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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
전해정 (상명대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제23권 제7호
발행연도
2023.7
수록면
120 - 127 (8page)
DOI
10.5392/JKCA.2023.23.07.120

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본 연구는 서울시 상가 경매 매각가율을 머신러닝의 RNN, LSTM, GRU, TCN모형을 이용하여 추정하였다. 본 연구에서 출력변수는 상가 경매 매각가율이고 입력변수는 상가 경매 매각율, 회사채수익률, 산업생산지수, 실업률로 하였고 시간적 범위는 2009년 1월부터 2023년 1월까지로 설정하였다. 각 모형의 예측력을 평가한 결과, 검증용 자료에서는 RNN모형이 MSE=1987.30, RMSE=44.58, MAE=44.42로 나타나 예측력이 가장 높은 것으로 나타났고 이후 LSTM, GRU모형, TCN모형의 순으로 예측력이 높은 것으로 나타났고 예측값의 움직임은 실제 데이터와 유사하게 나타났다. 특성 중요도 분석결과를 살펴보면, 모든 모형에서 산업생산지수와 회사채수익률의 특성 중요도가 높게 나타났다.
#상가 #경매 매각가율 #산업생산지수 #회사채수익률 #머신러닝 #Commercial Property #Bid Price Ratio #Industrial Production Index #Corporate Bond Yield #Machine Learning

목차

요약
Abstract
I. 서론
Ⅱ. 선행연구 고찰
Ⅲ. 연구모형
Ⅳ. 연구결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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