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表 10: 指標數列 PN 迴歸預測結果
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頻率 被解釋變數 PN i,t 估計值 t-stat AdjR
月 房屋成交量 PN 新北市 ,t -0.00441 -1.69226 * 0.26041
PN 新北市 ,t-3 0.00586 2.32281 **

房價指數 PN 全台 ,t 0.00001 4.37053 *** 0.98954

PN 全台 ,t-3 0.00001 -3.69219 ***

PN 台北市 ,t-3 0.00002 2.88595 * 0.98623

PN 桃園市 ,t 0.00002 1.87401 * 0.98834

PN 台中市 ,t-3 0.00002 2.07900 ** 0.98441
季 本季新增建築貸款核貸筆數 PN 台南市 ,t 0.00945 2.76408 * 0.18789

PN 高雄市 ,t-3 -0.00800 -2.13805 ** 0.07149

本季建案開工數 PN 台北市 ,t-2 -0.00391 -1.76459 * 0.28673

PN 新北市 ,t 0.00239 2.00696 * 0.41461

PN 新北市 ,t-1 -0.00233 -1.86595 *

PN 新北市 ,t-2 0.00327 2.49810 *

PN 新北市 ,t-3 -0.00378 -3.12113 ***

本季購屋貸款違約率 PN 台中市 ,t -0.00015 -1.72660 * 0.69294

PN 高雄市 ,t -0.00118 -2.98956 *** 0.66278

PN 高雄市 ,t-2 -0.00071 -1.71694 *
註:符號 t-stat 為 t-統計量，符號 *、** 與 *** 分別表示在 10%、5% 和 1% 水準下顯著。本文以 AIC

選取最適落後期，由於篇幅關係我們只列出有顯著的欄位。

著，顯示當討論度上升、房價上漲，投資人傾向持有房產，因此會更

注重繳款時間按時繳款，違約率因而降低。

4.3 決策森林與決策樹分析

本節僅以全台灣的資料為例，設定 N= 3000 的情況下，依此來

計算決策林中樣本外 out of bag (簡稱 OOB) 的混淆矩陣 (confusion

matrix) 結果。從表 11 的結果可以觀察到，若真實的 Z t 9  1 時 ， 模

型也預測為 1 的比例約為 0.842%，錯誤率約為 0.158%；若真實的

Z t 9   1 或 0 時，模型預測的錯誤率約為 0.285% 及 0.363%。此結

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