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影響房價的因素的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦郭鴻屯寫的 房市黑皮書 Happy 可以從中找到所需的評價。
國立勤益科技大學 資訊工程系 陳文淵、王圳木所指導 王永慶的 結合關鍵因子之區域房價預測資訊系統研究 （2020），提出影響房價的因素關鍵因素是什麼，來自於實價登陸、房價預測、關鍵因子、三角頂點比例法。
而第二篇論文銘傳大學 風險管理與保險學系碩士在職專班 陳耀東所指導 郭凡髣的 購屋風險下房價決定因子之探討-以新北市實價登錄為例 （2020），提出因為有 不動產、實價登錄、購屋貸款、複迴歸模型的重點而找出了 影響房價的因素的解答。
房市黑皮書 Happy
為了解決影響房價的因素 的問題，作者郭鴻屯 這樣論述：
房事 黑‧白‧講！ 房市 漲‧不‧漲？ “想買房卻總是顧慮太多而不敢行動？” “第一次接觸房市卻害怕被騙？” “萬事已具備卻找不到時機下手？” “投資房產風險大該怎麼辦？”…… 特別以「房市心法」觀點，提供正確決策，並抓到買房心理，克服心理障礙，讓您不再害怕買屋賣屋！ 作者將長年累積的豐富經驗，透過與學者不同的論點，將專業技術化為淺顯易懂的內容，不論一般大眾、首購族、小資族、置產族、投資族，都能輕鬆了解房產這件事。 本書特別注重在購屋心理學上的心路歷程演化，以及自己內心對話，如何克服心理障礙？如何打破購屋置產的門檻？人生的第一桶金從何而來？買賣屋時
的心理化學變化都影響您的決策成功，看過本書您絕不再茫然，更能“黑皮”Happy買房！
影響房價的因素進入發燒排行的影片
210817三立iNEWS 降二級「防疫價」沒了！房市買氣回穩 北市降價宅大減3成
三立原址→https://www.setn.com/News.aspx?NewsID=983994
三立YT→https://www.youtube.com/watch?v=9J2oux9RL34
房市也受到疫情影響，三級警戒降價物件都是雙北市較多，不過隨著疫情趨緩降級為二級警戒時，發現雙北的降價宅明顯減少了，台北市更明顯數量上少了三成，而買氣復甦，也讓降價幅度有限。三級警戒時的「防疫價」已經是過去式，現在降價幅度不到1成。
記者/李依庭、胡克強／台北報導……↓
帶著買家仔細介紹屋內設備，就希望能在疫情期間買到「相對划算」的防疫價格，但隨著疫情趨緩，發現「降價宅」比重逐漸減少，雙北的買氣甚至快速歸位。
房產買家：「覺得沒有什麼跌跟漲，覺得房價都一樣，覺得（疫情）好像是一個過渡，跟居住真的要買的人，好像沒什麼差別，除非有影響的就是投資客。」
房產賣家：「應該沒有降到5%-10%，就是我們家有剛賣一個房子，它好像價格是有比較低一點點，但其實並沒有差到很多。」
民眾這段時間買賣也發現降價幅度有限。以六都來看，三級警戒時期，台北市降價宅占比最高15%，新北 9%，桃園 6%，另外台中、台南和高雄降價宅比例僅1%至5%，不過二級警戒之後，發現北市降價宅占比只剩10%，新北、桃園也都減少，另外台中以南相差不大。
不動產資深經理陳泰源：「相對便宜的都是在這些重劃區，可是如果是以整個桃園以北，一般正常的普遍的房市來講的話，其實房市普遍是降不下來的，所以殺價空間越來越少，現在可能殺價空間頂多95折而已。」
雙北降價宅減少，降價幅度也變少，甚至台北市降價宅數量明顯減少近三成。專家也坦言隨著疫情等不確定因素逐漸排除，買方想趁這個時機進場撿便宜的機會恐怕很有限。
陳泰源YT→https://youtu.be/c0y7daQ1AiA
部落格→https://taiyuanchen1223.blogspot.com/2021/08/210817inews-1.html
結合關鍵因子之區域房價預測資訊系統研究
為了解決影響房價的因素 的問題，作者王永慶 這樣論述：
如何去精準估計房價一直是房地產研究熱門的話題。影響房價的因素有很多，變數選擇與估價方法不同會去影響估價上的準確度。過去都會使用回歸分析法、條件估價法及特徵價格法等去進行估算，但是以上方法的主客觀皆不一樣，所以這個問題值得我們去探討。再來近年來開始開放政府資料的熱潮，我國內政部也把實價登入系統的制度推上檯面，讓台灣的房地產交易的資訊更加透明化。本論文發展一種三角頂點比例法(TVSM: Triangular Vertex Scale Method)，利用三角形的相對關係，經由本文研發的公式計算可得到合理的房屋價格評估，經實作驗證結果顯示，本文中所提出之三個頂點價格法，能有效地估算待售房屋之合理價
格。
購屋風險下房價決定因子之探討-以新北市實價登錄為例
為了解決影響房價的因素 的問題，作者郭凡髣 這樣論述：
台灣現在正面臨生育率持續下降，人口逐漸老化，人口結構嚴重失衡的窘境，在此同時購屋需求卻仍無止盡增加，推升國內的房價向上攀升，民眾購屋壓力持續大增，究竟這房價上升與什麼因素有關 ?不同於過去研究，大部分文獻中探討可能會影響房價的因素，包括經濟因素、政治因素、住宅條件、社會文化因素、政府政策因素等，但現實發現不管經濟因素是好是壞，房價依然呈現上漲，故本研究想要找出其他可能造成房價變動的因子來降低購屋風險。本文採用信義房屋的實價登錄系統之數據，以新北市為例作為研究對象，研究期間為2017年2月至2019年6月，採用的方法為複迴歸分析：(1)依實價登錄之變動因子-包括屋齡、成交時間、街道排名、停車位
有無、土地持有坪數、房間數量、客廳數量、廁所間數、樓高、相對樓層等資料分類、統整。(2)探討各因子與房價之間的關係，以期找出影響房價的因素。本研究以複迴歸分析數據資料，使用R程式軟體為工具，以新北市為實證地區，建立新北市房價變動迴歸預測模型，進行影響房價之變動情形，透過程式進行研究結果發現：根據複迴歸分析數據資料顯示，所有變動因子與房價之間皆有顯著影響，也顯示實價登錄中揭露之資訊適合為本研究之重點變動因子。研究結果發現:屋齡越長的房價越低，呈現負向關係。成交的時間越晚，房價越高，呈正向關係。越靠近市區的街道排名與房價呈正向關係，樓層越高亦是與房價呈正向關係，但沒含車位在偏鄉的房價反而較高，表示
偏鄉較路廣人稀，購屋時無須購買車位，停路邊停車格即可。