$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

부동산 매매지수와 전세지수 예측: 독립성분분석을 활용한 분석
Forecasting Korean housing price index: application of the independent component analysis 원문보기

응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.30 no.2, 2017년, pp.271 - 280  

박노진 (단국대학교 응용통계학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

우리나라 뉴스에서 매일 빠지지 않는 내용은 아마도 부동산 경제에 관한 것이라고 생각된다. 많은 사람들은 부동산 가격의 변동에 관한 전문가들의 예측에 관심을 갖고 있다. 매매가격 혹은 전세가격을 예측하기위해 일반적으로 많이 사용되는 방법은 박스-젠킨스에 기반을 둔 자기회귀이동평균모형이다. 본 논문에서는 자기회귀모형다변량 자료분석에서 사용하는 독립성분분석을 결합하여 예측하는 방법을 시도하여 보았다. 매매가격과 전세가격을 두 개의 독립성분으로 재설정하고 독립성분들을 이용하여 예측한 후 역변환을 통해 매매가격과 전세가격을 예측하는 방법을 시도하였다. 그 결과 일반적인 자기회귀이동평균모형을 사용할 때 보다 독립성분을 활용한 예측이 실제 지수에 더 유사한 값들을 얻을 수 있음을 보였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Real-estate values and related economics are often the first read newspaper category. We are concerned about the opinions of experts on the forecast for real estate prices. The Box-Jenkins ARIMA model is a commonly used statistical method to predict housing prices. In this article, we tried to predi...

주제어

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 독립성분분석은 다차원 분석도구로서 통계학에서의 주성분분석, 요인분석과는 다소 다른 개념이다. 본 논문에서는 독립성분분석의 개념을 빌려서 매매지수와 전세지수의 독립성분을 구하고 이들로부터 예측을 수행하는 방법으로 지수들을 예측해보려 하였다.
  • 위의 생각을 확장한 독립성분분석에 대하여 간단히 정리하여 보겠다. 통계적 잠재변수 모형에 기인한 독립성분분석은 Jutten과 Hérault (1991) 그리고 Comon (1994)에 의해 정의되었다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
부동산 가격 지수로 많이 사용하는 것은? 현재 부동산 가격 지수로 가장 많이 사용하는 것은 국민은행에서 매달 발표하는 ‘KB주택가격동향’자료이다. KB주택가격동향에 포함된 부동산의 매매가격(종합)지수와 전세가격(종합)지수의 관계를 설명함에 있어서 고려해야 할 사항은 이 지수들이 특정 시점의 가격 수준을 100으로 놓고 매 월 지수를 상대적으로 구하고 있다는 것이다.
부동산의 매매가격(종합)지수와 전세가격(종합)지수의 관계를 알아보기위해 고려해야할 사항은? 현재 부동산 가격 지수로 가장 많이 사용하는 것은 국민은행에서 매달 발표하는 ‘KB주택가격동향’자료이다. KB주택가격동향에 포함된 부동산의 매매가격(종합)지수와 전세가격(종합)지수의 관계를 설명함에 있어서 고려해야 할 사항은 이 지수들이 특정 시점의 가격 수준을 100으로 놓고 매 월 지수를 상대적으로 구하고 있다는 것이다. 2017년 1월 현재의 지수는 2015년 12월의 매매지수와 전세지수가 실체적 가격 수준에 상관없이 모두 100으로 조정된 상태에서 계산되어 있다.
ICA를 이용한 예측 수행 절차는? 1. 원 시계열을 필요하다면 차분과 변환을 통해 정상시계열로 만든다. 2. 단계 1에서 구한 시계열에서 독립성분 추정치를 FastICA 알고리즘으로 구한다. 3. 단계 2에서 구한 독립성분 추정치들에 박스-젠킨스의 ARIMA모형을 추정한다. 4. 단계 3에서 추정한 모형으로 예측을 수행한다. 5. 단계 4에서 예측한 값에 FastICA 알고리즘을 역으로 적용하고 역차분과 역변환을 통해 원 시계열에 대한 예측치로 삼는다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (16)

  1. Back, A. and Weigend, A. (1997). A first application of independent component analysis to extracting structure from stock returns, International Journal of Neural Systems, 8, 473-484. 

  2. Cho, Y. (2004). Independent component analysis for clustering analysis components by using kurtosis, The KIPS Transactions: Part B, 4, 429-436. 

  3. Comon, P. (1994). Independent component analysis - a new concept?, Signal Processing, 36, 287-314. 

  4. Cover, T. and Thomas, J. (1991). Elements of Information Theory, John Wiley & Sons, Hoboken. 

  5. Delfosse, N. and Loubaton, P. (1995). Adaptive blind separation of independent sources: a de ation ap- proach, Signal Processing, 45, 59-83. 

  6. Garcia-Ferrer, A., Gonzalez-Prieto, E., and Pena, D. (2011). Exploring ICA for time series decomposition, In Working paper 11-16, Statistics and Econometrics Series 11, Universidad Carlos III de Madrid: Getafe. 

  7. Hyvarinen, A. (1998a). Independent component analysis in the presence of gaussian noise by maximizing joint likelihood, Neurocomputing, 22, 49-67. 

  8. Hyvarinen, A. (1998b). New Approximation of Differential Entropy for Independent Component Analysis and Projection Pursuit, in Advances in Neural Information Processing Systems, MIT Press, Cambridge. 

  9. Hyvarinen, A. and Oja, E. (1997). A fast fixed-point algorithm for independent component analysis, Neural Computation, 9, 1483-1492. 

  10. Hwang, J. S. and Kim, J. H. (2011). A study on the estimation of modal parameters using independent component analysis method, Journal of the Architectural Institute of Korea Structure & Construction, 27, 27-35. 

  11. Jeon, C. H., Lee, H. S., Park, H. S., and Hong, J. H. (2006). Estimation of pure component fractions in a mixture using independent component analysis. In Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference, 753-757. 

  12. Jones, M. and Sibson, R. (1987). What is projection pursuit?, Journal of the Royal Statistical Society Series 4, 150, 1-36. 

  13. Jutten, C. and Herault, J. (1991). Blind separation of source, part I: an adaptive algorithm based on neuromimetic architecture, Signal Processing, 24, 1-10. 

  14. Papoulis, A. (1991). Probability, Random Variables and Stochastic Processes (3rd Ed), McGraw-Hill, New York. 

  15. Pham, D. T., Garrat, P., and Jutten, C. (1992). Separation of a mixture of independent sources through a maximum likelihood approach. In Proceedings of EUSIPCO, 771-774. 

  16. Shim, Y. S., Choi, S. H., and Lee, I. K. (2001). Eyeball movements removal in EEG by independent component analysis, Korean Journal of Clinical Neurophysiology, 3, 26-30. 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

GOLD

오픈액세스 학술지에 출판된 논문

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로