電腦大量估價與個案估價之差異-以好時價網站之查詢結果與不動產估價師個案估價之差異為例

摘要

依據聯合新聞網2015年12月11日有關「大數據分析房價『好時價』上線」之報導：「未來民眾查房價又有新管道，除內政部實價登錄網外，政大地政系特聘教授張金鶚和美國安富金融工程集團合作，以大數據分析推出全台首座不動產自動估價系統公益性平台『好時價』，免費提供民眾查詢房地產行情，目前誤差值約13%，符合國際估價網站誤差值12%至18%標準。」經筆者調查「好時價」（House+）網站上之相關資料，該網站標榜免費提供公眾進行一般查詢價格使用，為避免商業行為引起大量網路流量干擾，限制每一IP每天僅供查詢20筆。另經筆者之調查，雖該網站限制每一IP每天僅供查詢20筆，該網站目前確實已成為民眾查詢房價主要管道之一，也在不動產估價業界掀起不小之話題。本期電子週報，筆者將針對電腦大量估價與個案估價之差異案進行探討，並以好時價網站之查詢結果與不動產估價師個案估價之差異為例，藉此讓一般民眾了解，電腦大量估價雖較不動產估價師之個案估價有其優勢，仍有諸多劣勢，「好時價」網站雖讓民眾雖多了「客觀」查詢房價之新管道，也大幅縮短了查詢房價之時間，但其不足之處，一般民眾仍需善用不動產估價師之專業技能，方能「客觀」且較「精準」的掌握房價。惟筆者資質弩頓，本文若有任何錯誤、不妥之處，尚請各方賢達予以指教。

壹、    電腦大量估價與個案估價之差異

有關電腦大量估價之方法，有電腦輔助大量估價（Computer Assisted Mass Appraisal, CAMA）、電腦自動估價系統（Automatic Valuation Models, AVMs）及電腦自動核貸系統（Automatic Underwriting Sysetem, AUS）等。國際不動產估價協會（IAAO）對大量估價（Mass Appraisal）提出下列定義：「在給定的日期，利用標準化程序與統計檢定對一群不動產進行系統性估價。」合理的大量估價方法必須先建立影響價格因素架構，透過理論與實證模型的建立與測試，再進行合宜的次市場分割，分別估計各次市場中各項影響房價因素對價格之影響程度，並經由電腦系統的計算，對所有待勘估不動產進行估價[1]。

於我國歷年之國家考試考題中，對於電腦大量估價已有諸多相關考題，例如於民國98年之高等考試三級（公產管理）考試之土地估價一科之考題中，第三題中段之題目為「何謂電腦輔助大量估價（Computer Assisted Mass Appraisal）？另於民國99年之不動產估價師考試之不動產估價理論一科之考題中，第三題之題目為「公部門之大量估價與私部門之個別估價有何不同？日前公部門大量估價所採用之估價方法為何？試申述之。」另於民國100年之公務人員升等考試（地政薦任）之土地估價一科之考題中，第一題之題目為「何謂自動估價系統（AVM, automatic valuation models）？又自動估價系統的發展對於公部門的土地與不動產估價有何影響？」而第二題題目之前段為「何謂大量估價？」

另於相關學者之論文或著作中，例如「花敬群，電腦大量估價模型於實務應用之探討，金融聯合徵信雙月刊第十二期，民國99年4月。」、「江穎慧，不動產自動估價與估價師個別估價之比較—以比較法之案例選取、權重調整與估值三階段差異分析，住宅學報第十八卷第一期，民國98年6月，第39頁-62頁」、「游適銘，2014，不動產估價學，第二版，第63頁-71頁，大日出版有限公司。」及「賴碧瑩，2014，現代不動產估價理論與實務，再版，第219頁-242頁，智勝文化事業有限公司。」等，對於電腦大量估價亦有諸多探討。

經綜合上述國家考試題目及相關學者之論文或著作，筆者先行說明「何謂電腦輔助大量估價（CAMA）？何謂自動估價系統（AVMs）？」進而探討「CAMA及AVMs與個別估價有何差異？」、「AVMs的發展對於公部門的土地與不動產估價有何影響？」，進而分析「有了AVMs，是否可以取代不動產估價師？」

一、何謂電腦輔助大量估價（CAMA）

國外自1960年代開始應用電腦輔助大量估價（CAMA）做為稅務上的輔助工具。CAMA是利用電腦輔助提供標準化程序，來進行大量不動產估價。其重點在於利用電腦進行價格評估，而非藉電腦作資料處理[2]。

二、何謂自動估價系統（AVMs）

自動估價系統（AVMs）自1990年代開始被銀行界、財務機構、估價師使用。所謂的Automated即是將過去由估價師手動估價的過程轉變為電腦化過程，Valuation則是描述系統的產出及目的。

AVMs與CAMA皆是運用不動產大量估價的理論與方法，但CAMA主要用在稅務的輔助，AVMs系統主要是商業上的用途，後來隨著功能的逐漸強化，而普遍應用於輔助房貸授信時的估價。並發展成電腦自動核貸系統（AUS)，將AVMs與信用評分系統（scoring system）進行整合，讓徵、授信的過程更為自動化與快速[3]。AVMs被設計為模擬傳統估價作業的電腦系統，主要應用於住宅不動產方面的評價，是利用一連串統計學、數學、類神經網路及人工智慧（AI）程式，經由電腦計算出不動產價值的預估方法。其估價過程為先收集大量資料，就所取得資料的區位、市場情況和不動產特徵進行市場分析，再以電腦軟體建立數學模型以估價標的財產的市場價值[4]。另依美國專業估價操作通用標準（USPAP），認為AVMs的結果是價值估計（estimate），而非價值鑑定（opinion），可視為估價的參考基礎，但本質上並不是估價（an appraisal）[5]。

三、CAMA及AVMs與個別估價有何差異？

1.方法上之差異

個別估價之方法有比較法、收益法、成本法等三種方法，國際評價準則委員會（2007）認為當市場資料充足時，市場比較法是估計價值最直接及最具系統之方法[6]；理論與實務上關於電腦大量估價的模型方法超過二十種，一般最常使用的方式為：特徵價格法（Hedonic Price Model）、人工智慧法（Artificial Intelligence）與逼近調整法（Grid Adjustment Method）等三大體系。另依美國USPAP Standard 6大量估價發展報告指出，發展大量估價模型工具包含複迴歸（multiple regression analysis）、類神經網路（artificial neural network）、時間序列分析（time series analysis）及稅賦評價模型（tax assessment value model）等[7]。

2.變數與價格關係之差異

以個別估價之比較法為例，大量估價方法與比較法對各地區不動產估價之樓層差、路線價差、期間價差等建立經驗值的觀點相似。然而，大量估價方法眾多，會因各方法論之特性、次市場分割邏輯、重要變數選取差異、變數處理或定義差異等，產生截然不同的變數與價格關係，未必如比較法是以單純的累加或線性邏輯方式處理。故大量估價方法中，變數與價格之關係是否合理或穩定，考驗著模型建構者的不動產專業程度與建模能力，這也是為何CAMA及AVMs會如此專業化而不易被大量製造的原因[8]。

3.應符合條件不同

以個別估價之比較法為例，依不動產估價技術規則第25至27條之規定，有明訂調整率限制、試算價格採用限制及決定比較價格之方式；另依不動產估價技術規則第20條之規定，應用記量模型分析法（即電腦大量估價之檢驗標準）應符合下列條件：

A.須蒐集應用計量模型分析關係式自變數個數五倍以上之比較標的。

B.計量模型分析採迴歸分析者，其調整後判定係數不得低於零點七。

C.截距項以外其他各主要影響價格因素之係數估計值同時為零之顯著機率不得大於百分之五。

4.其他不同

以AVMs為例，其發展起因於個別估價具有缺乏客觀及一致性之缺點，以及AVMs具有快速、低成本的優點，且AVMs符合投資組合估價和即時性估價等需求。AVMs於比較實例的選取行為相較於個別估價，更具有一致性，另個別估價對於比較法3個比較案例之權重調整方法有時採3分法，未依循相似度高給予權重高的替代原則。惟AVMs較適用於估計典型住宅，面積過大的豪宅和過小的套房等產品因缺乏成交資料較不適用，且在樣本資料庫缺少的地區，其預測結果將較不準確[9]。

四、CAMA及AVMs對公部門土地與不動產估價之影響

在現實生活中，存在一些需要同時對大量不動產進行估價的經濟活動，包括政府部門為了課稅目的而對全體不動產進行價格評估；或金融機構為了發行不動產抵押擔保證券（MBS）或對整批不量資產拍賣時，必須對資產內所有不動產進行估價。此外，依國際清算銀行（BIS) 在新版巴塞爾協定（BaselⅡ）對風險性資產價值評估之要求，未來金融機構每年均須對抵押擔保品進行價值重估。關於大量不動產的估價，在時間與經費的考量下，較不適用單一物件估價的作業模式。因此，應用電腦來協助進行大量不動產估價的做法，成為解決前述問題的重要方向[10]。

因公部門土地與不動產估價主要為地政機關依地價調查估計規則查估區段地價、依路線價估價法查估宗地地價、依地價基準地選定及查估要點查估基準地地價、內政部依都市地區地價指數查編要點編製都市地價指數、台北市政府採特徵價格法應用拉氏指數公式編製住宅價格指數等，這些估價內容屬於大量估價，但與CAMA或AVMs不同，因公部門大量估價偏重於藉電腦作資料處理，而CAMA則是偏重於利用電腦輔助提供標準化程序，AVMs則是偏重於以統計模型建立電腦軟體。但有了CAMA及AVMs將可提高公部門土地與不動產估價之精準度、運算速度，並節省大量人力成本。惟以精準度而言，若以AVMs為例，在樣本資料庫缺少之地區，其預測結果將較不準確。

五、有了AVMs，仍需不動產估價師

依前述之說明可知，美國USPAP認為AVMs的結果是價值估計（estimate），而非價值鑑定（opinion），可視為估價的參考基礎，但本質上並不是估價（an appraisal）。因此，有了AVMs，並不會因此就取代不動產估價師，主因如下[11]：

1.估價師具有獨立自主之判斷能力

AVMs估價之結果，僅是估價之參考、基礎或諮詢意見，不動產估價師最後仍須就資料之可信度、方法之準確性及估價目的條件等事項綜合判斷後，進而決定估值。另以法院訴訟為目的之估價案件為例，若法官對估價報告有疑義，即需估價師出庭說明。

2. AVMs使用有其限制

AVMs對於同質性較大、異質性較小之不動產（如住宅、農地等），準確性較高；但對於同質性較小、異質性較大之不動產（如店舖、建地等），準確性較低。另建構AVMs常會遺漏某些特殊因素，使存在這些特殊因素之不動產不易藉由AVMs得到準確值，此時就有賴不動產估價師實地勘察，加以修正。

3.估價尚有其他多種方法

AVMs屬於比較法，不動產估價師仍須依照勘估標的之產品屬性，運用其他估價方法進行價格評估。

貳、    以好時價網站之查詢結果與不動產估價師個案估價之差異為例

依好時價網站上之說明，House+應用AVM系統估價，其優點在於能立即估算房屋的價格、分析市場區域、現在和歷史價格趨勢、提供估價的信心分數及有效程度等，與傳統估價最大的差異在於House+可節省大量時間和金錢成本。以下為House+與實價登錄及估價師估價的差異：

House+雖有上述優點，惟一般民眾需注意的是，依據聯合新聞網2015年12月11日有關「大數據分析房價『好時價』上線」之報導：「…信義房屋總經理薛健平表示，經過實際測試，大台北普遍有估價偏高的現象，中南部則高低互見，不過整體來說，有助提供更多交易資訊給買賣雙方，是一個『沒有意識型態』的平台，有助民眾更了解房市行情。不動產仲介公會全聯會榮譽理事長李同榮說，該平台對銀行業需大批資產估價資訊最有助益，不過一般民眾比較想知道個案行情，且實價登錄資訊未健全，目前仍有誤差，資料恐有疏漏。」因此，個人淺見以為，依「好時價」（House+）網站進行估價之結果，僅屬於價值估計（estimate），而非價值鑑定（opinion），可視為估價的參考基礎，但本質上並不是估價（an appraisal）。惟加拿大估價協會（CAI）認為AVMs雖是電腦程式，但它可做不動產市場分析以及價值估算，可幫助專業估價人員在分析或是做專業意見評論時之用[12]。

依筆者使用該網站估計某A社區之房價為例，該A社區內大樓之樓高約14樓，屋齡約16年，經筆者查詢實價登錄之網站資料並與相關仲介業者探詢，若剔除部分房價過高或過低之成交案例，近2年來，該A社區內不動產之平均成交價約為18萬至24萬，若挑選坪數、樓層相近且但有無面臨綠園道來區分，其中面綠園道物件之價位普遍較無面綠園道物件之價格高出約一成左右。惟經筆者於民國104年12月下旬依該A社區內中高樓層（第10層）且無車位不動產之主流坪數於「好時價」（House+）網站進行估計之結果，無面臨綠園道之不動產之房屋單價為22 萬/坪，面臨綠園道不動產之房屋單價僅為21 萬/坪；另經筆者於民國105年年初依該A社區內中高樓層（第10層）且無車位不動產之主流坪數於「好時價」（House+）網站進行估計之結果，無面臨綠園道之不動產之房屋單價為23 萬/坪，面臨綠園道不動產之房屋單價亦為23 萬/坪，經筆者之判斷，無面臨綠園道之不動產之房屋單價估計結果尚屬客觀，惟相同物件僅差半個月進行估計，房價從104年12月下旬之22 萬/坪上漲為23 萬/坪，波動似乎過高；另經筆者之判斷，無面臨綠園道不動產之房屋單價則較合理價格低出許多。

參、    總結

綜觀前述之分析結果，AVMs與CAMA等大量估價之方法，確實具有方便、快速、客觀之優點，惟不動產估價過程並非僅需以比較法進行評估即可，尚須依照勘估標的之產品屬性，運用其他估價方法進行價格評估。

另不動產具有不可移動性，使得不動產深受所處區位影響，故不動產價格與地區發展有唇齒相依、相輔相成、相互協力、命運與共之關係，此即不動產與地區之依賴、補充及協力關係，此三種關係即不動產與所屬區位條件之不可分割性（例如飛機場、加油站、行動電話基地台或高壓電塔等設施即會對房價產生負面影響）；而建構大量估價之AVMs常會遺漏某些特殊因素，使存在這些特殊因素之不動產不易藉由AVMs得到準確值（例如前述以有無面臨綠園道進行估計之結果，有面臨綠園道不動產之價格估價結果與市場合理價格有顯著誤差）。因此，為使不動產估價結果充分反應不動產與所屬區位條件之不可分割性及避免遺漏某些特殊因素，此時就有賴不動產估價師實地勘察，加以修正，方能「客觀」且較「精準」的掌握房價。。

參考文獻或附註

1. 1.  -新店機廠美河市案之怪象-從人工地盤是否適宜歸屬為法定空地探討