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대한국토·도시계획학회 국토계획 國土計劃 第42卷 第6號
발행연도
2007.11
수록면
217 - 231 (15page)

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본 연구에서는 주택가격의 특성가격함수를 추정하고 주택가격을 예측할 때 시ㆍ공간 자기 상관 문제와 GIS의 효용성을 보이고 있다. 실증분석에서 OLS와 시ㆍ공간자기회귀(STAR) 모형을 사용하였으며, 분석에 사용된 자료는 2003년 7월부터 2006년 6월까지 서울 강남구 아파트 주간 시세자료이다. 공간자료의 처리를 위해서 GIS 소프트웨어인 ArcInfo를 사용하였다. 6,330개의 자료를 사용하여 실증분석한 결과 17개 변수를 사용한 공간자기회귀(STAR) 모형은 53개 변수를 사용한 통상최소자승(OLS) 모형에 비해 결정계수가 21% 높았으며, 주택가격 예측에서 평균자승오차가 50% 정도 줄어들었다.
#시공간 자기회귀 #주택가격 #공간계량경제모형 #Spatio-temporal autoregressive #house prices #spatial econometrics

목차

국문요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Literature Review
Ⅲ. Model
Ⅳ. Empirical Results
Ⅴ. Conclusions
References

참고문헌 (17)

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1. [학술지(정기간행물)] - / 1998 / Analysis of S p a t i a l A u t o c o r e l a t i o n i n H o u s e P r i c e s 17 (1) : 61 ~ 85 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Can / 1990 / The Measurement of N e i g h b o r h o d D y n a m i c s i n U r b a n H o u s i n g Price '' eco (mic geography 66) : 254 ~ 272 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - Can / 1997 / Spatial Dependence and House Price Index Construction 14 : 203 ~ 222 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - E / 1972 / Generating Models by the Expansion Method Aplications to Geographical Research : 81 ~ 91 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - D u b i n / / '' The Journal of Real Estate Finance and Economics 17 : 1 35 ~ 59 google schola

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