政大機構典藏-National Chengchi University Institutional Repository(NCCUR):Item 140.119/36313
English  |  正體中文  |  简体中文  |  Post-Print筆數 : 27 |  Items with full text/Total items : 113822/144841 (79%)
Visitors : 51838511      Online Users : 169
RC Version 6.0 © Powered By DSPACE, MIT. Enhanced by NTU Library IR team.
Scope Tips:
  • please add "double quotation mark" for query phrases to get precise results
  • please goto advance search for comprehansive author search
    •  Adv. Search
    Home ‧ Login ‧ Upload ‧ Help ‧ About ‧ Administer Goto mobile version


    Please use this identifier to cite or link to this item: https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/36313


    Title: 類神經網路於不動產價格預估效果之研究
    Authors: 魏如龍
    Contributors: 陳奉瑤
    魏如龍
    Keywords: 類神經網路
    訓練資料選取
    變數篩選分析
    Neural Network
    Date: 2002
    Issue Date: 2009-09-18 17:57:48 (UTC+8)
    Abstract: 類神經網路(Neural Network)是人工智慧(Artificial Intelligence)的一種，利用模仿腦神經處理資訊的原理，以數學模型，經由電腦軟硬體等方式，對於不動產進行鑑價，可說是電腦估價的範疇之一。為解決以市場比較法進行估價作業時，估價人員往往因為自己的主觀認知有所不同，而產生估價結果有相當的差距，造成不能建立估價人員的專業公信力，產生人人均可以從事估價之錯覺。是以，為解決估價上過於主觀之問題，透過類神經網路之功能，能分析交易價格與影響價格主要因素之關係，利用大量已成交的資料，學習這些關係之結構變化，進而推估較具客觀性的價格，提供估價人員的諮詢與參考，恰有助於整個估價流程的合理性與可接受性。
    對於文山區與大安區中古屋交易資料，以多層感知機 (Multilayer Perceptrons，MLP) 類神經網路模式之分析結果，可發現在年訓練資料的測試結果中，不動產交易價格波動變化穩定之狀況下的預估效果較佳，然而在不動產價格變動率較大之狀況下，其預估效果明顯降低；進一步比較的一年期訓練資料、半年期訓練資料、季訓練資料之預估結果後發現，以一年期訓練資料之預估效果較佳；經由輸入變數篩選後再預估，其整體預估效果均有改善；最後以訓練資料期間為選取導向與訓練資料量多寡為選取導向之測試結果作比較，可發現訓練資料期間為選取導向的預估結果較佳，說明訓練資料的選擇必須考量其時效的重要性。
    關鍵字：類神經網路(Neural Network)、訓練資料選取、變數篩選分析
    Reference: (一) 中文部分
    1.不動產估價/美國估價協會著，第十一版，宏大不動產鑑定公司譯。
    2.王進德、蕭大全(1994)，類神經網路與模糊控制理論入門，全華科技圖書。
    3.余文德、鄭景鴻（2001），類神經模糊系統於高速公路土石方工程成本估價之應用，二十一世紀土木工程技術與管理研討會論文集，pp. B209~B219。
    4.周天穎、周學政（1997），ARCVIEW─透視3.X，松崗股份有限公司。
    5.林秋瑾(1997)，住宅價格之省思：1975∼1995─理論與應用，正揚出版社。
    6.林英彥(2000)，「不動產估價」九版，文笙書局。
    7.林祖嘉(1992)，台灣地區房租與房價關係之研究，台灣銀行季刊，第43-1期。
    8.林國民（1996），高雄市自有住宅特徵價格之研究，成功大學都市計劃研究所碩士論文。
    9.高明志(1997)，類神經網路應用於房地產估價之研究，政治大學地政研究所碩士論文
    10.高瑋堅（2000），購屋者特性與房屋買賣價差關係之研究，崑山科技大學。
    11.張欣民、陳奉瑤(2003)，自動估價系統(AVM)算不算是估價，土地問題研究季刊第二輯第二期。
    12.張金鶚、林秋瑾、楊宗憲（1995），台灣地區住宅價格指數之研究，經建會。
    13.張梅英（1992），建立土地大量估價方法之研究，政治大學地政研究所博士論文。
    14.陳奉瑤、梁仁旭（1999），評定公告土地現值方法之研究，國立政治大學學報第七十八期。
    15.陳明吉（1989）房地產價格及其變動因素之研究，政治大學地政研究所碩士論文。
    16.游淑惠(1994)，類神經網路應用於國宅需求特性之研究，成功大學都市計劃研究所碩士論文。
    17.葉怡成(1997)，應用類神經網路，儒林出版社。
    18.葉怡成(1997)，類神經網路模式應用與實作，儒林出版社。
    19.範俊波等(1992)，神經網路與神經計算機，儒林出版社。
    20.蔡芬蓮（1997），法拍屋價格影響因素之研究─以台北市為例，政治大學地政研究所碩士論文。
    21.蔡瑞煌(1995)，類神經網路概論，三民書局。
    22.盧炳勳、曹登發譯(1992)，P.D.Wasserman著，類神經網路理論與應用，全華科技圖書。
    23.聶建中、馮正安、郭繼良（2001），金融風暴期間新台幣兌美元匯率預測─倒傳遞神經網路之應用，台灣金融財務季刊第二輯第三期。
    24.羅華強(2001)，類神經網路─MATLAB的應用，清蔚科技股份有限公司。
    (二)、 英文部分
    1.Borst,R.A ＆ McCluskey,W.J.(1996) “An Evaluation of Abdctive Network Models for the Valuation of Residential Property”, Journal of Property Tax Assessment and Administration,Vol.2 No.2,pp.51-67.
    2.Borst,R.A(1992), “Artificial Neural Network: the Next Modelling /Calibration Technology for the Assessment Community”,Artificial Neural Network,pp.64-94.
    3.Daniels,H. ＆ Kamp,B. (1999) , “Application of MLP Network to Bond Rating and House Pricing ”, Neural Computing ＆ Applications ,Vol.8,pp.226-234.
    4.Do,A.Q. ＆ Grudnitski,G (1992),“A Neural Network Approach to Residential Property Appraisal“,The Journal of Real Estate Research,December,pp.38-45
    5.Do,A.Q.＆ Grudnitski, G. (1993),“A Neural Network Analysis of the Effect of Age on Housing Values”,The Journal of Real Estate Research,pp.253-264.
    6.Evans,A.,James,H. ＆ Collins,A.(1991), “Artificial Neural Network :An Application to Residential Valuation in the UK“,The Real Estate Rese,December,pp.38-45
    7.Lancaster, K (1966), “A new approach to consumer theory“, The Journal of Political Economy, Vol. 74 (2), p 132-152.
    8.Lewis,O.M.,Ware,J.A. ＆ Jenkins,D.H.(2001),“Identification of Residential Property Sub-Markets using Evolutionary and Neural and Computing Techniques”, Neural Com puting and Applications, Vol.10,No.2,pp.108-119.
    9.Mcgreal,S.,Adair,A.,Mcburney,D.＆Patterson,D. (1998),“Neural Networks：the Prediction of Residential Values”, Journal of Property Valuation ＆Investment,Vol.16 No.1,pp.57-70.
    10.Nguyen ,N. ＆ Cripps,A. (2001),“Predicting Housing Value ：A Comparison of Multiple Regression Analysis and Artificial Neural Networks ,The Journal of Real Estate Research,Vol.22,No.3,pp.313-336.
    11.Roger ,S.(1993) , “Selecting Data for Neural Networks”,Ai Expert ,February,pp.43-47.
    12.Rosen, K. T. (1979),, A Regional Model of Multi-family Housing Starts, Journal of the American Real Estate and Urban Economics Association, 1979, 7:1, 63-76.
    13.Tay,D.P. ＆ Ho ,D.k. (1991), Artificial Intelligence and the Mass Appraisial of Residential Apartments”, Journal of Property Valuation ＆Investment,Vol.10 ,pp.525-540.
    14.William,B.R ＆ Dennis,S.T(1995) , “Artificial Intelligence: The Future of Appraising”,The Appraisal Journal ,October,pp.429-435.
    15.Worzala,E.M. ＆ Silva, A. (1996),“High-tech Valuation :Should Artificial Neural Network Bypass the Human Valuer?”,Appraisal Journal ,January,pp.89-109.
    16.Worzala,E.M., Lenk, M.＆ Silva, A. (1995),“An Exploration of Neural Network and Its Application to Real Estate Valuation”,The Journal of Real Estate Research,Vol.10,No.2,pp.185-202.
    (三)、網頁部分
    1. http://www.cis.hut.fi/ahonkela/dippa/node41.html
    Description: 碩士
    國立政治大學
    地政研究所
    90257015
    91
    Source URI: http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0902570151
    Data Type: thesis
    Appears in Collections:[Department of Land Economics] Theses

    Files in This Item:

    File SizeFormat
    index.html0KbHTML2330View/Open


    All items in 政大典藏 are protected by copyright, with all rights reserved.


    社群 sharing

    著作權政策宣告 Copyright Announcement
    1.本網站之數位內容為國立政治大學所收錄之機構典藏，無償提供學術研究與公眾教育等公益性使用，惟仍請適度，合理使用本網站之內容，以尊重著作權人之權益。商業上之利用，則請先取得著作權人之授權。
    The digital content of this website is part of National Chengchi University Institutional Repository. It provides free access to academic research and public education for non-commercial use. Please utilize it in a proper and reasonable manner and respect the rights of copyright owners. For commercial use, please obtain authorization from the copyright owner in advance.

    2.本網站之製作，已盡力防止侵害著作權人之權益，如仍發現本網站之數位內容有侵害著作權人權益情事者，請權利人通知本網站維護人員(nccur@nccu.edu.tw)，維護人員將立即採取移除該數位著作等補救措施。
    NCCU Institutional Repository is made to protect the interests of copyright owners. If you believe that any material on the website infringes copyright, please contact our staff(nccur@nccu.edu.tw). We will remove the work from the repository and investigate your claim.
    DSpace Software Copyright © 2002-2004  MIT &  Hewlett-Packard  /   Enhanced by   NTU Library IR team Copyright ©   - Feedback