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자료유형
학술저널
저자정보
Dongryul Jang Minjae Park (Hongik University)
저널정보
한국경영학회 경영학연구 경영학연구 제50권 제2호
발행연도
2021.4
수록면
357 - 381 (25page)
DOI
10.17287/kmr.2021.50.2.357

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Recently, many researchers not only from industry but also from academia have interested in the art finance market. Although many people have studied growing art finance market, very few studies on the prediction model to evaluate the art price have been conducted. Therefore, in this study we have gathered a database of 12,105 paintings auctioned between 2009 and 2018 and have implemented decision tree-based machine learning algorithms (e.g., random forests, gradient boosting, XGboost) to develop prediction models for art prices and to improve the reliability for art experts’ estimates accurately. We have compared the prediction accuracy of the proposed approach based on root mean square error and mean absolute error. As a result of the analysis, we noticed that experts’ estimates from auction houses are more accurate only for high-priced artworks but overestimates low-priced artworks. On the other hand, the suggested prediction model’s accuracy considering decision tree-based model is better than the accuracy based on the parametric OLS model. Finally, we test the accuracy of prediction models considering expert evaluation to enhance the models’ predictive power. These results show that an integrated approach between expert appraisal systems and statistical models improves the prediction accuracy for artworks’ price.
#art price #decision tree #extreme gradient boosting #gradient boosting #random forests

목차

Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 연구 방법 및 분석 자료
Ⅳ. 결과 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (41)

참고문헌 신청
Anderson, R. C. / 1974 / Paintings as an Investment / Economic Inquiry 12(1):13~26 google schola Artsy / 2019 / The Online Art Collector Report 2019 google schola Ashenfelter, O. / 2002 / A Study of Sale Rates and Prices in Impressionist and Contemporary Art Auctions / Princeton University and University of Oxford google schola Aubry, M. / 2019 / Machines and Masterpieces: Predicting Prices in the Art Auction Market / SSRN google schola Ayub, R. / 2017 / Art Appraisal using Convolutional Neural Networks google schola

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