附錄
I 台灣歷史數據瀏覽器
前面每一個試算都需要自己填參數，而參數的好壞決定了輸出的好壞。這份附錄把四套完整原始序列直接放進文件裡，不是摘要也不是年度均值：房價逐季（八地區、102 季）、房租逐月（46 年）、四類貸款利率逐月（384 個月）、台股含息報酬指數逐日（5,791 個交易日）。可以自己採期間、換基期、切年增率與回撤，不必相信本文對任何一條序列的解讀。
四套資料的來源、頒率與限制
房價：信義房屋都會區季指數，2001Q1–2026Q2，基期 2016Q1＝100。台北、新北、桃園、新竹、台中、台南、高雄、全國共八條；台南市自 2019Q1 起才編製。它是成交案件的價格指數，樣本組成會隨市況變動。
房租：主計總處消費者物價指數「1. 房租類」月指數與月年增率，民國 70 年（1981）–115 年 7 月，基期民國 110 年＝100。涵蓋住宅租金與學校住宿費，混合既有與新簽租約，因此低估新進租屋者面對的漲幅。
利率：中央銀行五大銀行（台銀、合庫銀、土銀、華銀、一銀）新承做放款金額與利率，民國 83 年 7 月（1994/7）–115 年 6 月，含購屋、資本支出、週轉金、消費性四類。是「新拿到的利率」，不是存量放款平均，也不等於任何個人的實際條件。
股票：臺灣證券交易所發行量加權股價報酬指數（現金股利視為再投入）逐日收盤，2003/1/2–2026/8/14。與媒體引用的加權指數不同，後者不含股利（§2.4）。
I.1 房價：八地區逐季指數
試試這兩組對照：新竹對台北，以及同一地區的 2013 年起算對 2001 年起算（起點差十二年，年化可能差一個百分點以上）。這不是資料的缺陷，而是§20 序列風險的直接展示：長期年化這個數字本身就高度依賴把起點畫在哪裡。
I.2 房租：四十六年逐月指數
把這張圖與 I.1 並讀，就是§40 使用者成本中 R/P 這一項的完整史前史：分子四十年幾乎沒動，分母漲了好幾倍。將起始年切到 1990 年代，可以看到台灣也曾經有過年增率 6% 的房租——那段期間同時也是房貸利率 9% 的年代（I.3）。
I.3 利率：四類貸款逐月新承做利率
這張表把§42 的核心主張變成可觀測的：利率不是一個數字，是對抵押品與違約風險的定價。同一個時點、同一家銀行，購屋與消費性貸款的利率差距長期穩定存在。把「同時看購屋新承做金額」打開，還可以看到信用管制與新青安等政策在量上的痕跏。
I.4 台股：逐日含息報酬指數、回撤與滾動報酬
把滾動年數從 1 年拉到 15 年，看分布區間如何收緊；再切到回撤模式，看 2008 與 2022 的深度與恢復時間。這兩張圖合起來就是§5 與§20 的全部內容：年化報酬的隢散度隨期間縮小，終值的隢散度却隨期間放大。兩者同時成立，而「長期投資就安全」這句話只用了前半句。
I.5 這些序列已經接進哪些試算
§40.3「把假設換成史實」用四條序列的年值重訂基期同圖比較；§40.4「租買歷史回測」用房價指數逐年重估房價、用各年真實房貸利率重算月付（等同機動利率）、用 CPI 房租調整租金、用台股報酬指數的實際年報酬跑租屋方的投資部位。兩者都讀取同一份資料檔，所以在這份附錄看到的每一個數字，就是那兩個模型真正用的數字。
還沒接進來的兩項：內政部不動產資訊平台的租金／房價比（2012 年起）——補上之後，§40.4 回測裡唯一剩下的重要假設（買進年租金收益率）也可以改成官方值；以及 Shiller 的美國房價與 CAPE 長期序列，適合做成台美估值對照而不是塞進租買回測。