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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김경훈 (홍익대학교)
저널정보
동국대학교 사회과학연구원 사회과학연구 사회과학연구 제29권 제1호
발행연도
2022.3
수록면
107 - 122 (16page)
DOI
10.46415/jss.2022.03.29.1.107

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본 연구는 머신러닝(Machine Learning)의 일종인 의사결정트리(Decision Tree) 모형을 이용하여 글로벌 부동산 가격하락과 관련성이 높은 변수를 분석하였다. 분석기간은 1976년부터 2018년까지이며, 58개국 불균형 국가패널자료(연도별)를 사용하여 3단계 분석을 수행하였다. 분석결과 글로벌 부동산 가격하락 이벤트와 연관성이 높은 중요도 순서 상위 15개 설명변수를 도출하였다. 주요 15개 변수에 대한 글로벌 부동산 가격하락 이벤트 기간 평균과 2016년 주요국의 해당 지표들을 비교한 결과, 한국은 2016년 전후 부동산 가격의 급격한 조정 가능성이 다른 국가와 비교해 상대적으로 낮았던 것을 확인할 수 있었다. 본 연구가 국제비교를 통한 단기부동산 가격 전망에 유용한 참고자료가 될 수 있을 것으로 기대한다.
#글로벌 부동산 가격 #의사결정트리 #랜덤 포리스트 #머신러닝(Machine Learning) #로짓(Logit) 모형 #Global House Prices #Decision Trees #Random Forest #Machine Learning #Logit Model

목차

국문초록
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 데이터
Ⅲ. 방법론
Ⅳ. 분석결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
Abstract

참고문헌 (0)

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