大台北地區房價與總體經濟變數之關聯性

THE HOME PURCHASE CONSUMER PRICE OF TAIPEI AREA RELEVANCE OF MACROECONOMIC VARIABLES

吳志恒(CHIH-HENG WU)

指導教授 ： 吳孟紋 ； 林炯垚

國立臺北大學/商學院/國際財務金融碩士在職專班/碩士(2014年)

摘要

國內房價自2005年以來即呈現穩定上漲趨勢，期間國內外政經情勢幾經更迭∙但房價僅微幅修正便繼續攀升，尤以大台北地區房價為甚，在平均薪資不變下國人購屋能力日益趨弱，房價所得比偏高，造成無殼鍋牛族群比重日益增加。本研究欲使用行政院經建會所公布之景氣領先指標變數(七個構成項目)及景氣同步標變數(八個構成項目)，並加入CPI上漲年增率、五大銀行平均房貸利率、銀行間收盤美元及購置住宅貸款量等共計19項變數，期能找出影響大台北地區房價的重要變數，並試圖找出其中意涵。
在多元迴歸模型中，我們發現與台北市房價指數呈反向變動之經濟變數為非農業部門就業人數、海關出口值、五大銀行平均房貸利率及購置住宅貸款等4個經濟變數，但均未達統計顯著水準；與新北市房價指數呈反向變動之經濟變數為股價指數、電力總用電量、非農業部門就業人數、海關出口值、CPI上漲年增率及五大銀行平均房貸利率等6個經濟變數，但僅有非農業部門就業人數對新北市房價呈現統計顯著水準，其餘均未達顯著水準；與台北地區房價呈反向變動之經濟變數為股價指數、非農業部門就業人數、海關出口值、CPI上漲年增率、五大銀行平均房貸利率、銀行間收盤美元則等6個經濟變數，但除非農業部門就業人數、五大銀行平均房貸利率等二項變數外，其餘均未達統計水準。
在逐步迴歸模型中分別利用最大R²改善法及逆向淘汰法找出影響各區域房價指數關聯性最大之變數：在台北市中前者為核發建照面積，後者為商業營業額。在新北市中前者為核發建照面積，後者為外銷訂單指數、製造業銷售量指數及商業營業額。最後在台北地區運用兩種方法所求得之經濟變數完全一樣，工服業受僱員工淨進入率、電力(企業)總用電量、商業營業額與台北地區房價指數呈顯著線性正相關；製造業銷售量指數、非農業部門就業人數、五大銀行平均房貸利率則呈現線性負相關，顯示在區域總和下，影響個別次市場相關性之因素，將被消弭而剔除。

關鍵字

多元迴歸分析 ； 逐步迴歸分析 ； 總體經濟因素 ； 房價指數

並列摘要

Domestic prices since 2005 that showed steady upward trend, domestic and international political and economic situation during the period after the change only slightly amended ∙ but prices will continue to rise, especially in the Taipei area the rate is even, the average salary in the same capacity under growing homebuyers weaker. This study intends to use business cycle lead indicators (composed of seven items) and business cycle simultaneous indicators (composed of eight items), and joined the CPI, average mortgage rates , exchange rate and mortgage amount as the important variables of affect the Taipei area home price.
In the multiple regression model, we found that with the Taipei City Home Purchase Consumer Price Index showed a reverse changes in economic variables have four economic variables; and New Taipei City Home Purchase Consumer Price Index showed a reverse changes in economic variables have six economic variables, and in Taipei area Home Purchase Consumer Price Index showed a reverse changes in economic variables also have six economic variables.
In stepwise regression model using Maxr and backward selection to find the greatest impact on the regional price index variables relevance:we find two different maximum impact variables in Taipei. we find four different maximum impact variables in New Taipei City. Finally, we use two methods in the Taipei area of economic variables are the same.

並列關鍵字

Multiple Regression Analysis ； Macroeconomic Factors ； Home purchase consumer price index ； Stepwise Regression Analysis

參考文獻

5. 林洽民(2011) 「政府抑制房價措施對大台北都會區房價及銀行房貸業務之影響」，私立淡江大學國際商學在職碩士班碩士論文。

11. 陳其蔚(2010)「股價，匯率和房價動態關係之研究」，國立台灣大學國際企業學研究所碩士論文。

14. 張學平(2010)「台灣房價之總體經濟因素模式研究」，私立中原大學國際貿易研究所碩士論文。

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4. 李傳信(2011)「特種貨物及勞務稅條例(奢侈稅)對台北市房價之影響」，國立政治大學經營管理碩士學程(EMBA)碩士論文。