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桃園市 新屋區 房價指數 基期 2016-01 = 100

投資人最想知道的是「現在在循環的哪裡」。這頁用重複交易指數(同一戶前後兩次成交,最接近「我的房子漲了多少」)看位置與回檔,再用三種方法互相對照確認可信度。

重複交易指數
156.9
2026-03・2016-01 = 100
距歷史高點
-0.9%
高點 158・2025-03
一年變化
-0.9%
五年 +45%・十年 +65%
年化報酬
+7.7%
近五年・十年 +5.1%
Cycle

現在在循環的哪裡

藍實線=重複交易指數(到資料完整月),藍虛線=之後的初步值,灰虛線=歷史高點,紅色陰影=距高點的回檔。

Counties

各縣市一年變化

重複交易指數,同一把尺量全台。

Nowcast

為什麼指數只到資料完整月

實價登錄申報有延遲:2026-04 之後的月份筆數還沒進完,指數與比較都以完整月為終點。這裡用歷史申報速度預估最終量,價格標示「初步」。

月份已申報預估最終中位單價
2026-0891資料未進26.8-5.3%等季檔
2026-07171資料未進31.0+9.4%等季檔
2026-06127(7%)1,814 (1,451–2,268)—樣本不足
2026-05208(23%)914 (731–1,142)26.8-5.6%初步
2026-04616(62%)992 (793–1,240)28.3-0.2%初步
2026-031,088—28.3完整
2026-02686—28.2完整
2026-011,227—28.4完整
預估量 = 已申報 ÷(資料截止日時該月齡的歷史申報比例);區間為比例 ±20–25%。資料截止日之後的月份要等下一季季檔(每季末後發布)才有資料。初步中位僅供參考。(申報曲線目前為預設值,每日快照累積一個月後改用實測曲線)
Cross-check

三種方法對照

同一份實價登錄用三種方法算:三條線走向一致就可信;分歧的地方通常是「市場組成在變」(例如當月豪宅成交多,中位數會跳、重複交易不會)。

模型回測誤差中位 11.41%・±10% 內 44.61%
中位數:每月成交單價中位數,會被當月成交的物件組成影響(大坪數多就偏低)。
重複交易:同一戶前後兩次成交的漲跌幅,去掉「不同房子」的干擾;樣本少的期別波動大。
Hedonic:把坪數、屋齡、樓層、型態、社區等控制住後,剩下的純時間效應。
5-year CAGR

各縣市五年年化

用來跟其他資產比:定存 1.5–2%、台股長期約 8%。

Backtest

估價模型公開回測

每縣市一個 Hedonic 模型;用最近 6 個月「模型沒看過」的成交當考卷。

縣市訓練筆數誤差中位±10% 內偏誤
新北市407,74210.77%46.82%-2.2%
台中市306,94811.18%45.96%-0.1%
高雄市301,27213.04%40.53%0.1%
桃園市298,32711.41%44.61%-1.3%
台北市176,65310.33%48.78%-0.5%
台南市160,83111.81%44.85%-0.3%
新竹縣70,47110.98%45.33%-0.8%
彰化縣57,54317.75%30.81%8.9%
新竹市53,65812.1%44.9%-0.8%
屏東縣52,54815.9%38.43%1.5%
宜蘭縣49,19015.85%31.44%3.1%
基隆市47,30614.45%35.79%-1.6%
桃園市 模型 v3・訓練於 2026/09/26・測試期自 2026-03-01

三種指數白話說明

中位數指數
把當月所有成交的單價排一排取中間那個。簡單,但這個月若剛好多賣了幾間豪宅,指數就跳上去,跟「房價漲了」不是同一回事。
重複交易指數(Case-Shiller 作法)
只用「同一戶」前後兩次成交(間隔 ≥ 180 天),問「同一間房子隔幾年賣,價差多少」,再把所有配對拼成一條走勢。不會被房子組成干擾,代價是樣本少;最近幾個月配對太少的期別不畫。
Hedonic(特徵價格)
把每筆成交拆成「坪數 × 屋齡 × 樓層 × 型態 × 社區 × 成交月份」,用迴歸算每個因素各值多少錢;「成交月份」那項就是指數,同一個模型也拿來估價,所以回測誤差適用於指數的可信度。
指數涵蓋:社區(季)1935 條、社區(年)4515 條、縣市(月)21 條、行政區(季)166 條。資料:內政部實價登錄。非投資建議。