 29 二度空間因子k5的泡泡圖(迴歸預測值)：新北市新店區	58
圖4- 30 二度空間因子k5的曲面圖(迴歸預測值)：新北市新店區	59
圖4- 31 二度空間因子k5的等高線圖(迴歸預測值)：新北市新店區	59
圖4- 32 每坪單價實際值對預測值的散布圖：新北市新店區	60
圖4- 33距離最近捷運站距離與因子k1的廻歸線：新北市淡水區	61
圖4- 34徒步生活圈內的超商數與因子k2的廻歸線：新北市淡水區	62
圖4- 35屋齡與因子k3的廻歸線：新北市淡水區	62
圖4- 36成交年月與因子k4的廻歸線：新北市淡水區	63
圖4- 37 二度空間因子k5的泡泡圖(樣本實際值)：新北市淡水區	63
圖4- 38 二度空間因子k5的泡泡圖(迴歸預測值)：新北市淡水區	64
圖4- 39 二度空間因子k5的曲面圖(迴歸預測值)：新北市淡水區	64
圖4- 40 二度空間因子k5的等高線圖(迴歸預測值)：新北市淡水區	65
圖4- 41 每坪單價實際值對預測值的散布圖：新北市淡水區	65
圖4- 42距離最近捷運站距離與因子k1的廻歸線：台北市文山區	67
圖4- 43徒步生活圈內的超商數與因子k2的廻歸線：台北市文山區	67
圖4- 44屋齡與因子k3的廻歸線：台北市文山區	68
圖4- 45成交年月與因子k4的廻歸線：台北市文山區	68
圖4- 46 二度空間因子k5的泡泡圖(樣本實際值)：台北市文山區	69
圖4- 47 二度空間因子k5的泡泡圖(迴歸預測值)：台北市文山區	69
圖4- 48 二度空間因子k5的曲面圖(迴歸預測值)：台北市文山區	70
圖4- 49 二度空間因子k5的等高線圖(迴歸預測值)：台北市文山區	70
圖4- 50 每坪單價實際值對預測值的散布圖：台北市文山區	71
圖4- 51距離最近捷運站距離與因子k1的廻歸線：台北市北投區	72
圖4- 52徒步生活圈內的超商數與因子k2的廻歸線：台北市北投區	73
圖4- 53屋齡與因子k3的廻歸線：台北市北投區	73
圖4- 54成交年月與因子k4的廻歸線：台北市北投區	74
圖4- 55 二度空間因子k5的泡泡圖(樣本實際值)：台北市北投區	74
圖4- 56 二度空間因子k5的泡泡圖(迴歸預測值)：台北市北投區	75
圖4- 57 二度空間因子k5的曲面圖(迴歸預測值)：台北市北投區	75
圖4- 58 二度空間因子k5的等高線圖(迴歸預測值)：台北市北投區	76
圖4- 59 每坪單價實際值對預測值的散布圖：台北市北投區	76
圖4- 60離最近捷運站距離因子k1之比較	79
圖4- 61步生活圈內的超商數因子k2之比較	80
圖4- 62屋齡因子k3之比較	80
圖4- 63成交年月因子k4之比較	80
圖4- 64成交時機子k4之比較	81
圖4- 65 逐步分解過程中每坪單價誤差均方根的大小除以無模型下的誤差均方根之結果	84
圖4- 66房價因子的意義之架構	87
圖4- 67生活圈概念圖	88

表目錄
表2- 1 房地產價格之因素	7
表2- 2 新北市新店區2012-2013年電梯大樓實價登錄資料	18
表2- 3觀察數據	19
表2- 4相關係數分析	21
表2- 5迴歸分析	22
表3- 1 變異之均方根................................................................................................ 31
表3- 2方法一：變數權重正比於變異之均方根	42
表3- 3方法二：變數權重正比於變異	42
表3- 4方法三：變數權重正比於變異之均方根之平均值	43
表3- 5方法四：變數權重正比於變異之平均值	43
表4- 1信義房屋成交行情內容.................................................................................. 44
表4- 2四區樣本數目	49
表4- 3四區樣本的變數統計	49
表4- 4多變數迴歸分析模型 (圖中黑體字為通過5%顯著水準)	50
表4- 5多變數迴歸分析模型準確度比較	51
表4- 6 變異之均方根	54
表4- 7距離最近捷運站距離之影響係數k1模型	78
表4- 8徒步生活圈內的超商數之影響係數k2模型	78
表4- 9屋齡之影響係數k3模型	78
表4- 10成交年月之影響係數k4模型	78
表4- 11二度空間因子k5模型 (係數與t統計量)	79
表4- 12逐步分解迴歸分析法模型準確度比較	83
表4- 13新北市新店區	85
表4- 14新北市淡水區	85
表4- 15台北市文山區	85
表4- 16台北市北投區	85
表4- 17基於逐步分解法多因子迴歸模型的比較法模型準確度比較	86
表4- 18三種方法的模型準確度的四區平均值之比較	86

參考文獻
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