University of Macau / Faculty of Social Sciences and Humanities / Department of Government and Public Administration

University of Macau / Faculty of Social Sciences and Humanities / Department of Government and Public Administration

因網際網路帶來的便利性與即時性，網路新聞成為社會大眾吸收與傳遞新聞資訊的重要管道之一，而累積的巨量新聞亦可反映出社會輿論對某特定新聞議題之即時反應、熱門程度以及情緒走向等。 因此，本研究期望借由意見探勘與情緒分析技術，從特定領域新聞中挖掘出有價值的關聯，並結合傳統機器學習建立一個房地產市場的預測模式，提供購屋決策的參考依據。 本研究搜集99年1月1日至103年6月30日共1,1150筆房地產新聞，以及8,165件捷運週邊250公尺內房屋買賣交易資料，運用意見探勘萃取意見詞彙進行情緒分析，並建立房市情緒與成交價量時間序列，透過半年移動平均、二次移動平均及成長斜率，瞭解社會輿情對房市行情抱持樂觀或悲觀，分析社會情緒與實際房地產成交間關聯性，以期能找出房地產買賣時機點，並進一步結合情緒及房地產的環境影響因素，藉由支援向量機建立站點房市的預測模型。 實證結果中，本研究發現房市情緒與成交價量之波動有一定的週期與相關性，且新捷運開通前一年將連帶影響整體捷運房市波動，當成交線穿越情緒線且斜率同時向上時，可做為適當的房市進場時機點。而本研究針對站點情緒與環境變數所建立之預測模型，其預測新捷運線站點之平均準確率為69.2％，而預測新捷運線熱門站點之準確率為78％，顯示模型於預測熱門站點上具有不錯的預測能力。 / Nowadays, E-News have become an important way for people to get daily information. These enormous amounts of news could reflect public opinions on a particular attention or sentiment trends in news topics. Therefore, how to use opinion mining and sentiment analysis technology to dig out valuable information from particular news becomes the latest issue. In this study, we collected 1,1150 house news and 8,165 house transaction records around the MRT stations within 250 meters over the last five years. We extracted the emotion words from the news by manipulating opinion mining. Furthermore, we built moving average lines and the slope of the moving average in order to explore the relationship and entry point between public opinion and housing market. In conclusion, we indicated that there is a high correlation between the news sentiment and housing market. We also uses SVM algorithm to construct a model to predict housing hotspots. The results demonstrate that the SVM model reaches average accuracy at 69.2% and the model accuracy increases up to 78% for predicting housing hotspots. Besides, we also provide investors with a basis of entry point into the housing market by utilizing the moving average cross overs and slopes analysis and a better way of predicting housing hotspots.

本文使用Pesaran,Schuermann and Weiner(2004)提出的全球化向量自我迴歸模型(Global Vector Autoregression Model, GVAR)對房地產市場進行分析。 我們考慮 1994Q1 至 2011Q2 的資料，納入美國、中國、日本及台灣，每個國家各七個變數及一個國際外生變數，使用衝擊反應函數去衡量總體經濟變數與房市之間的連動性，以及房地產市場在國際之間的外溢效果。 本文針對美國實質房價衝擊、美國實質產出衝擊及台灣實質產出衝擊做探討，所得到的實證結果主要可歸納為三點:首先是美國房市下跌會傳遞至其它經濟面，如實質產出、通膨率、利率市場，影響會在第四季時恢復平穩，但多存在著長期影響。其二為當美國景氣衰退時，美國利率市場的反應較為迅速，中國、日本及台灣平均會落後一到兩季才會反應，且美國利率的反應幅度會較大。最後一點為跨國之間的房地產市場雖然沒有顯著的直接連動關係，但是會透過不同管道間接影響他國的經濟市場，其中一個管道可能是經由財富效果傳導至實質經濟面，造成消費需求上的衝擊，進而影響兩國的貿易平衡，另一方面則可能會影響各國央行的貨幣政策，透過金融管道對跨國間的投資產生影響。 關鍵詞:全球化向量自我迴歸模型、共整合、誤差修正模型、房地產市場、財富效果。

本研究主要依據國內房地產市場的特性，以生產時間落差、預期景氣與宣告效果、以及總體經濟等三個項目為主軸，針對房地產市場的景氣現象進行探討。首先，由生產階段的生產時間落差為出發點，探討房地產景氣與政府政策衝擊對生產時間落差的影響。再來，探討房地產次市場間的互動關係，瞭解預期景氣與宣告效果對不同房地產次市場景氣的影響。最後，探討總體經濟對房地產景氣的影響。在上述理念體系下，本研究進行各項理論的推演與實證分析，所得結論說明如下： 一、房地產景氣對生產時間影響部份 本文以建照面積與使照面積數量之波動關係，分析房地產景氣對生產時間落差之影響，結果發現使照面積與建照面積間存在穩定的長期關係，但建照可能因景氣不佳而取消，此使得長期建照面積大於使照面積，且建商會視房地產景氣的變動而調整興建速度。當房地產市場景氣時，興建速度較快，不景氣時興建速度較慢，使得生產時間落差會因房地產景氣變動而有所不同。另外，建照面積與使照面積間的關係亦會因政府相關政策的改變而產生衝擊，進而改變生產時間落差的長短。 由此觀之，國內房地產市場應較無預售制度的國家有較佳的市場調整機制，不過國內房地產景氣的波動卻依然劇烈，其原因可能在於政府決策與執行有相當長的時間落差，往往造成介入市場的時機不恰當，使得政府政策不但未能發揮反景氣循環的功能，反而成為助漲、助跌的促媒。另外，建築投資業缺乏健全管理亦是可能的原因之一，造成市場良莠不齊，在未經協調而彼此競爭下，往往錯誤評估個別預期銷售額而惡性競爭所造成。 二、預期景氣與宣告效果對房地產景氣影響部份 透過不同次市場的連結，本文發現當政府政策提前宣告時，將會有明顯的宣告效果產生，使得建商雖面對節節高昇的空屋率，依然大量搶建，但建照面積的增加則會促使房價與租金下跌。當前房地產市場的長期不景氣，政府未充分掌握房地產市場的景氣波動，並審慎評估政策的可能衝擊可說是問題的關鍵。此也意味，若政府日後真有必要再對房地產市場實施類似管制措施時，實應於事前進行謹慎的評估，並慎選實施的時機。 其次，市場參與者的預期在市場運作過程中扮演相當重要的角色，對於不同次市場景氣之影響亦不相同，當預期資本利得愈高時，會使房價上漲，但租金卻會減少，因為屋主願意以相對較低的租金將房屋出租，並由長期的資本利得中獲得補償，此可解釋為何國內長期租金與房價比長期偏低的現象。不過，近年來房地產市場面臨相當長時間的不景氣，加以921大地震對於國人傳統「有土斯有財」的理財觀念應有相當程度的衝擊，在預期資本利得相當微薄、甚至為負的情況下，未來租金可能回到較合理的水準。 三、總體經濟度房地產景氣之影響部份 本文檢視總體經濟變數對不同地區房地產景氣的影響，發現不論台北市或台北縣的預售屋房價與貨幣供給、空屋數、建照面積等變數均具有長期均衡關係存在，表示房地產景氣會因總體經濟變數與房地產市場本身供需變化而調整，但在考量結構變遷下，預售屋房價與建照面積間之關係已有所改變，意味未來在分析兩者間之關係時必須更加慎重。 其次，空屋數對於預售屋房價的影響彈性相對大於貨幣供給以及建照面積的影響，且相關變數對於台北市預售屋房價的影響相對大於台北縣，但台北縣預售屋房價消弭均衡誤差的速度較台北市為快，此乃因台北市住宅供給與需求彈性相對較小，當其他影響變數發生變動時，其預售屋房價受到的影響相對較大，故一旦偏離均衡時，必須花費較長的時間來調整。此結果亦顯示，要解決房地產市場長期的不景氣，從消化空餘屋著手最為有效。另外，不論台北市或台北縣預售屋房價與其他變數間的短期領先或落後關係並不明顯，此可能是因房地產市場自1986-1990年這一波房地產景氣後，已產生結構性變遷所造成。 / This dissertation consisted of three relative essays about real estate cycles. The first paper explores the influence of the real estate cycles on construction lags by analyzing the fluctuations of total floor areas of building permits and usage permits as a reflection of construction lags. Results support that a long-run equilibrium is existing between them; however, building permits may be dropped during a downswing market. In addition, the duration of construction lags is affected by changes in the real estate cycles and by the impacts of policies.　During a time of strong market, the duration of construction lags is cut shorter and is extended when the market is depressed. The second paper presents a simultaneous equation to examine how expectation of market participants and preannouncement of zoning control influence real estate cycles through three housing submarkets: rental market, sales market, and new construction market. One interesting finding is that, before the government announced a change in its zoning policy, builders constructed at maximum capacity despite fact that the real estate market was already depressed. Such construction only worsens the real estate market condition and extends the duration of depressed period. Another interesting finding is that the expected real estate cycles have different effects on rent and housing price. Although high capital gain expectations drive up the housing price, rent continues to decrease. A high vacancy rate, although decreasing the housing price, has little influence on construction starts. The last paper examines the long-term relationships between real estate cycles and macroeconomic variables by using cointegration test and error correction model. I found that both housing price of Taipei City and Taipei County do have long-term relationships with money supply, vacant houses, and new construction, but when considering market structure change, the relationship between housing price and new construction will change. I also found that the vacant houses have more influence on housing price than that of money supply and new construction, and the influences of these three variables on housing price are more sensitive in Taipei City than Taipei County. These results reflect the market structure of Taipei City and Taipei County is different, and the importance to solve vacant houses problem. Another surprise finding is that short-term lead or lag relationships among these variables are not significant. One possible reason is the structure change of real estate market after 1990.

近年來，隨著中國大陸經濟快速的成長，中國大陸房地產市場也隨之蓬勃發展，然而，近期中國大陸房地產價格的節節高漲，產生了房地產過熱的警訊，而區域間房地產價格的差異與不均，也成為各地區經濟發展的重要阻礙。所以，如何合理的調控房地產價格，使房地產市場能穩定成長並與經濟發展相輔相成，成為中國大陸中央政府必須持續關注與適時妥善處理的問題。 本文運用1999年至2010年中國大陸31個省市地區商品房平均銷售價格和影響房價的經濟相關變數的追蹤資料，運用雙因子固定效果模型進行實證研究。研究結果發現：中國大陸各地區財政分權程度對各地區房地產價格為非線性的關係，呈現U型的曲線。意即，存在一個財政分權的臨界值可以使房價達到最小的情況。建議中央政府應透過調整各地區的財政分權程度，來避免因財政分權不均而產生財政資源不均問題，造成房地產價格的波動。並加強對地方政府的財政預算與財政收入的監督與管制，以抑止「土地財政」的行為。 / With the economic growth, the real estate market is booming in China recently. But the overheating real estate price and the difference of real estate price between region and region become the important impediment to regional economic development in China. Therefore, the central government how to control the real estate price is an immense problem. By using the panel data of average selling price of commercialize buildings and the economic variables of 31cities in China between 1999 and 2010, the study uses two-way fixed effects model to investigate the effect of fiscal decentralization on the real estate price in China. The empirical analysis’ result shows that the fiscal decentralization provides a non-linear effect on the real estate price, it presents the U-shaped curve. In other words, there are a degree of fiscal decentralization can make the real estate price to reach the minimum. According to results, we propose to take some policies. The central government should adjust the degree of fiscal decentralization in each region, in order to avoid the local government financial problem to lead to rise the real estate price.

為瞭解地方縣市長選舉期間，候選人所爭相開立之競選支票對於地方經濟的影響，本研究將過去僅以中央政府為研究對象的政治景氣循環理論延伸至地方層級，期能藉此彌補相關文獻僅考量政治層面的不足。而關於政治景氣循環理論自Nordhaus(1970)正式提出至今，較具爭議之實證結果分歧的部分，本研究試圖以「執政者操控經濟之能力」的差異予以解釋。 另一方面，基於地方政府彼此間的競爭性，地方層級之政治景氣循環現象對於地方經濟的影響，應有別於中央層級。本研究遂以此現象對房地產價格之影響為焦點，藉以瞭解當政治景氣循環現象可能因執政者操控能力之有無而不必然出現時，各地方之經濟狀況是否將因此而有所差異。 經由理論模型之探討，以及蒐集台灣地區民國74年至87年各縣市之相關年資料以進行實證分析之後，本研究得到下列結論： 1. 就本研究的實證資料而言，我國地方層級存在政治景氣循環現象；而執政者為達成其連任目的而於選前採取擴張政策時，將同時考量其財政自主程度，顯示執政者之操控能力對於政治景氣循環現象的發生有相當的影響。 2. 地方層級之政治景氣循環現象，將伴隨房地產價格的過度資本化，而使房地產價格有相對上較高的傾向；由台灣地區相關資料所得之實證結果亦是如此。由此，可推論此一現象對於地方經濟發展有相當影響。 3. 由於政治景氣循環現象的存在，使得都市發展程度較高、財政自主程度較高的縣市，其房地產價格偏高的現象，似乎是現今民主政治制度下一種難以避免的趨勢。 4. 地方政府贏得選舉的動機，應是中央政府制訂相關政策目標或策略時所不容忽略的，特別是那些須經由地方政府所執行者，如促進區域均衡、促進城鄉發展之策略等。 此外，基於研究結果與限制，關於如何改善在總體經濟變數、政府支出等方面因政治景氣循環現象所引發之人為波動，乃是未來值得進一步探究之課題。或是突破資料之限制，改以季資料或月資料進行實證分析，應能使研究成果更為清晰。再者，關於中央政府對於地方政府行為的影響，亦可為後續研究方向。 第一章 緒論 1 第一節 研究動機與目的 1 第二節 研究方法 4 第三節 研究範圍 5 第四節 研究限制 5 第五節 研究流程 8 第二章 文獻回顧 9 第三章 理論模型 15 第一節 政治景氣循環理論之討論 15 第二節 結合政治景氣循環理論之資本化模型 17 第四章 地方層級政治景氣循環現象探討與實證分析 22 第一節 地方政府操控經濟之誘因與工具 22 第二節 地方政府執政者操控能力之差異 30 第三節 實證分析 36 第四節 小結 49 第五章 地方層級政治景氣循環現象對房地產價格之影響實證分析 51 第一節 各縣市房地產價格概況分析 51 第二節 實證分析 62 第三章 小結 70 第六章 綜合分析與檢討 72 第一節 中央補助款角色之探討 72 第二節 地方層級之政治景氣循環現象與區域均衡發展 74 第三節 實證資料之限制 76 第七章 結論 78 第一節 結論 78 第二節 後續研究方向 80 參考文獻 82 附錄 92 表目錄 表4-1：選民的政黨偏好與改變，1983-1992 23 表4-2：第十屆至第十三屆縣市長選舉當選人名單與得票率 25 表4-3：第十二屆至第十四屆縣市議會之多數黨及該黨籍議員比例 31 表4-4：各縣市之自有財源比例 33 表4-5：各縣市自有財源比例之ANOVA分析結果 35 表4-6：實證資料來源 39 表4-7：選舉循環之虛擬變數設計 40 表4-8：平均每人歲出之選舉循環估計結果 43 表4-9：每年新闢與維護之道路面積之選舉循環估計結果 45 表4-10：地價稅收之選舉循環估計結果 47 表5-1：各縣市房地產報酬率之ANOVA分析結果 57 表5-2：變數定義與資料來源說明 65 表5-3：OLS估計結果 68 表5-4：Parks法估計之結果 69 表a-1：「平均每人歲出」迴歸分析之基本統計量 92 表a-2：「每年新闢與維護之道路面積」迴歸分析之基本統計量 93 表a-3：「地價稅收」迴歸分析之基本統計量 94 表a-4：「房地產報酬率」迴歸分析之基本統計量 95 圖目錄 圖1-1：研究流程圖 8 圖5-1：北部區域縣市之歷年平均區段地價 52 圖5-2：中部區域縣市之歷年平均區段地價 53 圖5-3：南部區域縣市之歷年平均區段地價 54 圖5-4：東部區域縣市之歷年平均區段地價 55 圖5-5：北部區域縣市歷年之房地產報酬率 58 圖5-6：中部區域縣市歷年之房地產報酬率 59 圖5-7：南部區域縣市歷年之房地產報酬率 60 圖5-8：東部區域縣市歷年之房地產報酬率 61

估價於房地產市場實扮演著一不可或缺的角色，精確的估價不僅可提供消費者正確極充分的購屋資訊，亦為政府擬定政策方針之基礎。由於台灣房地產市場為一不完全市場，消費者在購屋的同時更常因資訊的不健全而遭受不必要之損失，因此精確及流通之估價資訊實為健全台灣房地產市場之首務。 鑑於過去估價技術仍未成熟，所佔之房價常無法令人信服。本研究欲以類神經網路之功能，將其原理應用於房地產估價上，試圖解決過去估價方法本身之缺失，並作為估價人員輔助之工具。本研究主要以倒傳遞及理解倒傳遞類神經網路與特徵價格法進行公證比較分析，並以特徵價理論為基礎，利用類神經網路得出影率房地產價格更具代表性之因素，以做為未來建立房地產估價輔助系統之參考。 為了解不同的資料型態是否會使類神經網路有不同的學習效果，本研究將資料分為四組實驗設計，分別對不同的資料型態進行測試，研究結果顯示類神經網路對於資料型態較為敏感，其中又以理解倒傳遞類神經網路為最，使得其在預測能力上易受異常點或極端值的影響，而有好壞差異較大的情況。即類神經網路之學習效果端視資料是否具代表性而定。

房地產業的活動被一般人認為是「火車頭產業」，探究這種未經學術嚴謹定義的說法，涵意概有兩層：其一是認為房地產業有極大的「向後關聯」效果，將可帶動相關總體經濟產業的發展。另一層涵意是指房地產業既然有帶動總體經濟繁榮成長的功能，也就意味著房地產業活動所構成的房地產景氣具有領先總體經濟景氣的特質，而為一般景氣昇沉的預期訊號。惟這種說法似乎與現實情況不合：現總體經濟景氣已有復甦跡象，但房地產業卻相對的毫無起色，因此本研究從「房地產業對總體經濟活動之影響分析」、「房地產景氣與總體經濟景氣在時間上領先、同時、落後關係之探討」兩部份，分別以較嚴謹的「產業關聯分析法」與「景氣綜合指標分析法」，來探討該說法的正確性及政策等含意，獲得「尚無充份的證據支持房地產業是火車頭產業」的結論。 　　有關政策涵義方面：房地產業的向後關聯效果不強，意味著政府如意圖以房地產業為振興經濟的逆循環政策應改變至回歸市場機制的調控，而不應有太多的政策介入。政府不必因總體經濟的不景氣而企圖刺激房地產景氣；亦無須強調總體景氣過熱而打壓房地產景氣。至於「房地產景氣與總體經濟景氣在時間上領先、同時、落後關係」部份，不論房地產綜合、各層面、基準循環指標之景氣與總體經濟綜合、構成房地產綜合景氣重要指標時間上關係比較中，我們有足夠的證據認為「房地產景氣落後總體經濟景氣」。在預測上的涵意是若干重要總體經濟指標可以用來預測房地產景氣未來的走勢。 / The fluctuation in the real estate market is of long-standing, and has evoked much discussion, particularly how the real estate activities and cycles are related to macroeconomics has been an important issue drawing tremendous attention in Taiwan. This research contains two parts : in the first part, we have applied the method of lnput-Output(I/O) analysis to identic the backward linkage of the real estate sector. In the second part, we try to use the method of composite indexes of business cycle for real estate cycle indicators, including individual activities, four different stages of real estate life cycle -- investment, construction, transaction, and utilization, to clarify the " timing " relationship between business cycle and real estate cycle. 　　Based on the economic analysis, the results of this research are following : 　　1. We have not found strong evidence supporting the important backward linkage of the real estate sector. It means, in the view of using real estate activities for pushing macroeconomics, the government should not intervene the activities of real estate industry to market mechanism due to the effect of real estate activities contribute little feedback to macroeconomics. 　　2. Our investigation reveals the macro-variables, such as GDP, M2, the index of stock market, CPI, composite index etc. , tend to be leading indicators of real estate activities over twelve months approximately. This means, in the view of forecasting, we can use certain macro-variables to forecast the trend of real estate cycle in the fliture.

利用1995-2015年間美國房地產投資信託基金（REIT）的176個初次公開發行為樣本，本研究分析了初步公開說明書（Form S-11）資訊與REITs上市後之當天，短期和長期表現之間的關係。其中，本文著重於探討四個特別領域的相關資訊，包括管理結構，承銷商聲譽，IPO閉鎖期及管理團隊品質。 實證結果顯示，初步公開說明書（Form S-11）包含有價值的資訊，有助於REIT IPO 投資人作投資評估之使用。其中，IPO閉鎖期大於等於產業標準180天的REITs，其在上市後6個月和12個月期間的報酬率高於IPO閉鎖期小於180天的REITs。此外，與過去的IPO研究結果相似，由知名承銷商所銷售之REIT IPOs 在初次公開發行後的短期及長期表現平均優於由知名度較低之承銷商所銷售的REIT IPOs。 然而，儘管過去與REIT相關的研究普遍偏好內部管理，本研究之實證結果支持外部管理的模式。其中，實證結果顯示外部管理的REITs在初次公開發行後的短期及長期表現平均優於內部管理的REITs。 / Using a sample of 176 US REIT IPOs from 1995 to 2015, this study examines the relationship between information provided on the preliminary IPO prospectus (form S-11) and post-IPO initial, short-term and long-term performance of REITs. In particular, this paper focuses on information related to four specific areas: management structure, underwriter reputation, lock-up period, and management quality. The findings of this study suggest that form S-11 carries valuable information, and is useful to investors in evaluating REIT IPOs. The regression results indicate that REIT IPOs with a lock-up period that is at least as long as the industry standard, on average, earn higher post-IPO returns 6-month and 12-month following the IPO date. Moreover, consistent with prior IPO studies, offerings underwritten by prestigious underwriters, on average, yield better post-IPO performance than IPOs underwritten by less reputable underwriters. Yet, unlike prior REIT studies, the findings of this paper tend to favor the external management structure. The results from the sub-sample imply externally managed REITs, on average, earn higher post-IPO short-term and long-term returns than their internally managed counterpart.