본 연구는 아파트 구매자들이 고가이면서 구매 빈도가 높지 않은 아파트 거래 시 필요한 정보를 공신력 있는 인터넷 포탈로부터 참조하나 시세 정보에 중개인 및 매도자의 의도로 인한 시장가격의 왜곡, 정보의 비대칭성, 다양한 가격 결정 모형 적용에 따른 아파트 시세가격 정보에 취약점을 보이고 있어 정합성 및 신뢰성이 확보된 아파트 시세자료 제공을 위해 공간적, 심리적, 시간적 요인을 다층적으로 가격에 적합시키는 정밀한 가격결정 예측모형 개발을 목적으로 한다. 분석 방법은 각각의 독립변수들을 적용할 서울시 아파트 군집을 구분하고자 계층적 군집 분석(Euclidean D)을 실시하였고 군집에 적용할 가격 요인 변수의 속성을 파악하고자 ...
본 연구는 아파트 구매자들이 고가이면서 구매 빈도가 높지 않은 아파트 거래 시 필요한 정보를 공신력 있는 인터넷 포탈로부터 참조하나 시세 정보에 중개인 및 매도자의 의도로 인한 시장가격의 왜곡, 정보의 비대칭성, 다양한 가격 결정 모형 적용에 따른 아파트 시세가격 정보에 취약점을 보이고 있어 정합성 및 신뢰성이 확보된 아파트 시세자료 제공을 위해 공간적, 심리적, 시간적 요인을 다층적으로 가격에 적합시키는 정밀한 가격결정 예측모형 개발을 목적으로 한다. 분석 방법은 각각의 독립변수들을 적용할 서울시 아파트 군집을 구분하고자 계층적 군집 분석(Euclidean D)을 실시하였고 군집에 적용할 가격 요인 변수의 속성을 파악하고자 분산 분석을 실시하였다. 군집별로 적용할 가격 모형에 사용한 연구변수는 종속 변수의 경우 아파트 단지의 평당 매매 가격, 독립 변수의 경우 물리적 특성이 모두 반영된 균형 가격으로 가정한 실제 아파트 개별 단지의 과거 시계열 실거래 가격, 개별 아파트 가격에 영향을 미치는 시세 리딩 단지의 가격 변동률인 공간적변수와 아파트 심리 변수를 위계적으로 적용하였다. 공간 변수의 경우 지역의 가격상승을 이끌었던 수요가 지불능력 및 공급의 한계로 대체 만족을 얻을 수 있는 다른 지역으로 이동하게 되면서 가격변동을 유발하게 되는 공간적 상관관계를 어느 정도 개별 단지 가격에 영향을 미치는지 반영하고자 하였고, 심리적 요인은 가격상승과 하락에 대한 기대감의 정도를 가격에 반영하고자 하였다. 시간변수의 경우 개별단지 수준에서 과거 거래되었던 매매가격이 어느 정도, 어느 정도의 현재의 가격에 영향을 미치는지를 가격에 반영하고자 하였다. 아파트 가격은 서울시 평당 아파트가격을 지역별(25개 행정 구, 197개 행정 동)로 세분화하여 선정하였으며, 공간변수는 같은 군집에 속한 리딩 단지 변동률(표준편차), 심리변수는 아파트 전세 ㎡당 평균가격 월 증감률을, 시간변수는 2개월, 3개월, 4개월 전 실거래 매매가격을 선정하였다. 분석 결과 공간적, 시간적, 심리적 특성변수가 모두 반영된 위계적 선형 모형에서 가격에 군집별로 유의한 영향력을 미치는 것으로 나타났고 선정한 연구 변수들을 분석한 결과를 토대로 실제 시장 가격과 비교해 신뢰성이 확보된 가격결정모형을 제시하여 시장 주택 수요자의 의사결정에 참고하고자 했다. 본 연구를 위해 서울시 아파트 매매가격 및 영향을 미치는 시간, 공간 및 심리적 통합 변수들을 취합하였으며 수집된 자료는 모두 R Program(R version 3.4.3)과 제공된 팩키지를 사용하여 통계 처리하였다.
본 연구는 아파트 구매자들이 고가이면서 구매 빈도가 높지 않은 아파트 거래 시 필요한 정보를 공신력 있는 인터넷 포탈로부터 참조하나 시세 정보에 중개인 및 매도자의 의도로 인한 시장가격의 왜곡, 정보의 비대칭성, 다양한 가격 결정 모형 적용에 따른 아파트 시세가격 정보에 취약점을 보이고 있어 정합성 및 신뢰성이 확보된 아파트 시세자료 제공을 위해 공간적, 심리적, 시간적 요인을 다층적으로 가격에 적합시키는 정밀한 가격결정 예측모형 개발을 목적으로 한다. 분석 방법은 각각의 독립변수들을 적용할 서울시 아파트 군집을 구분하고자 계층적 군집 분석(Euclidean D)을 실시하였고 군집에 적용할 가격 요인 변수의 속성을 파악하고자 분산 분석을 실시하였다. 군집별로 적용할 가격 모형에 사용한 연구변수는 종속 변수의 경우 아파트 단지의 평당 매매 가격, 독립 변수의 경우 물리적 특성이 모두 반영된 균형 가격으로 가정한 실제 아파트 개별 단지의 과거 시계열 실거래 가격, 개별 아파트 가격에 영향을 미치는 시세 리딩 단지의 가격 변동률인 공간적변수와 아파트 심리 변수를 위계적으로 적용하였다. 공간 변수의 경우 지역의 가격상승을 이끌었던 수요가 지불능력 및 공급의 한계로 대체 만족을 얻을 수 있는 다른 지역으로 이동하게 되면서 가격변동을 유발하게 되는 공간적 상관관계를 어느 정도 개별 단지 가격에 영향을 미치는지 반영하고자 하였고, 심리적 요인은 가격상승과 하락에 대한 기대감의 정도를 가격에 반영하고자 하였다. 시간변수의 경우 개별단지 수준에서 과거 거래되었던 매매가격이 어느 정도, 어느 정도의 현재의 가격에 영향을 미치는지를 가격에 반영하고자 하였다. 아파트 가격은 서울시 평당 아파트가격을 지역별(25개 행정 구, 197개 행정 동)로 세분화하여 선정하였으며, 공간변수는 같은 군집에 속한 리딩 단지 변동률(표준편차), 심리변수는 아파트 전세 ㎡당 평균가격 월 증감률을, 시간변수는 2개월, 3개월, 4개월 전 실거래 매매가격을 선정하였다. 분석 결과 공간적, 시간적, 심리적 특성변수가 모두 반영된 위계적 선형 모형에서 가격에 군집별로 유의한 영향력을 미치는 것으로 나타났고 선정한 연구 변수들을 분석한 결과를 토대로 실제 시장 가격과 비교해 신뢰성이 확보된 가격결정모형을 제시하여 시장 주택 수요자의 의사결정에 참고하고자 했다. 본 연구를 위해 서울시 아파트 매매가격 및 영향을 미치는 시간, 공간 및 심리적 통합 변수들을 취합하였으며 수집된 자료는 모두 R Program(R version 3.4.3)과 제공된 팩키지를 사용하여 통계 처리하였다.
In this study, When apartment buyers trade in apartments that are expensive and not frequently purchased, they usually refer to the information from a public Internet portal. However, The apartment price model is showing weakness due to intentions of brokers and sellers, inefficiency and asymme...
In this study, When apartment buyers trade in apartments that are expensive and not frequently purchased, they usually refer to the information from a public Internet portal. However, The apartment price model is showing weakness due to intentions of brokers and sellers, inefficiency and asymmetry of market information and typical regression pricing models. Therefore, this paper is aimed to develop a precise pricing prediction model and provide accurate and reliable apartment price data in terms of spatial, psychological and temporal factors in Hierarchical linear model. For the analysis method, hierarchical cluster analysis (Euclidian D) was applied to classify apartment clusters in Seoul that each independent variable was applied, and the variance analysis was performed in order to identify the attributes of the price factor variables to be applied to the cluster. The following variables were applied in the price model to be applied for each cluster, the dependent variable is the transaction price per pyeong of the apartment complex, the independent variables are the actual historical transaction price of apartment complex, the spatial variable which is the rate of price change of the price-reading complex affecting individual apartment prices and apartment psychological variables. In the case of spatial variables, as the demand that led to the increase in the price of the region moves to another region where the substitute satisfaction is obtained due to the limit of the payment ability and the supply, the spatial correlation that causes the price change affects the individual price and the psychological factor was to reflect the degree of expectation of rise and decline in prices. The housing price is selected by subdividing the apartment price of Seoul apartment in the area (25 administrative districts, 197 administrative districts). The spatial variable is the changing rate(standard deviation) of the reading apartment complex belonging to the same community, the psychological variable is variation of mean apartment jeonse price per ㎡ and the time variable are chosen as the actual historical transaction price for prior 2, 3, and 4 months. As a result, it was found that the hierarchical linear model with the spatial, temporal, and psychological characteristics influences the dependent variable price by clusters(Administrative district) and based on the results of analysis of selected research variables, I have proposed a reliable price pricing model to refer to the decision making of market house buyers by presenting a reliable price pricing model in comparison with the actual market price. For this study, I investigate the futures prices factors affecting on the price of apartments in Seoul and all data were statistically processed using R program (R version 3.4.3) and released packages.
In this study, When apartment buyers trade in apartments that are expensive and not frequently purchased, they usually refer to the information from a public Internet portal. However, The apartment price model is showing weakness due to intentions of brokers and sellers, inefficiency and asymmetry of market information and typical regression pricing models. Therefore, this paper is aimed to develop a precise pricing prediction model and provide accurate and reliable apartment price data in terms of spatial, psychological and temporal factors in Hierarchical linear model. For the analysis method, hierarchical cluster analysis (Euclidian D) was applied to classify apartment clusters in Seoul that each independent variable was applied, and the variance analysis was performed in order to identify the attributes of the price factor variables to be applied to the cluster. The following variables were applied in the price model to be applied for each cluster, the dependent variable is the transaction price per pyeong of the apartment complex, the independent variables are the actual historical transaction price of apartment complex, the spatial variable which is the rate of price change of the price-reading complex affecting individual apartment prices and apartment psychological variables. In the case of spatial variables, as the demand that led to the increase in the price of the region moves to another region where the substitute satisfaction is obtained due to the limit of the payment ability and the supply, the spatial correlation that causes the price change affects the individual price and the psychological factor was to reflect the degree of expectation of rise and decline in prices. The housing price is selected by subdividing the apartment price of Seoul apartment in the area (25 administrative districts, 197 administrative districts). The spatial variable is the changing rate(standard deviation) of the reading apartment complex belonging to the same community, the psychological variable is variation of mean apartment jeonse price per ㎡ and the time variable are chosen as the actual historical transaction price for prior 2, 3, and 4 months. As a result, it was found that the hierarchical linear model with the spatial, temporal, and psychological characteristics influences the dependent variable price by clusters(Administrative district) and based on the results of analysis of selected research variables, I have proposed a reliable price pricing model to refer to the decision making of market house buyers by presenting a reliable price pricing model in comparison with the actual market price. For this study, I investigate the futures prices factors affecting on the price of apartments in Seoul and all data were statistically processed using R program (R version 3.4.3) and released packages.
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