以决策树之回归树建构住宅价格模型—台湾地区之实证分析.PDF

住宅學報　第十六卷第一期　民國九十六年六月　學術論著　第1頁—20 頁 JOURNAL OF HOUSING STUDIES, VOLUME 16 NO. 1, JUNE 2007 學術論著 以決策樹之迴歸樹建構住宅價格模型— 台灣地區之實證分析 Regression Trees for Housing Price Models: An Empirical Study on Taiwan 陳樹衡*　郭子文**　棗厥庸*** Shu-Heng Chen, Tzu-Wen Kuo, Chueh-Yung Tsao 摘　要 以往房地產特徵方程式之估計多採用複迴歸模型 ，後期學者開始使用半參數或無母數方 法估計特徵方程式，本研究以決策樹中的Cubist迴歸樹作為房地產特徵方程式之估計模型，主 要原因有三 ：其一，Cubist迴歸樹模型之設計符合房地產資料特性 。其二 ，Cubist迴歸樹配適 能力高且易於解釋。其三 ，當使用大量資料估計特徵方程式，Cubist迴歸樹相對於其他無母數 方法運算上較有效率。本研究以台灣地區2002年至2004年間45,4 19筆房地產資料為研究樣本， 以複迴歸模型為基準模型 ，研究發現迴歸樹之配適能力高於複迴歸模型 ，且並未有過度配適 之問題 。此外，特徵變數與房地產價格間存有非線性關係 ，個體變數較總體變數具有廣泛之 解釋力。 關鍵詞 ：房價 、特徵方程式 、決策樹 、Cubist迴歸樹 Abstract The purpose of this paper is to use Cubist regression trees to estimate the hedonic equation, as the Cubist is expected to be more efficient than other nonparametric methods. In addition, the architecture of the Cubist is intuitive when applied to the housing price model. In this study, the regression method, which is frequently used in the estimation of the hedonic equation, is used as the benchmark model to be compared with. Based on 45,419 observations from the Taiwan area, it is found that the Cubist outperforms the benchmark model. Moreover, it is found that there are nonlinear relationships between the house prices and the characteristic variables. Finally, the micro characteristics exhibit higher explanatory power than the macro ones. Key words: house prices, hedonic equation, decision trees, Cubist regression trees (本文於2007年4月2日收稿 ，2007年5月2日審查通過 ，實際出版日期2007年10月) * 政治大學經濟學系教授 。Professor, Department of Economics, National Chengchi University. ** 真理大學財務金融學系助理教授 。Assistant Professor, Department of Finance and Banking, Aletheia University. *** 長庚大學工商管理學系助理教授 。Assistant Professor, Departmen