Page 14 - MFB 22 蔡昀蓁

m p
z i , 1     j x , i t j   q z , i t q   t 1 ,



1
t
j 0 q 0
其中 z 為第 i={全台,台北市,新北市,桃園市,台中市,台南市,高雄市}
i,t
個區域在 t 時間點房地產相關變數，z i,t+1 若為月頻率資料，則為下

一個月資料，若為季頻率資料，則為下一季資料；而在解釋變數中亦

包含落後期數的房地產相關變數 z i,t-q ，q=｛0,1,…p｝，主要是用於捕

捉可能產生的相關序列性質，自變數的落後期數之選取如前所述，選

取 0 至 3 期，且所有變數亦皆已轉換為定態的成長率 (或報酬率)

變數。

實證結果分析

4.1 情緒指標分析

本論文編製之情緒指標因將政策相關之關鍵字納入考量，因此在

指標的編制上，房地產、房地產政策以及市場情緒三者之關鍵字須同

時符合才會列入計算。因而從 Tone 及 PN 指標中得以看出群眾於

政府政策實施時，對於房市狀況之情緒反應；當 Tone 指標 > 0 (< 0)

時，表示群眾對於房市狀況樂觀 (悲觀)； PN 指標 > 0 (< 0) 時，表

示群眾對於房市狀況樂觀 (悲觀)。表 2 為台灣直轄市與全台 Tone

指標的敘述統計，表 3 為台灣直轄市與全台 PN 指標的敘述統

計，其中台南市平均的 Tone 指標最高，台北市平均的 PN 指標最

高。

12