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지리시간가중 회귀모형을 이용한 주택가격 영향요인 분석
Application of geographical and temporal weighted regression model to the determination of house price 원문보기

Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지, v.28 no.1, 2017년, pp.173 - 183  

박세희 (전남대학교 통계학과) ,  김민수 (전남대학교 통계학과) ,  백장선 (전남대학교 통계학과)

초록
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본 연구는 아파트 개별 실거래가격에 대한 시공간 자료를 활용하여 아파트 매매가격에 영향을 미치는 요인을 시계열적 흐름과 공간적 변화를 반영한 지리시간가중 회귀모형 (geographical temporal weighted regression; GTWR)모형을 적용하여 분석하였다. 기존 연구에서 활용되었던 일반적인 접근방법인 최소제곱 (ordinary least square; OLS) 회귀모형과 공간 데이터를 분석하기 위한 공간계량 모델 중 가장 많이 활용되고 있는 지리가중 회귀모형 (geographically weighted regression;GWR)과 달리 GTWR은 주택가격 특성을 고려함에 있어서 시간과 공간을 함께 고려함으로써 보다 정밀한 평가모형이 될 것으로 기대되었다. 본 연구에 사용된 주택가격결정 설명 요인들 중에서 건축연도 및 전용면적이 주택가격을 결정하는데 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 주택가격이 시간적 공간적 특성 모두에 의하여 유의적으로 설명되었다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

We investigate the factors affecting the price of apartments using the spatial and temporal data of private real estate prices. The factors affecting the price of apartment were analyzed using geographical and temporal weighted regression (GTWR) model which incorporates the temporal and spatial vari...

주제어

#공간계량모형   #아파트 실거래가   #지리가중회귀모형   #지리시간가중회귀모형  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구에서는 지리적 위치와 시간적 요소를 포함하여 지리가중 회귀모형을 확장시킨 지리시간가중 회귀모형을 이용하여 광주광역시 82개 행정동별 아파트 실거래 가격에 영향을 미치는 요인에 대해 분석하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
주택 가격을 결정함에 있어 가장 중요한 요소는 무엇인가? 주택 가격을 결정함에 있어 지리적 위치와 시간은 가장 중요한 요소이다. 지리적 위치의 경우 부동산이라는 재화의 비이동성 특성상 같은 공간을 공유하는 가까운 지역끼리 서로 영향을 주며 비슷한 가격을 형성하게 된다.
지리가중회귀모형은 무엇인가? 지리가중회귀모형은 전통적인 최소제곱모형 추정방법을 확장하여 지역별로 회귀계수를 추정하는 방법으로써 모형 식은 다음과 같다.
지리가중회귀모형의 장점은 무엇인가? 최소제곱추정모델과 다르게 이 모델의 특징은 지역적으로 개별 회귀계수를 추정함으로써 지역적 영향력을 파악할 수 있다는 장점이 있다. 위 모형의 회귀계수를 추정하기 위해서는 지리적 위치 i지역을 기준으로 거리가 가까울수록 거리가 먼 곳 보다 공간적으로 더 많은 영향을 받는 것을 가정으로 한다.
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참고문헌 (10)

  1. Cleveland, W. S. and Devlin, S. J. (1988). Locally weighted regression: An approach to regression analysis by local fitting. Journal of the American Statistical Association, 83, 596-610. 

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  2. Fotheringham, A. S., Crespo, R. and Yao, J. (2015). Geographical and temporal weighted regression (GTWR). Geographical Analysis, 47, 431-452. 

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  7. Lee, S. W., Yoon, S. D., Park, J. Y. and Min, S. H. (2006). The practice on spatial econometric model, Pakyoungsa, Seoul 

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  10. Xuan, H., Li, S. and Amin, M. (2015). Statistical inference of geographically and temporally weighted regression model. Pakistan Journal of Statistics, 31, 307-325. 

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