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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국주택학회 주택연구 주택연구 제26권 제4호
발행연도
2018.1
수록면
53 - 74 (22page)

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본 연구의 목적은 ‘머신 러닝에 의한 표본 주택 가격’을 기반으로 부동산 가격 지수를 산정하는 것이다. 머신 러닝 방법인 랜덤 포레스트(random forest)와 심층신경망(deep neural networks)을 활용하여 표본 주택의 가격을 산정하였으며, 제본스 지수(Jevons index) 산정 방법을 이용하여 부동산 가격 지수를 산정하였다. 연구결과 첫째, RF지수와 DNN지수는 서로 유사한 모습을 보이고 있으며, 학습기간에 따라 변동성이 달라지는 것으로 나타났다. 둘째, RF지수와 DNN지수는 KAB지수와 비교했을 때 장기적 추세는 유사하나 단기적 추세는 상당한 차이를 보이는 것으로 나타났다. 셋째, KAB지수, KB지수, 실거래가격지수보다 변동성이 큰 것으로 나타났으며, 실거래가 지수와의 관련성은 확인할 수 없었다. RF지수와 DNN지수는에 대한 조사자의 정성적 분석이 더해진다면 기존 가격 지수를 개선할 수 있는 새로운 가격 지수로서의 활용 가능성이 높을 것으로 기대된다.
#Machine Learning #Real Estate Price Index #Random Forest #Deep Neural Networks

목차

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참고문헌 (32)

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구성관 / 2017 / 심층신경망을 활용한 활주로 가시거리 예측 모델 개발 / 한국항행학회논문지 21(5):435~442 dbpia 김재익 / 2015 / 반복매매모형에 기반한 아파트실거래가격지수의 산정방식비교: 표본산정방식과 하위지수 병합방식을 중심으로 / 주택연구 23(4):47~71 dbpia 국토해양부 / 2012 / 전국주택가격동향조사 표본 및 통계 개편 방안 연구 google schola 류강민 / 2009 / 비선형 회귀분석을 이용한 산술평균 반복매매지수 산정방법에 관한 연구 / 주택연구 17(4):259~278 dbpia 류강민 / 2010 / S&P/Case-Shiller 반복매매모형을 이용한 주택가격지수 산정에 관한 연구 / 주택연구 18(2):183~204 dbpia

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