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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김선아 (상명대학교 일반대학원 부동산학과 박사과정) 전해정 (상명대학교 일반대학원 부동산학과)
저널정보
한국부동산경영학회 부동산경영 부동산경영 제21호
발행연도
2020.1
수록면
7 - 26 (20page)

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본 연구는 주택 경매시장을 GARCH모형과 딥러닝 모형을 이용해 추정한 후 예측력의 우수성을 판별하고자 한다. 사용변수는 아파트경매낙찰가율, 아파트매매가격지수, 아파트낙찰율, 회사채수익률, 소비자물가지수와 건축허가현황 주거용으로 하였고 공간적 범위는 서울시로, 시간적 범위는 2002년 1월부터 2019년 11월까지로 설정하여 분석하였다. 분석결과, 딥러닝 모형의 평균오차(MSE)와 평균제곱근오차(RMSE)는 각각 38.095와 6.172로 나타났고 GARCH모형의 평균오차(MSE)와 평균제곱근오차(RMSE)는 각각 42.867, 6.547로 나타나 GARCH모형 보다 딥러닝 모형의 예측력이 더 우수한 것을 실증적으로 확인하였다. 또한, 아파트경매낙찰가율이 급격히 하락한 2019년 2월부터 2019년 3월에 딥러닝 모형의 예측력은 정확한 반면 GARCH모형으로 예측한 결과는 비교적 평활하게 나타났다.
#주택. 경매. GARCH 모형. 딥러닝. 예측.

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