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經濟脈搏的映射：以數據剖析房價變動與預測

壹、 前言

一、研究動機
2023 年 11 月 15 日的一篇天下雜誌的財經焦點指出房市買氣不佳，但房價卻不斷上升？
房地產呈現「量縮價揚」現象：美國供給不足、利率攀升，台灣新建案減少、預售市場冷

清。讀完這篇報導我們看到了「現象」卻不了解「原因」霎時萌生了疑問，到底是什麼因素
會影響房價？我們有辦法預測未來趨勢並提前做相應措施嗎？為了解開心中的疑惑我們展開
了本次研究。

二、研究目的
（一）找到可能影響房價的因素。
（二）找尋預測房價趨勢的方法。
1、分析「可能影響房價的因素」與房價趨勢圖的特徵。

2、研究「可能影響房價的因素」與房價的相關性及預測模型。

貳、 文獻探討

在這個房地產交易興盛的時代，有人因房產發家治富，也有人因此賠上了全部家產，而大家
都希望在購買房地產前能夠提前得知未來的房價走向，而我們也希望可以預測到未來的房價
進而達成我們的發財夢，在和老師討論我們的想法後決定使用高一數學學到的二維數據分析
與資訊課所學的大數據分析並結合歷史資料進行迴歸分析，而在開始研究前也得先了解要研
究的目標吧！

指數介紹（消費者物價指數）
在嘗試預測房價趨勢前就必須先來了解本次研究的相關指數：CPI，消費者物價指數意即
（比較年度價格×基期年度數量÷基期年度價格×基期年度數量）×100%，由以下公式可得出

幾點關於CPI的特性:
∑ 0

∑ 0 0

（1）商品和服務價格變動

由公式可知個別品項在其他條件皆不改變的狀況下價格提升的話就會使消費者物價指數數值
上升。
（2）季節性因素

由消費者物價指數的形成即可知無論是台灣還是美國的CPI指數中皆有採納會受季節影響的
項目（例:食物類），因此只要季節造成影響就會接連影響季節性食物最後導致消費者物價
指數也受到變化。
（3）國際因素與政策影響
因為CPI的統計是包含了能源類別的（無論是否單獨列出一列，但接有在計算範圍中），國

際能源組織決定或是政府的政策改變皆會影響消費者物價指數。
指數介紹（房價季指數）
住宅價格指數是衡量住宅房屋價格變化的指標，通過設定標準住宅（基準期間），觀察住宅

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