Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.11a
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pp.956-959
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2020
본 연구에서는 아파트를 대표할 수 있는 내·외적 데이터를 수집하고 인공지능 기술들을 활용하여 아파트 가격을 예측하는 시스템을 구축하고자 한다. 구체적으로 웹크롤링 기법을 통해 수집한 아파트 내·외적 데이터의 변수들에 대한 특성 선택(Feature Selection)을 수행하였고, 다양한 인공지능 기법을 활용하여 부동산 가격 예측 모형을 개발하였다. 아파트 가격 예측 모형 생성을 위해 Linear Regression, Ridge, Xgboost, Lightgbm, Catboost 등의 기계학습 알고리즘을 사용하였고, RMSE를 사용하여 각 예측 모형 간의 성능 비교를 수행하였다. 가장 성능이 좋은 예측 모형은 Xgboost기반 예측 모형이였으며, RMSE값이 약 0.0366으로 가장 낮았으며 테스트 데이터에 대한 정확도는 약 95.1%였다.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2009.04a
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pp.455-475
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2009
According to the returns of Housing and business cycle over the period 1992 to 2007, it is a measure of the total volatility faced by investors in Housing properties. First, it isn't a distinct difference from business cycle contrary to U.S. Second, the rise of purchase price in total apartments moves up the consumer price index. According to the cross-sectional dispersion of returns and growth in net operating income (NOI) of apartments, industrial, retail and office properties using panel data for U.S. metropolitan areas over the period 1986 to 2002, it is a measure of the total volatility faced by investors in commercial real estate. To the extent that most of that volatility is difficult to diversify, cross-sectional dispersion may be an appropriate measure of risk.
This study investigated price factors for large apartment complexes in Seoul during the COVID-19 pandemic and compared Gangnam and non-Gangnam areas, which have been recognized as heterogeneous markets. We find that the change in apartment prices in large-scale complexes did not significantly affect the individual characteristics of apartments, unlike previous studies, but was affected by macroeconomic variables such as interest rates and money. On the other hand, considering the units of the interest rate and total monetary volume variables, the effects of two variables on the apartment sales price is significantly high. In addition, the Gangnam area model analysis shows that apartment prices are greatly affected by interest rates and currency volume, and, the non-Gangnam area model analysis shows that apartment prices are greatly affected by interest rates and currency volume, but the degrees are different from the Gangnam area model. Overall, our study shows that interest rates and money supply were the main factors of apartment price changes, but apartment prices in non-Gangnam areas are more sensitive to changes in interest rates and money supply.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.17
no.1
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pp.147-159
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2014
The present study was aimed to estimate the rational bubble by using the state space model and Kalman filter, of the national, capital, non-capital, Gangnam, and Gangbuk regions housing sales price from November 2003 to August 2013, for the whole period, and before and after the global financial crisis. For the whole period, Gangnam marked the highest rational bubble of 25.4%, followed by Gangbuk 21.3%, capital region 20.1%, whole country 18.9%, and non-capital region 14.3%. Prior to the global financial crisis, Gangnam showed 26.7% of bubble, which is approximately 7.4% higher than Gangbuk with 19.3%. On the other hand, after the global financial crisis, the bubble has collapsed a lot with Gangnam 13.2% and Gangbuk 10.7%; however, the non-capital region showed rather an increase of about 15% from 4.2% before the crisis to 9.0% after the crisis. The main cause of this is that the trading price has declined but the rents have risen in the capital region including Gangnam and Gangbuk, while the transaction price has gone up in non-capital region due to various positive signs like the moving of public institutions.
This paper aims to analyze characteristic by the cities focused on the ratio of new apartment resale that is one of the apartment unit sale market, which has been increased recently. To do so, this study examined characteristics of population, housing, residential, and economical with 162 cities and counties and performed multiple regression analysis with dependent variable, ratio of new apartment resale. As a result. the factors affecting the ratio of new apartment resale are 7variables, regional apartment rate, population increasing rate, a mount of sell in lots, housing rent price (Jeonse price) rate compared to average apartment sale price, single-person households increasing rate, apartment subscription rate and number of buyers in the area. Thus, this study showed that the factors affecting characteristic by the regions are ordered characteristics of residential, population and rate of sale and dealing. Based on this result, this study will be basic data for policy of government and development of apartment sales system and for end user to activate resale in apartment sales market.
The public's interest regarding multi-household houses, one of the small-scale housings used as profit earning property, has been increasing. Previous studies regarding price, such as the rent and sales price of multi-household houses', however, were difficult to find. Thus, this study set forth to find out what characteristics influence the sales price of multi-household houses so as to provide further suggestions to investors' decision makings and developers' strategy establishments. The data was retrieved from multi-household sales transacted in Changwon City. Through empirical analysis, this paper found that prices were high in Euichang-gu and Seongsan-gu, and meaningful variables in terms of locations were distance from major trade areas(-), distance from main streets(-), and Corner site(+). Meaningful variables related to household characteristics were total floor area(+), Studio type(+), Southern exposure(+), Building age(-), and Full-furnished(+).
Kim, Hyojeong;Lee, Changmoo;Lee, Jisu;Kim, Minyoung;Ryu, Taeheyeon;Shin, Hyeyoung;Kim, Jiyeon
Journal of Cadastre & Land InformatiX
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v.51
no.2
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pp.125-139
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2021
Continuous subway line expansion over the years in Seoul metropolitan area has contributed to improved accessibility to public transport. Since public transport accessibility has a significant impact on housing decisions, quantitative analysis of correlation between housing prices and public transport accessibility is regarded as one of the most important factors for planning better housing policies. This study defines the reduction of traveling time resulted from the construction of new metro stations despite them not being the closest stations as 'Network Expansion Effect', and seeks to understand how the Network Expansion Effect impacts on housing prices. The study analyzes monthly rent data converted from upfront lump sum deposit, so called Jeonse in Korea, from 2012 to 2018, through 'A Modified Repeat Sales Model.' As a result, the effect of 'Network Expansion' on rental prices in Seoul has stronger during the period of 2017 to 2018 than the base period of 2012 to 2014, which suggests the 'Network Expansion' has a meaningful effect on rent. In addition, in comparison between the most and the least affected group of apartments by 'Network Expansion Effect', the most affected group has more price increase than the least affected group. These findings also indicate that different levels of 'Network Expansion Effect' have various influences on the value of residential real estate properties.
The existing most studies on the apartment sales prices have been limited to relatively small size apartment complexes and have not categorized the apartment complexes based on the number of households. Some of them uses the apartment-related indices such as regional value estimates, sales unit price, and view right values. In the case of Seoul Metropolitan Area, the size of apartment complex has been growing to the level of large complex over more than 1,000 households through new town development, redevelopment and reconstruction. People prefers to choose a large scale complex instead of small complex based on their perception that a large scale apartment complex provides more conveniences in living. The result of this analysis revealed that the variables chosen as important determinants of the hedonic price model for large scale apartment complexes were square meters of apartment unit, rent/price ratio, number of bays, distance to the nearest subway station, and heating system method. This means that the sales price of apartment unit will be higher as the square meters of apartment unit increase, as the rent/price ratio decreases, as the distance to the nearest subway station increases, and as the number of bays increase.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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