你這是學生作業吧
※ 引述《davidwales (cluster)》之銘言：
: 剛好近期有作一些簡單的房價模型
: 這邊分享給大家
: 模型如下:
: 通常我們會先找城市的中心位置 或稱為CBD
: 而房價通常在CBD會最高 並從圓心向外圍緩緩降低
: 而我這個模型中
: 會影響房價分布的兩個因素很簡單,
大原則是很簡單
但你的觀察完全錯誤
: 其一為通勤的費用
: 一般通勤費用我們會找出車資和站距間的關係式
學生,跟魯蛇不能理解的東西是
無形的成本都不計入費用
最簡單的,時間成本其實是通勤的最大費用
學生時間多到不值錢
魯蛇的時間成本也只比學生貴一點
這層次的人完全無法了解高收入的人,時間跟心力成本是多麼高昂
再來通勤的心力成本
終點站上車睡覺或者滑 ptt 放空一小時到公司
跟在車陣中塞一小時到公司
跟風吹日曬雨淋吃廢氣一小時到公司
三者的心力損失是不同量級的
學生賀爾蒙旺盛,騎車一小時到公司還有辦法上ptt大戰韓粉英粉柯粉
但是經過多年職場操勞的上班族只想躺著睡覺
金錢支出,在通勤費用(計算隱形成本後)中算很末端的考量了
不然你去台中就不會坐高鐵改坐國光號
: 另一個因素關係式就是所謂房屋供給的數量和其價格
: 一般來說 市場供給大於需求的話 價格就會降低
: 但這個供給和需求的關係可能會因為市場熱程度而有所不同
: 這個冷熱程度我們用 beta這個參數來描述
供給跟需求你怎麼用 beta 一個參數描述???
先不說供給跟需求要怎麼簡化成一個參數
供給跟需求實務上你根本沒辦法做計算
例如你能算的出內湖空屋率,或者新申請建照面積
請問怎麼算內湖的需求力道?
: 而供給房屋數量可以大致上由 {2* pi* X*dX} 乘以 {樓高} 的關係來決定
樓高在房價因素裡面根本就不值一提
他的 priority 大概排在後 20% 左右
: X: 房子和CBD的距離
: 至於需求怎麼影響價格的關係比較複雜, 還要其他係數來決定,
: 但簡單的說
: P(X) 約略等於 P(0) - 通勤費用 - 供給造成的價格下跌
: 用這個間單的模型 我們先
: (1) 統計出一個城市的通勤費用和距離關係
: 以及 (2) 樓高和距離的關係,
: 就能估計這個城市某個距離CBD X km的地方的房價了
: 我抓了新加坡的房市價格vs距離的資料 以及和我的模型做比較
: 結果如下 讓大家參考一下
: https://imgur.com/KH31oMX
: 歡迎討論喔!!!!
市中心,交通可及性,工作園區,大型公共建設
這些才是真正影響房價的因素
其他還有大概十幾個次要參數
不過念在只是個學生作業,能分析完上面那些也就高分過關沒問題了
至於樓高跟供需這種大外行的東西
我建議就不要寫了