[논문]Autoencoder 기법을 활용한 부동산 가격 이상치 분석

김윤서; 박종찬; 오하영

doi:10.6109/jkiice.2021.25.12.1739

Autoencoder 기법을 활용한 부동산 가격 이상치 분석
Analsis Of Outliers In Real Estate Prices Using Autoencoder 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.25 no.12, 2021년, pp.1739 - 1748

김윤서 (Department of Business Administration, Sungkyunkwan University) , 박종찬 (Department of Economics, Sungkyunkwan University) , 오하영 (College of Computing and Informatics, Sungkyunkwan University)

초록
AI-Helper

부동산 가격은 국가, 기업, 가계에 영향을 미치며 최근 급등하는 부동산 가격에 부동산 버블에 관한 연구가 많이 시행되고 있다. 하지만 부동산 버블 예측에서 단순히 부동산 가격만을 비교하거나, 부동산 매매에서 핵심적인 심리적 변수를 반영하지 못한다면 버블 예측 모형의 정확성이 떨어진다 판단할 수 있다. 본 연구는 오토인코더 기법을 사용하여 지역별 부동산 버블 상황을 설명할 수 있는 예측 모형을 설계하는 것이 목적이다. 기존의 부동산 버블 분석 연구들이 가격에 영향을 미치는 다양한 종류의 변수를 설정하지 못하였고 주로 선형 모형을 기반으로 연구를 진행했다는 부분에서, 본 연구는 기존 부동산 버블 연구에 사용되지 않았던 기법과 변수들의 도입 가능성을 시사한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Real estate prices affect countries, businesses, and households, and many studies have been conducted on the real estate bubble in recent soaring real estate prices. However, if the real estate bubble prediction simply compares the real estate price, or if it does not reflect key psychological variables in real estate sales, it can be judged that the accuracy of the bubble prediction model is poor. The purpose of this study is to design a predictive model that can explain the real estate bubble situation by region using the autoencoder technique. Existing real estate bubble analysis studies failed to set various types of variables that affect prices, and most of them were conducted based on linear models. Thus, this study suggests the possibility of introducing techniques and variables that have not been used in existing real estate bubble studies.

주제어

표/그림 (21)

그림 Fig. 1 Structure of Autoencoder
표 Table. 1 Variables related to housing prices
표 Table. 2 Variables related to construction
표 Table. 3 Variables related to land transactions
표 Table. 4 Variables related to land supply
표 Table.5 Variables related to loan
표 Table. 6 Variables related to financial and price
표 Table. 7 Variables related to population status
표 Table. 8 Variables related to economic indicators
그림 Fig. 2 The number of normal data and bubble data
표 Table. 9 Variables related to housing transactions
표 Table. 10 Variables related to real estate psychology
그림 Fig. 3 Data setting
그림 Fig. 4 Autoencoder
그림 Fig.5 Autoencoder Training
그림 Fig. 6 Reconfiguration error per epoch
그림 Fig. 7 Distribution of reconstruction error of normal price data.
그림 Fig. 8 Distribution of reconstruction error of bubble data.
그림 Fig. 9 MSE distribution by region
그림 Fig. 10 MSE distribution chart by period
그림 Fig. 11 MSE analysis using housing-related variables

참고문헌 (8)

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원문보기 상세보기
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