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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박노진 (단국대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제31권 제2호
발행연도
2020.3
수록면
353 - 363 (11page)
DOI
10.7465/jkdi.2020.31.2.353

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대표적인 공공 데이터 중에 부동산 가격 지수가 있다. 이를 이용한 다양한 분석이 가능하겠으나 보유 기간에 따른 가격 지수의 상승률 혹은 하강률에 대한 분석을 시도하였다. 보유 기간에 따른 매매 가격 지수의 상대 비율에 대한 확률 함수를 추정하여 가격 지수의 변화 가능성 의확률로 따져 보았다. 그 과정에서 정규 분포와 감마 분포와 같은 일반적인 확률 함수와 더불어 극단치 확률 함수의 일종인 일반화 파레토 분포를 분석에 사용하였다. 매수 후 일정 기간 보유한 후 매매 했다고 가정하고 매도 시 가격 지수를 매수 시 가격 지수로 나누어 매매 지수 비율을 계산하였다. 보유 기간을 1년, 5년, 10년, 15년, 20년 그리고 30년으로 하여 비율을 계산하였다. 일반적으로 알고 있듯이 보유 기간이 길수록 매매로 인한 가격 지수의 상승 가능성이 증가하였고 2000년도이후 즉, IMF (International Monetary Fund) 사태 이후에는 매매로 인한 손실이 거의 없었을 만큼 부동산 호황이 유지되어 온 것으로 파악된다. 매매가격 데이터에 관한 다양한 확률 모형 추정, 특별히 극단치 확률 분포 추정을 통해 부동산 가격 변동률에 대한 통계 분석의 활용성을 확인할 수 있었다.
#극단치 분포 #부동산 가격 지수 #일반화 파레토 모형 #확률 함수 추정량 #Density estimation #extreme value theory #generalized Pareto distribution #real estate price

목차

요약
1. 서론
2. 방법론
3. 데이터 분석
4. 맺음말
References
Abstract

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
배성완 / 2018 / 머신 러닝 방법과 시계열 분석 모형을 이용한 부동산 가격지수 예측 / 주택연구 26(1):107~133 google schola Coles, S. / 2001 / An introduction to statistical modeling of extreme values / Springer google schola De Haan, L. / 2006 / Extreme value theory: An introduction / Springer google schola 정원구 / 2007 / 인공신경망을 이용한 공동주택 가격지수 예측에 관한 연구*- 서울지역을 중심으로- / 주택연구 15(3):39~64 dbpia 강준 / 2017 / 부동산 경매 낙찰가율 시계열의 Chaos 분석 / 한국데이터정보과학회지 28(2):371~381 dbpia

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