• Title/Summary/Keyword: 가격 예측

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Estimation of Carbon Emissions Price Using Big Data Analysis Method (빅데이터 분석기법을 활용한 탄소배출권 가격 예측)

  • Im, Giseong;Park, Sangwon;Jang, Jiyoung;Lee, Minwoo;Han, Seungwoo
    • Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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    • 2019.11a
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    • pp.50-51
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    • 2019
  • Globally, South Korea is a country that has a lot of $CO_2$ emissions and has steadily increased its total greenhouse gas emissions since the 1990s. With the recent implementation of the carbon emission trading system in Korea, the importance of calculating $CO_2$ emissions of construction equipment is increasing, hence the need for accurate calculation of environmental penalties through allocating carbon emission rights. This study presents a methodology to predict the price of carbon credits using big data analysis method. This methodology is based on correlating and regression analysis of trends in carbon emission prices and search volumes. This study aims to support faster and more accurate budget calculations in the planning of the construction process based on the predicted price of carbon emission rights.

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Statistical Analysis on Time-based Automatic Trade System (시간기반의 자동 매매 시스템을 이용한 통계적 특성 분석)

  • Ko, Young-Hoon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2013.05a
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    • pp.1058-1060
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    • 2013
  • 한국의 옵션시장은 1997년 7월 7일부터 시작되었다. 이후로 시장 규모는 가파르게 성장하였으며 최근에는 하루 평균 거래대금이 1조원에 이른다. 시장을 예측하는 것은 불가능하다. 하지만 통계적 특성을 이용하면 지속적인 수익을 얻을 수 있다. 지수선물의 미결제약정은 장시작 시간인 9시부터 증가하기 시작하여 정오 근방에 최대 약 4000 계약 너머까지 증가하고, 다시 하락하기 시작하여 장 종료 시간인 15시에는 장시작시의 미결재약정으로 환원되는 특성이 있다. 이러한 특성을 변동성과 연관지어 해석하고 시간기반의 간단한 전략을 적용하면 하루에 약 1.07%의 수익을 얻을 수 있다. 이 때 8번의 거래가 발생하고 매매수수료를 제외하고 순이익을 얻기 위해서는 수수료가 저렴한 증권사를 찾아야 한다. 미결제약정의 특징을 변동성으로 해석할 수도 있지만 본 논문에서는 새로운 방식인 변동속도로 해석한다. 옵션의 가격은 내재가치와 시간가치로 이루어진다. 통계적으로 지수가 하락하는 속도가 상승하는 속도보다 빠르므로, 풋옵션의 변동성은 콜옵션의 변동성보다 통계적으로 크다. 이러한 속도 특성을 활용하면 0.15%에 이르는 매매 수수료를 제외하더라도 하루에 약 1.4%의 수익을 얻을 수 있다.

Forecasting the Wholesale Price of Farmed Olive Flounder Paralichthys olivaceus Using LSTM and GRU Models (LSTM (Long-short Term Memory)과 GRU (Gated Recurrent Units) 모델을 활용한 양식산 넙치 도매가격 예측 연구)

  • Ga-hyun Lee;Do-Hoon Kim
    • Korean Journal of Fisheries and Aquatic Sciences
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    • v.56 no.2
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    • pp.243-252
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    • 2023
  • Fluctuations in the price of aquaculture products have recently intensified. In particular, wholesale price fluctuations are adversely affecting consumers. Therefore, there is an emerging need for a study on forecasting the wholesale price of aquaculture products. The present study forecasted the wholesale price of olive flounder Paralichthys olivaceus, a representative farmed fish species in Korea, by constructing multivariate long-short term memory (LSTM) and gated recurrent unit (GRU) models. These deep learning models have recently been proven to be effective for forecasting in various fields. A total of 191 monthly data obtained for 17 variables were used to train and test the models. The results showed that the mean average percent error of LSTM and GRU models were 2.19% and 2.68%, respectively.

Study on the Effect of General Manager's Competencies on Canadian Dealership Operations (총괄 관리자의 역량이 캐나다 내 딜러쉽 운영에 미치는 영향에 관한 연구)

  • Jiyoung Park;Minjung Lee
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2024.01a
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    • pp.457-458
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    • 2024
  • 반도체 칩 부족에 따른 신차 생산 중단 및 중고차 가격 급상승, 항구 파업으로 수입 차량 인도 지연 등 예측 불가능한 사회 현상이 빈번히 발생하는 상황에서도 신속히 대응하며 운영해야하는 자동차 딜러쉽의 총괄 관리자 역할은 매우 중요하다. 본 연구는 캐나다 온타리오 주 내 현대자동차 딜러쉽을 대표하는 8명의 지점장들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. AHP 기법을 통해 총괄 관리자에게 가장 중요한 핵심 역량을 파악하였고, 의사 결정, 직원과의 관계, 코칭 및 멘토링 등이 핵심 역량으로 도출되었다. 본 연구 결과는 향후 채용 과정에서 평가 지표로 활용될 수 있고, 현직 총괄 관리자들의 역량 향상을 위한 교육 시스템 구축 및 적용을 통해 딜러쉽의 성공적인 운영과 더 큰 성과 창출에도 도움이 될 수 있을 것으로 사료된다.

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Correlation Analysis between Consumer Sentiment Index and Real Estate Consumer Sentiment Index (소비자 심리지수와 부동산시장 소비심리지수의 상관관계 분석)

  • Seon Ho Choi;Jin Hui Jeong;Hyon Hee Kim
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2024.05a
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    • pp.563-564
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    • 2024
  • 부동산시장은 경제의 중심 요소 중 하나로, 거래량과 가격 변동 등이 직접적인 영향을 미친다. 특히, 부동산시장은 경제 지표 외에도 정책이나 심리에 따라 변동하는 경향이 있어 심리적 요인의 변화와 분석에 대한 요구가 지속된다. 본 연구는 소비자 심리지수(CCSI)와 부동산시장 소비심리지수(REI) 간 상관관계를 분석하여 부동산시장의 건정성 유지 및 효율성 향상에 기여하고자 한다. 본 연구에서는 선형 회귀분석 및 상관분석을 통해 소비자 심리지수와 부동산시장 소비심리지수 간 연관성 연구를 진행했다. 경제적 상황 및 소비자 심리 변화가 부동산시장 소비심리지수에 영향을 미친다는 것을 보여주며, 이는 부동산시장의 예측과 전략 수립에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

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A Hybrid System of Wavelet Transformations and Neural Networks Using Genetic Algorithms: Applying to Chaotic Financial Markets (유전자 알고리즘을 이용한 웨이블릿분석 및 인공신경망기법의 통합모형구축)

  • Shin, Taek-Soo;Han, In-Goo
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 1999.03a
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    • pp.271-280
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    • 1999
  • 인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다. 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고요한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미있는 정보로 변환시켜줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망의 모형결합을 통해 기존연구과는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이브릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다. 기존의 주기분할방법론은 모형개발자입장에서 여러 가지 통계기준치중에서 최적의 기준치를 합리적으로 선택해야 하는 문제가 추가적으로 발생하며, 본 연구에서는 이상의 제반 문제들을 개선시키기 위해 통합방법론으로서 기존의 인공신경망모형을 구조적으로 확장시켰다. 이 모형에서 기존의 입력층 이전단계에 새로운 층이 정의된다. 이렇게 해서 생성된 새로운 통합모형은 기존모형에서 생성되는 기본적인 학습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실증사례 분석결과는 일일 환율예측문제를 적용하였을 경우, 기존의 방법론보다 더 나운 예측성과를 타나내었다.

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산업의 주식시장 선행성에 관한 소고(小考)

  • Kim, Jong-Gwon
    • Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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    • 2007.04a
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    • pp.471-476
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    • 2007
  • 본 논문의 목적은 과거의 산업 포트폴리오 수익률이 확률추세로부터 어떻게 전체 주식시장과 두 가지 거시경제 변수인 경기동행지수와 산업생산 등을 예측할 수 있는 지를 알아보는 데에 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 연구모형을 설정한 후 세 가지 검정절차를 제시하고 이를 실증적으로 분석하였다. 당월의 전체 주식시장 수익률은 과거의 시차를 지닌 특정 산업부문 포트폴리오 수익률에 대하여 양(+)의 상관관계를 유지하고 있다는 '예측 1'과 전체 주식시장의 수익률은 특정 산업부문의 수익률에 대하여 선행성을 지닐 수 없다는 '예측 2'에 대한 검정 결과는 '예측 1'과 '예측 2'가 지지되고 있음을 파악할 수 있었다. 그리고 산업별 포트폴리오 수익률과 거시경제변수 간의 높은 상관관계를 토대로 하여 전체주식시장 수익률 예측을 가능하게 하는 업종 정보의 점진적 확산 현상이 발생하게 되는가를 검토하기 위하여 각 산업들의 포트폴리오 수익률과 전체 주식시장 수익률이 VAR모형을 토대로 볼 경우 Granger 인과관계를 갖고 있는 지를 분석하였다. 분석결과 21개 업종은 각 산업별 포트폴리오 수익률이 전체 주식시장 수익률을 5% 수준에서 통계적으로 유의한 영향을 주고 있음을 알 수 있었다. 이들 21개의 산업별 포트폴리오 수익률은 경제적으로도 중요한 의미를 지니고 있어 산업제품의 가격 상승과 하락이 경제에 미치는 영향을 파악할 수 있다. 특히 음료 업종에서 전체 주식시장 수익률과 상호간의 인과성을 나타내었으며, 인터넷과 화장품 업종에서는 전체 주식시장 수익률이 이들 업종에 대하여 일방적인 영향을 보이고 있음을 알 수 있었다.>$mgN\;{\cdot}\;L^{-1}$ 및 0.000-0.804 $mgN\;{\cdot}\;L^{-1}$이였다. 규소농도는 0.0-6.2 $mgSi\;{\cdot}\;L^{-1}$의 범위로 3-5월에 매우 낮았으며, 계절적인 변화가 뚜렷히 나타났다. 저질의 입자는 0-125인 silt및 coarse silt로 이루어져 있으며, COD는 51.4-116.9 $mgO_2\;{\cdot}\;gdw^{-1}$로 평균 93.0 $mgO_2\;{\cdot}\;gdw^{-1}$ 이였다. 저질내의 TP및 TN의 농도는 각각 0.04-1.46 $mgP\;{\cdot}\;gdw^{-1}$ 및 0.12-1.03 $mgN\;{\cdot}\;gdw^{-1}$이었다. 표층의 엽록소 a의 정점별 평균값은 정점 1, 2 및 3에서 각각 15.6, 15.2 및 16.0 $mg\;{\cdot}\;m^{-3}$으로 유사하였다. 식물플랑크톤은 총 49종이 출현하였으며, 생물량은 50-23, 350 cells ${\cdot}\;mL^{-1}$로 2001년 9월에 가장 많았다. 이 시기의 우점종은 녹조류인 Schroederia judayi이였으며, 생물량은 20,417 cells ${\cdot}\;mL^{-1}$이였다. 송지호의 수질을 개선하기 위해서는 인위적으로 화학성층을 파괴시켜 심충에 용존산소를 공급시켜야 할 것으로 판단되며, 모래톱으로 인해 막혀져 있는 해수

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The Effect of Price Discount Rate According to Brand Loyalty on Consumer's Acquisition Value and Transaction Value (브랜드애호도에 따른 가격할인율의 차이가 소비자의 획득가치와 거래가치에 미치는 영향)

  • Kim, Young-Ei;Kim, Jae-Yeong;Shin, Chang-Nag
    • Journal of Global Scholars of Marketing Science
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    • v.17 no.4
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    • pp.247-269
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    • 2007
  • In recent years, one of the major reasons for the fierce competition amongst firms is that they strive to increase their own market shares and customer acquisition rate in the same market with similar and apparently undifferentiated products in terms of quality and perceived benefit. Because of this change in recent marketing environment, the differentiated after-sales service and diversified promotion strategies have become more important to gain competitive advantage. Price promotion is the favorite strategy that most retailers use to achieve short-term sales increase, induce consumer's brand switch, in troduce new product into market, and so forth. However, if marketers apply or copy an identical price promotion strategy without considering the characteristic differences in product and consumer preference, it will cause serious problems because discounted price itself could make people skeptical about product quality, and the changes of perceived value might appear differently depending on other factors such as consumer involvement or brand attitude. Previous studies showed that price promotion would certainly increase sales, and the discounted price compared to regular price would enhance the consumer's perceived values. On the other hand, discounted price itself could make people depreciate or skeptical about product quality, and reduce the consumers' positivity bias because consumers might be unsure whether the current price promotion is the retailer's best price offer. Moreover, we cannot say that discounted price absolutely enhances the consumer's perceived values regardless of product category and purchase situations. That is, the factors that affect consumers' value perceptions and buying behavior are so diverse in reality that the results of studies on the same dependent variable come out differently depending on what variable was used or how experiment conditions were designed. Majority of previous researches on the effect of price-comparison advertising have used consumers' buying behavior as dependent variable. In order to figure out consumers' buying behavior theoretically, analysis of value perceptions which influence buying intentions is needed. In addition, they did not combined the independent variables such as brand loyalty and price discount rate together. For this reason, this paper tried to examine the moderating effect of brand loyalty on relationship between the different levels of discounting rate and buyers' value perception. And we provided with theoretical and managerial implications that marketers need to consider such variables as product attributes, brand loyalty, and consumer involvement at the same time, and then establish a differentiated pricing strategy case by case in order to enhance consumer's perceived values properl. Three research concepts were used in our study and each concept based on past researches was defined. The perceived acquisition value in this study was defined as the perceived net gains associated with the products or services acquired. That is, the perceived acquisition value of the product will be positively influenced by the benefits buyers believe they are getting by acquiring and using the product, and negatively influenced by the money given up to acquire the product. And the perceived transaction value was defined as the perception of psychological satisfaction or pleasure obtained from taking advantage of the financial terms of the price deal. Lastly, the brand loyalty was defined as favorable attitude towards a purchased product. Thus, a consumer loyal to a brand has an emotional attachment to the brand or firm. Repeat purchasers continue to buy the same brand even though they do not have an emotional attachment to it. We assumed that if the degree of brand loyalty is high, the perceived acquisition value and the perceived transaction value will increase when higher discount rate is provided. But we found that there are no significant differences in values between two different discount rates as a result of empirical analysis. It means that price reduction did not affect consumer's brand choice significantly because the perceived sacrifice decreased only a little, and customers are satisfied with product's benefits when brand loyalty is high. From the result, we confirmed that consumers with high degree of brand loyalty to a specific product are less sensitive to price change. Thus, using price promotion strategy to merely expect sale increase is not recommendable. Instead of discounting price, marketers need to strengthen consumers' brand loyalty and maintain the skimming strategy. On the contrary, when the degree of brand loyalty is low, the perceived acquisition value and the perceived transaction value decreased significantly when higher discount rate is provided. Generally brands that are considered inferior might be able to draw attention away from the quality of the product by making consumers focus more on the sacrifice component of price. But considering the fact that consumers with low degree of brand loyalty are known to be unsatisfied with product's benefits and have relatively negative brand attitude, bigger price reduction offered in experiment condition of this paper made consumers depreciate product's quality and benefit more and more, and consumer's psychological perceived sacrifice increased while perceived values decreased accordingly. We infer that, in the case of inferior brand, a drastic price-cut or frequent price promotion may increase consumers' uncertainty about overall components of product. Therefore, it appears that reinforcing the augmented product such as after-sale service, delivery and giving credit which is one of the levels consisting of product would be more effective in reality. This will be better rather than competing with product that holds high brand loyalty by reducing sale price. Although this study tried to examine the moderating effect of brand loyalty on relationship between the different levels of discounting rate and buyers' value perception, there are several limitations. This study was conducted in controlled conditions where the high involvement product and two different levels of discount rate were applied. Given the presence of low involvement product, when both pieces of information are available, it is likely that the results we have reported here may have been different. Thus, this research results explain only the specific situation. Second, the sample selected in this study was university students in their twenties, so we cannot say that the results are firmly effective to all generations. Future research that manipulates the level of discount along with the consumer involvement might lead to a more robust understanding of the effects various discount rate. And, we used a cellular phone as a product stimulus, so it would be very interesting to analyze the result when the product stimulus is an intangible product such as service. It could be also valuable to analyze whether the change of perceived value affects consumers' final buying behavior positively or negatively.

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A Study on Developing a VKOSPI Forecasting Model via GARCH Class Models for Intelligent Volatility Trading Systems (지능형 변동성트레이딩시스템개발을 위한 GARCH 모형을 통한 VKOSPI 예측모형 개발에 관한 연구)

  • Kim, Sun-Woong
    • Journal of Intelligence and Information Systems
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    • v.16 no.2
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    • pp.19-32
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    • 2010
  • Volatility plays a central role in both academic and practical applications, especially in pricing financial derivative products and trading volatility strategies. This study presents a novel mechanism based on generalized autoregressive conditional heteroskedasticity (GARCH) models that is able to enhance the performance of intelligent volatility trading systems by predicting Korean stock market volatility more accurately. In particular, we embedded the concept of the volatility asymmetry documented widely in the literature into our model. The newly developed Korean stock market volatility index of KOSPI 200, VKOSPI, is used as a volatility proxy. It is the price of a linear portfolio of the KOSPI 200 index options and measures the effect of the expectations of dealers and option traders on stock market volatility for 30 calendar days. The KOSPI 200 index options market started in 1997 and has become the most actively traded market in the world. Its trading volume is more than 10 million contracts a day and records the highest of all the stock index option markets. Therefore, analyzing the VKOSPI has great importance in understanding volatility inherent in option prices and can afford some trading ideas for futures and option dealers. Use of the VKOSPI as volatility proxy avoids statistical estimation problems associated with other measures of volatility since the VKOSPI is model-free expected volatility of market participants calculated directly from the transacted option prices. This study estimates the symmetric and asymmetric GARCH models for the KOSPI 200 index from January 2003 to December 2006 by the maximum likelihood procedure. Asymmetric GARCH models include GJR-GARCH model of Glosten, Jagannathan and Runke, exponential GARCH model of Nelson and power autoregressive conditional heteroskedasticity (ARCH) of Ding, Granger and Engle. Symmetric GARCH model indicates basic GARCH (1, 1). Tomorrow's forecasted value and change direction of stock market volatility are obtained by recursive GARCH specifications from January 2007 to December 2009 and are compared with the VKOSPI. Empirical results indicate that negative unanticipated returns increase volatility more than positive return shocks of equal magnitude decrease volatility, indicating the existence of volatility asymmetry in the Korean stock market. The point value and change direction of tomorrow VKOSPI are estimated and forecasted by GARCH models. Volatility trading system is developed using the forecasted change direction of the VKOSPI, that is, if tomorrow VKOSPI is expected to rise, a long straddle or strangle position is established. A short straddle or strangle position is taken if VKOSPI is expected to fall tomorrow. Total profit is calculated as the cumulative sum of the VKOSPI percentage change. If forecasted direction is correct, the absolute value of the VKOSPI percentage changes is added to trading profit. It is subtracted from the trading profit if forecasted direction is not correct. For the in-sample period, the power ARCH model best fits in a statistical metric, Mean Squared Prediction Error (MSPE), and the exponential GARCH model shows the highest Mean Correct Prediction (MCP). The power ARCH model best fits also for the out-of-sample period and provides the highest probability for the VKOSPI change direction tomorrow. Generally, the power ARCH model shows the best fit for the VKOSPI. All the GARCH models provide trading profits for volatility trading system and the exponential GARCH model shows the best performance, annual profit of 197.56%, during the in-sample period. The GARCH models present trading profits during the out-of-sample period except for the exponential GARCH model. During the out-of-sample period, the power ARCH model shows the largest annual trading profit of 38%. The volatility clustering and asymmetry found in this research are the reflection of volatility non-linearity. This further suggests that combining the asymmetric GARCH models and artificial neural networks can significantly enhance the performance of the suggested volatility trading system, since artificial neural networks have been shown to effectively model nonlinear relationships.

An Analysis for Price Determinants of Small and Medium-sized Office Buildings Using Data Mining Method in Gangnam-gu (데이터마이닝기법을 활용한 강남구 중소형 오피스빌딩의 매매가격 결정요인 분석)

  • Mun, Keun-Sik;Choi, Jae-Gyu;Lee, Hyun-seok
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.15 no.7
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    • pp.414-427
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    • 2015
  • Most Studies for office market have focused on large-scale office buildings. There is, if any, a little research for small and medium-sized office buildings due to the lack of data. This study uses the self-searched and established 1,056 data in Gangnam-Gu, and estimates the data by not only linear regression model, but also data mining methods. The results provide investors with various information of price determinants, for small and medium-sized office buildings, comparing with large-scale office buildings. The important variables are street frontage condition, zoning of commercial area, distance to subway station, and so on.