• 스마트미디어저널
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• 제11권3호
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• pp.62-73
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• 2022

국내 아파트 매매가 예측에 관한 연구는 현재까지 지속적으로 수행되어 왔지만, 아파트 가격은 다양한 특성이 복합적으로 작용하기 때문에 예측하는데 어려움을 겪고 있다. 아파트 매매가를 예측하는데 앞서 정확도를 높이기 위해서는 주요 변수 선정 및 영향요인 분석이 무엇보다 중요하다. 이에 본 연구는 현재 꾸준한 상승률을 보이는 광주광역시를 대상으로 아파트 매매가에 영향을 주는 요인을 분석해보고자 한다. 이를 위해 6년간의 광주광역시 아파트 실거래가와 각종 사회적 요인 데이터를 토대로, 다중회귀분석, 랜덤 포레스트, 심층인공신경망 알고리즘을 적용하여 각 모델에서 주요 영향요인을 파악하였으며, 모델의 성능은 평균 제곱근 오차, 평균 절대 오차 그리고 결정계수를 통해 비교 분석하였다. 본 연구에서는 딥러닝의 일종인 심층인공신경망의 성능이 가장 우수함을 보였고, 매매가에 영향을 미치는 주요 요인으로 건축경과연수, 계약연도, 적용면적, 양도성예금증서, 주택담보대출금리, 선행지수, 생산자물가지수, 동행지수 등이 도출되었다.

• 한국품질경영학회:학술대회논문집
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• 한국품질경영학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.506-512
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• 2006

다양한 아파트 특성들을 이용하여 아파트 가격을 추정하고 예측하는 연구 또한 많이 존재하고 있는 실정이다. 그렇지만 이러한 연구들 대부분이 회귀모형에 지나치게 의존하고 있는 실정이다 그러나 회귀모형은 단점보다 장점이 많은 모형이다. 본 연구는 회귀모형을 부정하기보다는 새로운 모형을 도입하여, 회귀모형의 문제점들을 극복하고 회귀모형과 상호보완적인 모형을 도입할 필요성에 의해서 본 연구를 수행한 것이다. 다양한 아파트 특성들에 대하여 신경망모형을 이용하여 아파트 가격을 예측하고, 기존의 회귀모형과 비교하는 것이 본 연구의 주목적이다 또한 회귀모형과 신경망모형의 상호 보완적인 측면을 규명하는 것은 본 연구의 부차적인 목적이 된다 아파트 특성들은 주변에서 쉽게 이용 가능한 데이터를 위주로 하였다. 2004년 6월 기준으로 서울시 송파구와 도봉구의 아파트 매매가격들과 12개의 아파트 특성들을 수집하였다. 아파트 매매가격들 (즉, 매매 하한가, 일반 거래가, 매매 상한가) 을 새로운 측정방법을 이용하여 하나의 매매가격으로 추정하였으며, 대표성을 가지도록 하였다. 신경망모형을 도입하여 아파트 특성들을 이용하여 아파트 가격을 정밀하고 유효하게 예측하고, 기존의 회귀모형들과 비교하는 것은 아파트 가격에 대한 연구 분야에 큰 의미가 있다 하겠다. 그리고 주택에 관한 기존의 연구와 신규 연구에 신경망모형이 활용될 수 있으리라 판단된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권6호
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• pp.1471-1479
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• 2017

아파트매매 가격지수의 변동은 국가의 경제뿐만 아니라 사회, 산업, 문화 등의 전 분야에 영향을 준다. 본 연구에서는 아파트매매 가격지수를 거시경제변수로 설명하는 시계열모형을 연구하고자 한다. 설명변수로 사용한 거시경제변수는 우리나라 주택담보 대출금리, 원유수입 물가지수, 소비자 물가지수, KOSPI 주가지수, 국내총생산 (GDP), 국민총소득 (GKI)의 6가지 변수를 사용하였다. 아파트매매 가격지수와 모든 경제변수는 2001년 9월부터 2017년 5월까지 약 16년간의 월별 자료를 사용하였다. 아파트매매 가격지수 자료의 설명을 위해 시계열 모형 중 자기회귀오차 (ARE) 모형을 사용하여 분석하였다. ARE 모형 분석 결과 아파트매매 가격지수는 1개월 전 아파트매매 가격지수, 주택담보 대출금리와 KOSPI 주가지수에 의해 영향을 받는 것으로 나타났다.

• 지적과 국토정보
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• 제48권2호
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• pp.5-20
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• 2018

본 연구의 목적은 우리나라 아파트의 거래원인 가운데 하나인 분양권 거래비율을 중심으로 한 아파트 분양권 거래 실태와 지역 간 특성을 파악하는데 있다. 이를 위해 162개 시 군 지역을 중심으로 인구특성, 아파트거래 및 분양특성, 주거특성을 살펴보았으며 아파트 분양권 비율을 종속변수로 하는 다중회귀분석을 실시하였다. 그 결과 통계적으로 유의한 변수는 아파트 매매비율, 분양권 기타 소유권이전 비율, 아파트 거래회전율, 분양물량, 아파트 비율, 인구증가율, 아파트 매매 가격상승률로 나타났다. 아파트 매매가격 상승률에 있어서도 분양권 거래비율이 높은 지역에서 아파트 매매 가격 상승률은 상대적으로 낮게 나타났고 분양권 기타 소유권이전 건수가 상승할수록 아파트 분양권 거래건수도 상승하였다. 이에 본 결과로 아파트 시장에서 실수요자 중심의 거래를 활성화하기 위한 정부의 정책과 제도의 개선에 바탕이 되는 기초자료가 될 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권6호
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• pp.1239-1247
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• 2015

이 논문에서는 아파트 매매가 활발히 일어나는 서울시내 64개 행정동들에 대해 아파트 전용면적별 실거래 매매가를 기준으로 군집분석을 실시하였다. 군집분석에 있어서 각 행정동의 실거래가에 대한 정보를 최대한 이용하기 위해 실거래가의 평균 뿐만 아니라 그 분포까지 고려할 수 있도록 전통적인 형태의 데이터를 히스토그램 형태의 데이터로 변환하여 분석을 하였다. 히스토그램 데이터는 심볼릭 데이터의 한 종류이고, 심볼릭 데이터는 기본적으로 구간, 목록, 히스토그램, 분포, 모형 등과 같이 데이터 자체가 내부적인 변동을 갖는 모든 형태의 데이터를 포함한다. 이러한 각 행정동들의 내부적인 매매가의 변동을 고려한 군집분석의 결과 강남구, 서초구, 송파구와 그에 인접한 행정동들이 상대적으로 다른 지역보다 매매가도 높았고 실거래가의 분포도 훨씬 더 넓은 것으로 조사되었다. 전반적으로 도심에 대한 접근성이 좋고 교육환경이 우수한 지역과 강북의 뉴타운 지역이 상대적으로 주변지역보다 더 높고 넓은 매매가 분포를 보이는 것으로 분석되었다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.111-119
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• 2024

본 연구는 서울과 제주 지역의 아파트 가격상승률에 인구유입이 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위하여 주민등록상의 인구순유입과 매입자의 매매거래 증가율을 인구구조 대용변수로 사용하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 주민등록상의 인구순유입 증가율이 서울과 제주의 아파트 가격상승률에 미치는 영향을 추정한 결과, '전체 및 50대 이상' 인구순유입의 증가율은 서울과 제주 모두에서 통계적으로 유의하게 영향을 미치지 못하였다. 반면 연령대별로 구분하면, 서울에서는 50대 및 60대, 제주에서는 60대의 순유입 증가율이 아파트 가격상승률에 각각 양(+)의 영향을 주는 것으로 나타났다. 둘째, 매입자 매매 거래 증가율이 서울과 제주의 아파트 가격상승률에 미치는 영향을 분석한 결과, 서울에서만 전체 및 50대 이상의 매입자 매매 거래 증가율이 양(+)의 영향을 주었다. 연령대별로 구분하여 분석하면, 서울에서는 60대, 제주에서는 50대의 매매 거래 증가율이 각각 아파트 가격상승률에 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 인구유입 관련 변수로 주민등록상의 인구순유입과 매입자의 매매 거래 증가율을 사용하였으며, 특히 연령대별로 세분화하여 아파트 가격상승률에 미치는 영향을 분석하였다는 점에서 의의가 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권3호
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• pp.561-568
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• 2015

이 연구에서는 공간회귀모형 중 공간시차모형과 공간오차모형을 이용하여 대구 경북 지역 단위면적당 아파트 매매가격을 예측하였다. k-최근접이웃 (k-nearest neighbours)을 이용하여 공간가중행렬을 구축하였으며, 이를 이용해 2012년 3월의 단위면적당 아파트 매매가격에 대한 모형을 적합시켰다. 적합시킨 공간시차모형, 공간오차모형을 이용하여 2013년 3월의 단위면적당 아파트 매매가격을 예측하였으며 RMSE (root mean squared error), RRMSE (root relative mean squared error), MAE (mean absolute error)를 통해 두 모형의 성능을 비교하였다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2008년도 추계학술대회
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• pp.441-455
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• 2008

본 논문은 단기 및 장기간에 걸쳐 부동산시장의 동태적 자금흐름과 수익률 분석에 초점을 맞추고 있다. 본 논문에서는 부동산시장의 실증적 동태적 자금흐름과 수익률 분석은 VAR모형을 사용하였으며 다양한 금융 및 경제관련 변수들을 연구에 포함시키고 있다. 실증적 분석 결과에 따르면 우리나라에서도 기존의 미국 연구 사례에서와 같이 금융시장의 자금흐름을 통하여 부동산시장의 동태적 자금흐름을 예측할 수 없다는 점을 파악할 수 있다. 또한 Granger 인과성 검정 결과에 따르면 통화정책 및 증권시장 변수 모두 전국아파트 매매가격, 전국 단독주택 매매가격, 전국 전세아파트 매매가격 실질상승률 등의 부동산관련 변수에 통계적으로 유의한 영향이 크지 않음을 알 수 있다. 그러나 분산분해 결과에 따르면 전국아파트 및 전국전세아파트 매매가격 실질상승률에 대한 움직임에 코스피수익률의 영향력이 증대될 수 있음을 알 수 있다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권1호
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• pp.91-113
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• 2021

한국 자산 시장에서 부동산이 가지는 영향력에도 불구하고 시장 추이 예측은 쉽지 않으며, 그중 아파트는 주거 공간인 동시에 투자 속성을 내포하고 있어 더욱 예측이 쉽지 않다. 아파트 가격에 영향을 주는 요인은 다양하며 지역적 특성 또한 고려되어야 한다. 본 연구는 서울시 전체, 강남 3구, 노원, 도봉, 강북, 금천, 관악, 구로구의 아파트 매매가에 영향을 미치는 요인과 특성을 비교하고 이를 기반으로 가격 예측의 가능성을 파악하기 위해 수행되었다. 분석에는 신경망, CHAID, 선형회귀, 랜덤포레스트 등 머신러닝 알고리즘이 사용되었다. 서울시 전체 아파트 평균 매매가에 가장 중요한 영향을 미치는 요소는 정부 정책 요소였으며, 거래규제 완화, 금융규제 완화 등의 완화 정책이 영향력이 높게 도출되었다. 강남 3구의 경우 정책의 영향력이 낮은 것으로 파악되었으며 강남구의 경우 주택 공급량이 가장 중요한 요인이었다. 반면 6개의 중·하위구들은 정부 정책이 중요 변수로 작용하였으며 공통적으로 금융규제 정책이 영향을 끼치는 요인이었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.301-306
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• 2013

아파트전세가율이 계속 상승하고 있다. 이런 현상으로 분석하기 위하여 아파트 매매가격과 전세가격의 상호작용을 지역별로 분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 지역별 아파트 매매가격과 전세가격의 상승과 하락 지역이 상이하여 나타나기 때문에, 지역적 양극화가 매우 심화되었다. 둘째, 최근 부동산시장은 지방 부동산의 호황과 수도권지역의 시장 침체로 분석되어, 전세가율은 계속 상승 중이었다. 마지막으로 아파트 전세가율 증감률은 전세가격 증가율이 매매가격 증가율보다 큰 경우는 전세가율 증감률이 (+)로 증가하였고, 적었을 경우는 (-)로 감소하였다.