$\require{mediawiki-texvc}$

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.

아파트 매매가 추이 예측에 관한 연구: 정부 정책, 경제, 수요·공급 속성을 중심으로
A Study on the Forecasting Trend of Apartment Prices: Focusing on Government Policy, Economy, Supply and Demand Characteristics 원문보기

The journal of Bigdata = 한국빅데이터학회지, v.6 no.1, 2021년, pp.91 - 113  

이중목 (세종대학교 BigData 경영전문대학원) ,  최수안 (세종대학교 BigData 경영전문대학원) ,  우수한 (호서대학교 경영학과) ,  김성훈 (세종대학교 BigData 경영전문대학원) ,  김태준 (세종대학교 BigData 경영전문대학원) ,  우종필 (세종대학교 경영학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

한국 자산 시장에서 부동산이 가지는 영향력에도 불구하고 시장 추이 예측은 쉽지 않으며, 그중 아파트는 주거 공간인 동시에 투자 속성을 내포하고 있어 더욱 예측이 쉽지 않다. 아파트 가격에 영향을 주는 요인은 다양하며 지역적 특성 또한 고려되어야 한다. 본 연구는 서울시 전체, 강남 3구, 노원, 도봉, 강북, 금천, 관악, 구로구의 아파트 매매가에 영향을 미치는 요인과 특성을 비교하고 이를 기반으로 가격 예측의 가능성을 파악하기 위해 수행되었다. 분석에는 신경망, CHAID, 선형회귀, 랜덤포레스트머신러닝 알고리즘이 사용되었다. 서울시 전체 아파트 평균 매매가에 가장 중요한 영향을 미치는 요소는 정부 정책 요소였으며, 거래규제 완화, 금융규제 완화 등의 완화 정책이 영향력이 높게 도출되었다. 강남 3구의 경우 정책의 영향력이 낮은 것으로 파악되었으며 강남구의 경우 주택 공급량이 가장 중요한 요인이었다. 반면 6개의 중·하위구들은 정부 정책이 중요 변수로 작용하였으며 공통적으로 금융규제 정책이 영향을 끼치는 요인이었다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Despite the influence of real estate in the Korean asset market, it is not easy to predict market trends, and among them, apartments are not easy to predict because they are both residential spaces and contain investment properties. Factors affecting apartment prices vary and regional characteristic...

주제어

참고문헌 (23)

  1. 김성훈. "아파트 매매가격 예측에 관한 연구: 경기도 S시 아파트 기본속성과 경제.교육.문화.교통 속성을 중심으로." 한국빅데이터학회 학회지 제5권, 제1호, pp.109-124, 2020. 

  2. 배성완, 유정석. "기계 학습을 이용한 공동주택 가격 추정: 서울 강남구를 사례로." 不動産學硏究 제24권, 제1호, pp69-85, 2018 

  3. 이재황. "주택가격 결정요인, 부동산 정책효과, 주택시장 우월적지위의 파급효과 연구." 국내박사학위논문 한양대학교 대학원, 2011. 

  4. 장완규. "부동산 거래의 새로운 변화 - 부동산 전자계약시스템이 앞으로 나아갈 방향 -." 집합건물법학 제34권. pp.71-99, 2020. 

  5. 이상영. "프롭테크 유형 분류와 발전 전망." 동향과 전망, 제110권, pp.191-224, 2020. 

  6. 서종희. "4차 산업혁명시대 인공지능형 로봇에 의한 부동산 거래 패러다임의 변화 -변화에 대한 준비와 함께-." 일감부동산법학 제15권, pp.27-50, 2017. 

  7. 전재범. "프롭테크와 부동산의 가치." 감정평가학논집 제19권, 제1호, pp.1-2, 2020. 

  8. 문석영. "한국의 프롭테크 활성화 방안." 국내석사학위논문 고려대학교 정책대학원, 2020. 

  9. 이석원, 정재호. "거시경제요인이 아파트가격 변동에 미치는 영향 연구- 의사결정나무 방법론을 이용하여 -." 不動産學報 제70권, pp.28-41, 2017. 

  10. 이현승. "부동산공급정책이 주택가격에 미치는 영향." 국내석사학위논문 건국대학교 대학원, 2020. 

  11. 손정식, 김관영, 김용순. "부동산가격 예측모형에 관한 연구." 주택연구 제11권, 제1호, pp.49-76, 2003. 

  12. 정원구(Won-Goo Chung),and 이상엽(Sang-Youb Lee). "인공신경망을 이용한 공동주택 가격지수 예측에 관한 연구 - 서울지역을 중심으로." 주택연구 제15권, 제3호, pp39-64, 2007. 

  13. 배성완, 유정석. "기계 학습을 이용한 공동주택 가격 추정: 서울 강남구를 사례로." 不動産學硏究 제24권. 제1호, pp69-85, 2018. 

  14. 이태형. "인공신경망을 활용한 주택가격지수 예측에 관한 연구." 국내박사학위논문 중앙대학교 대학원, 2019. 

  15. 이현승. "부동산공급정책이 주택가격에 미치는 영향." 국내석사학위논문 건국대학교 대학원, 2020. 

  16. P. Barrett, "A Review of 'Statistical Models: Theory and Practice': D. A. Freedman. New York: Cambridge University Press, 2005, 424 pages, $34.95," Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, vol. 16, no. 2, pp. 391-395, 2009. 

  17. J. V. Ryzin, L. Breiman, J. H. Friedman, R. A. Olshen, and C. J. Stone, "Classification and Regression Trees.," Journal of the American Statistical Association, vol. 81, no. 393, pp. 253, 1986. 

  18. P. Wang, Z. Huang, M. Zhang, and X. Zhao, "Mechanical Property Prediction of Strip Model Based on PSO-BP Neural Network," Journal of Iron and Steel Research International, vol. 15, no. 3, pp.87-91, 2008. 

  19. Dong, Kuiyong, Yu, Weidong, "Yarn Property Prediction Models Based on BP Neural Network" 東華大學學報. 自然科學版 v.31 no.2,pp.88-92, 2005. 

  20. L. Lin, F. Wang, X. Xie, and S. Zhong, "Random forests-based extreme learning machine ensemble for multi-regime time series prediction," Expert Systems with Applications, vol. 83, pp.164-176, 2017. 

  21. S. Adnan Diwan, "Proposed study on evaluating and forecasting the resident property value based on specific determinants by case base reasoning and artificial neural network approach," Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, vol. 17, no. 3, pp.1467, 2020. 

  22. A. Tsymbal, M. Pechenizkiy, and P. Cunningham, "Diversity in search strategies for ensemble feature selection," Information Fusion, vol. 6, no. 1, pp.83-98, 2005. 

  23. T. Speed, "Statistical Models: Theory and Practice, Revised Edition by David A. Freedman," International Statistical Review, vol. 78, no. 3, pp.457-458, 2010. 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

BRONZE

출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 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