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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
전해정 (상명대학교)
저널정보
한국부동산경영학회 부동산경영 부동산경영 제24호
발행연도
2021.12
수록면
223 - 243 (21page)
DOI
https://doi.org/10.37642/JKREMR.2021.24.10

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본 연구는 기계적 학습을 이용한 주택가격 예측에 관한 연구로 선형회귀모형과 빅데이터분석방법론인 그래디언트 부스팅과 서포트 벡터 머신의 예측력을 비교 분석하고자 한다. 본 연구의 종속변수는 주택매매가격이고 독립변수는 주택전세가격, 소비자물가지수, 금리와 건축물착공현황으로 설정하였으며 시간적 범위는 2006년 1월부터 2020년 7월까지로 하였다. 공간적 범위는 전국, 수도권, 지방과 서울로 하였다. 실증분석결과, 모든 지역에서 그래디언트 부스팅모형이 평균제곱오차(MSE)값이 가장 낮은 것으로 나타나 예측력이 가장 뛰어난 것으로 나타났다. 그래디언트 부스팅 모형의 변수들의 영향력을 살펴보면, 서울과 수도권은 주택전세가격의 영향력이 가장 높은 반면 전국과 지방에서는 소비자물가지수의 영향력이 주택전세가격보다 높은 것으로 나타났다. 조건부 효과를 살펴보면, 지역별로 차이는 있으나 대부분의 지역에서 주택매매가격에 대해 소비자물가지수와 주택전세가격은 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났고 건축물착공현황의 영향이 아주 미미한 것으로 나타났다. 또한, 금리는 주택매매가격에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다.
#주택매매가격 #주택전세가격 #선형회귀모형 #서포트 벡터 머신 #그래디언트 부스팅. #Housing Price #Jeonse Price #Linear Regression Model #Support Vector Machine #Gradient Boosting.

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