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日本買房關鍵字：日本宅建士教你赴日置產一定要懂的50件事

為了解決建物面積英文的問題，作者TiN 這樣論述：

　　2013年，安倍經濟學射出了三支箭，再加上同年申奧成功，引爆了台灣人對日本房地產的爆買潮。當時，在台灣專營日本不動產買賣的業者如雨後春筍般冒出，其中也不乏老牌房仲企業加入戰局。時至2022年，日圓大幅度貶值至20年來新低價位，再度引爆了外資瘋搶日本不動產的狂潮。同時，因為疫情封控等因素而急欲出逃的中國富裕階層，不，甚至連中產階級，都眼見機不可失，趁機入市搶日本房。另一方面，因為後疫情時代的通膨以及供需失衡，東京精華區的房價早已突破了90年代泡沫時期的新高點。在這樣的環境之下，究竟日本的不動產還能不能買？應該要怎麼選？投資難度更甚以往！ 　　本書的作者TiN長期居住在東

京，是資深房產投資家，也是位擁有日本不動產經紀人「宅建士」證照的日本房市專家。曾於台灣出版過三本東京不動產投資的相關書籍，這些書籍當時還被機構投資家以及專做日本線的房仲人員視為是入行的基礎教科書。此外，這三本書也幫助了許多當時赴日買房的投資者深入了解市場、閃避掉了許多風險。 　　後疫情時代，作者再次以尖銳的觀點、在地的視角、並結合最新趨勢，撰寫了《日本買房關鍵字》與《日本買房大哉問》兩書。本書《日本買房關鍵字》內容詳細分析在日本購買房屋時，有怎樣的產品可以選擇；交易過程時，會遇到怎樣的問題；房屋與土地有怎樣的法令限制；買房時，如何選擇建商以及房仲業者...等。同時，本書也詳細介紹投資時，不可

不懂的一些基本財務知識。 　　本書總共五大篇，50個關鍵字。這些都是在日本買房時，非常重要的基本觀念與知識。內容不浮誇、不勸敗、不唱衰、不高談闊論教你如何炒房賺大錢，但告訴你，日本買房不能不懂的知識與不可不知的風險。在你花上千萬日圓赴日買房前，不妨先花個幾百塊台幣購買這兩本書，就當作是日本買房前的「重要事項說明書」。相信這兩本書一定能幫助讀者更加了解日本不動產市場的整體輪廓，買屋決策時，能夠掌握全局、趨吉避凶。也期望各位讀者讀完本書後，能夠買到心中理想屋、投資順利賺大錢！ 　　一、自住篇～我在日本有個家 　　有土地的透天厝比較好？塔式住宅比較炫？ 　　本篇告訴你，日本有錢人喜歡哪種產品，你

又適合哪種產品！ 　　二、實務篇～交易過程全攻略 　　如何慎選幫你服務的業者？日本又有哪些口碑優良的大建商？ 　　筆者為你破解，怎樣的格局才是好屋，交易流程有哪些細節需要留意！ 　　三、算計篇～財務知識不可少 　　投報率越高越好？如何善用槓桿與套利交易獲取巨大財富？ 　　投資並不像你想得這麼單純，有些小知識，你不能不懂！ 　　四、法令篇～法條規則很重要 　　權力關係怎麼看？法令限制知多少？ 　　買房，一定要了解這些「你以為你懂，但其實你不懂」的法條與規則 　　五、投資篇～日本置業當房東 　　投資產品百百種，哪種產品會賺？哪種產品必賠？ 　　本篇教導讀者如何從五花八門的投資產品中，挑選出

最適合自己的物件！ 本書特色 　　◎華人圈最專業、詳細的日本置產工具書 　　◎產品・法條・財務計算，詳細剖析！ 　　◎達人親授，教你選間理想的房屋。 　　出版過多本東京買房暢銷書籍，且擁有日本不動產經紀人「宅建士」證照的房市專家TiN，告訴你買日本房該怎麼買！ 專文推薦 　　官柏志｜株式会社LANDHILLS董事長 　　黃逸群｜東京都心不動產董事 　　廖惠萍｜東京房東網集團會長 　　顏博志｜海內外房產專欄作家 　　（依姓氏筆畫排序）  

建物面積英文進入發燒排行的影片

利用特徵方程探討國小學童受教資源與學區房價之漲跌:以板橋區為例

為了解決建物面積英文的問題，作者李幸雯 這樣論述：

近年來我國各地區房價持續上漲，諸如台北市區與新竹竹東之房價價位可謂高得嚇人，然而對於許多首購族群來說，如何挑選房子一直是一個熱門話題。在2020年新北市總人口數已達到403萬954人，是國內人口數最高的縣市。本研究以新北市板橋區公立國民小學區域內之房價為主要研究範圍對象。本研究採用特徵方程方法探討以教學品質為首的建物特徵對房屋價格的影響。教學品質由受教資源指標衡量，如每班平均學生人數、學校師生比例、學校獲獎次數、學生使用面積等；建物特徵包含房屋屋齡、電梯、車位、房屋型態以及樓層比，加上學區房屋附近的設施有公園、加油站、公廟和市場等。本研究實證結果顯示「教學品質」與「電梯」不論對有屋齡之房價或

無屋齡之房價皆有正向顯著性影響。此外，有屋齡在「公園、市場、加油站」與無屋齡在「總面積佔比、主建物佔比、額滿學校、車位、宮廟」等變數上分別對房價具有正向影響。而「自由學區」不論對有無屋齡之房價皆有負向顯著性影響，有屋齡在「總面積、樓層比、宮廟、額滿學校」與無屋齡在「樓層比、公園、市場、加油站」等變數上分別對房價具有負向影響。由結果可知，在板橋區不論是對現有之房產或是預售屋而言教學品質愈好其房價就會愈高。但在自由學區方面則反之。

房地產買賣Q&A

為了解決建物面積英文的問題，作者陳冠融 這樣論述：

房地產買賣的相關問題， 與繼承房地產應該注意的細節， 這本書通通告訴你！ 　　購買預售屋提早過戶，難道真的對買方比較有保障？ 　　父子之間不能買賣房屋？ 　　繼承得到的房子反而還要多繳稅，所以最好都不要繼承？ 　　謬論一　單憑房屋權狀就可證明賣方為屋主，並與之簽訂買賣契約？ 　　A：錯。因房屋權狀有可能偽造，簽約前應先向地政事務所申請登記謄本，確認所有權人及產權狀況，以確保權益。 　　謬論二　房東售屋時，承租人可以向其主張優先購買權？ 　　A：不可以。依法承租人無優先購買權，僅能依民法第425條規定，向新屋主主張租賃契約繼續存在，此即為買賣不破租賃原則。 　　謬論三　承買人可以將買

進後尚未完成移轉登記的房子，再出售予他人？ 　　A：不可以。買賣未辦竣權利移轉登記，承買人再行出售者，會被科處罰鍰。 　　謬論四　房子已設定有抵押權，承買人能主張產權不清而解除契約？ 　　A：不行。因所有權與抵押權是各為獨立的物權，抵押權的存在，不影響所有權的移轉。 　　謬論五　已登記之不動產，登記機關可以自行塗銷？ 　　A：不可以。已登記之土地權利，非經法院判決塗銷確定，登記機關不得為塗銷登記。 　　是否覺得房屋買賣離您很遙遠？但事實上房地產除了買賣還會因為很多原因跟我們的生活息息相關。這本書囊括了關於不動產的登記、買賣、移轉、繼承、稅賦等問題，試圖將這些複雜的問題轉化成淺顯易懂的文字

，讓讀者能快速瞭解並獲得解決方法。  

結合形態生成與建築性能評估之前期建築設計程序之建立

為了解決建物面積英文的問題，作者徐笠仁 這樣論述：

建築設計可以被視為涵蓋因何（What）、為何（Why）以及如何（How）三個工作步驟的解決策略（Problem-Solving）程序。回溯既往的學習經驗，不同階段建築設計的學習重點均聚焦在形式操作而非解決設計問題，而在形式操作過程中，對於形式美學的追尋大過於形式與機能的相互連結。設計的『為何』與『如何』被侷限在形式操作過程的合理性而非具體問題與解決設計策略的相互呼應。同時，由於學習過程中所面對的大多數建築設計操作課題，均有明確的建築機能需求指示，學習者絕少能自行釐清，從『因何』到『為何』、從『疑問』到『問題』的思維。同時，過於強調直觀式的形式美學操作訓練，亦削弱了建築機能需求與建築具體形式之

間的相互對應關係。 建築形式並非純粹出自於獨立的形式操作過程，它實際上是整體解決策略（Strategy）的具體呈現。因此，在設計發展過程中每一階段的設計決策都是有跡可循的，所有形式均來自於明確目的與手段的相互對應，其中並無任何模稜兩可或猶疑不決之處。遵循此一原則，數位演算形態生成應該被視為通過數位化模式將建築設計解決策略程序中的具體問題轉譯成為各個需求變數與相應的數學模式，並以此為依據推導出形式解決方案，而非僅將其視為數位化的形式操作工具。如何將完整的建築設計解決策略程序轉譯成為可行的數位演算形態生成邏輯的演繹與推論程序，為本研究主要之研究動機所在。 本研究旨在建立結合形態生成與建

築性能評估之前期建築設計程序。首先參考建築量體形式操作範例，將其轉譯為建築量體形態生成程序，並轉換編程為Grasshopper演算步驟，進行建築量體形態生成之邏輯演繹，藉以確認相關形態的生成控制參數。再藉由建築物理環境Ladybug Tools分析插件，就平均日照輻射量對於建築形態生成之影響進行分析。本研究主要的研究變數包括建築量體形態生成程序與其相關的控制參數，以及環境控制參數三者，主要目標希望推論出--『在環境控制參數最佳化的情形下，形態生成控制參數與生成結果之最佳解為何?』。此一問題屬於多目標最佳化問題（Multi-Objective Optimization Problem），依循基因

演算法（Genetic Algorithm），最佳化問題之解為最適應種群的基因編碼。而在演算所得每一代中，通過適應度函式計算得出適應度數值Fitness Value）對種群內的個體進行評估，並按照適應度高低排序種群個體。本研究通過形態生成控制參數產生各代種群個體的基因編碼，並以環境控制參數定義適應度目標參數。之後採用包含基因演算法與帕雷托最優（Pareto Optimal）之 Wallacei X 分析插件，進行形態生成與建築效能評估之多目標最佳化分析。 研究結果顯示，變動程序A—Extrude實體路徑向量序列以及實體路徑截面寬度與高度兩種形態生成控制參數，同時變動程序D—Nest建構線

序列、建構線點位參數以及虛空間規模等形態生成控制參數，均會增加建築量體總體積與總表面積，從而減少平均日照輻射量並增加平均陰影量。以 Wallacei X 分析插件針對程序A—Extrude與程序D—Nest進行最佳化分析後發現，採用平均適應度級別（Average of Fitness Ranks）分析方法進行最優方案選擇，程序A—Extrude最優方案計算所得之平均適應度級別，趨近於邊界量體與生成建築量體體積差值。而程序D—Nest最優方案計算所得之平均適應度級別，趨近於最終建築量體方案之總表面積。