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NTIS 바로가기Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지, v.25 no.1, 2014년, pp.65 - 76
Housing prices are influenced by external shock factors such as real estate policy or economy. Thus, the intervention effect is important for the development of forecasting model for housing price index. In this paper, we examined the degree of effective power of external shock factors for forecasti...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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주택가격은 어디에 영향을 많이 받는가? | 주택가격은 정부의 부동산 정책이나 국내외의 경기상황과 같은 외부충격요인에 따라 많은 영향을 받는다. 본 연구에서는 주택가격지수 예측을 위한 모형구축에서 중요한 요인은 외부충격요인으로 이를 개입효과라 하며, 이 외부요인들이 주택가격지수에 미치는 영향을 파악하고 향후 주택가격지수를 효율적으로 예측하기 위한 시계열모형을 찾는데 있다. | |
대부분 시계열 자료를 분석할 때 오차항이 서로 독립이 아닌 경우가 흔한데 이때 어떤 방법을 사용하는 것이 바람직한가? | 대부분 시계열 자료를 분석할 때 오차항이 서로 독립이 아닌 경우를 흔히 접하게 된다. 이와 같은 경우에는 오차항이 서로 독립이고 동일한 분산을 갖는다는 가정 하에 분석하는 회귀분석방법은 적절하지 못하며, 오차항에 자기상관을 고려한 회귀방정식을 적합시키는 것이 바람직하다. 따라서 오차항이 자기 상관을 갖는 자료를 분석할 수 있는 모형으로 일반회귀모형에 오차항에 자기회귀모형을 고려한 자기회귀오차모형이 있으며, 이 모형은 다음과 같다. | |
Durbin-Watson 검정통계량은 어떠한 경우에 사용하는가? | 모수 추정시에 자기상관을 고려한 회귀계수와 오차항의 자기회귀모형에 대한 모수를 동시에 추정해주며, 오차항들에 대해 자기상관의 존재 여부를 진단하기 위해서는 Durbin-Watson (DW) 검정통계량을 사용한다. |
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오픈액세스 학술지에 출판된 논문
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