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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
홍정의 (한동대학교)
저널정보
한국부동산원 부동산분석 부동산분석 제7권 제1호
발행연도
2021.4
수록면
1 - 28 (28page)

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본문은 최근 주목받는 기계학습 기법인 랜덤 포레스트 모형이 주택시장의 복잡성을 포착하는 데에 어떻게 활용될 수 있는지를 조명하고, 그것을 바탕으로 효율적 모형 설계를 위한 다양한 정량분석을 시도하였다. 분석 결과는 다음과 같이 정리된다. 첫째, 랜덤 포레스트 모형은 하부시장이나 입지효과의 비선형성으로 인한 복잡한 가격 차이를 포착하는 데에 유용하게 사용될 수 있다. 선형 헤도닉 모형과의 예측력 비교에서, 랜덤 포레스트 기반 모형의 평균 오차 백분율은 약 4%로 헤도닉 모형(약 11%)에 비해 크게 낮은 것으로 나타났다. 둘째, 랜덤 포레스트는 입지효과를 나타내는 대리변수를 사용할 필요 없이 위치 정보만으로도 입지가치의 차이를 예측에 반영할 수 있다. 셋째, 정성변수의 더미화는 연산에 포함되는 변수의 수를 크게 증가시키므로 지수화에 비해 오히려 모형의 설명력을 낮출 가능성이 높다. 넷째, 주택 시장의 복잡성을 예측에 충분히 반영하기 위해 랜덤 포레스트의 조건 분할 역시 가능한 한 세밀하게 설정되는 것이 유리하다. 즉, 모형의 복잡성이 상승시키는 설명력이 과적합으로 인한 설명력 훼손보다 큰 경향이 있다. 다섯째, 랜덤 포레스트 모형의 추정 시에는 연구자가 사전에 표본을 기간 동질성을 갖도록 분할 할 필요가 없다.
#Machine learning #Random forest #Mass appraisal #Housing sub-markets #Locational effect #기계학습 #랜덤 포레스트 #주택 평가 모형 #하부시장 #입지효과

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행연구
Ⅲ. 랜덤 포레스트 알고리즘의 소개
Ⅳ. 랜덤 포레스트와 주택 시장
Ⅴ. 정량분석
Ⅵ. 결론
참고문헌
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