• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.2038-2045
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• 2010

가구당 월평균 가계소득은 그룹(지역)별, 시간별로 다양한 원인에 의해서 가게소득 결정요인이 이루어지고 있어 복잡성을 띠고 있다. 본 연구에서는 복잡성을 띠고 있는 월평균 가계소득에 관련된 제 변인들을 파악하기 위해 패널 데이터를 이용한 연구 모형을 설정하고 이를 통해 가계소득에 결정적으로 영향을 미치는 제 변인에 대하여 조사, 분석, 검증한다. 본 연구는 3그룹(전국, 6개 광역시, 서울)을 분석대상으로 하였다. 분석기간은 2005년 1월부터 2009년 9월까지의 자료를 이용하였고. 월평균 가계 소득액을 종속변수로 설정하고 물가의 대용 변수로서 소비자물가지수, 주택매매가격지수, 경기변수로서 선행종합지수, 금리 및 증권변수로서 주택담보대출 과 종합주가지수 사회현상 변수로서 고용률, 보건 의료비 지출률을 설명(독립)변수로 투입하였다. 월평균 가계소득 요인을 추정한 결과 선행(경기)종합지수와 주택담보 대출은 정(+)의 영향을 미치는 유의한 변수로 나타나고 고용률, 주택매매가격지수와 보건의료비 지출률은 음(-)의 영향을 나타내는 유의적인 변수이지만 소비자물가지수와 종합주가지수는 음(-)의 영향을 나타내는 비유의적인 변수로서 월평균가계소득에는 큰 영향을 주지는 않은 것으로 나타났다.

• 토지주택연구
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• 제12권2호
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• pp.33-45
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• 2021

최근 정부 정책의 변화와 맞물려 오피스텔은 수도권을 중심으로 사무실과 아파트 가격이 급등하면서 새로운 대체 투자 대안이 되고 있다. 그러나 오피스텔의 선행연구 부재와 더불어 지표를 공표하는 민관기관 역시 표본샘플 부족으로 정확도 저하의 한계를 지녔다. 이들은 공통적으로 시세에 기반한 가격지수를 활용하는데, 시장보다 후행하고 변동성이 적어 평활화 문제가 꾸준히 제기되어 왔다. 따라서 본 연구의 목적은 국토교통부가 최초 공개한 시점부터 지난해까지 실거래가 이루어진 매매(2006~2020), 전·월세(2011~2020) 데이터 자료를 이용하여 서울시 오피스텔 가격지수를 산출하는 것이다. 이를 규명하기 위한 실증방법론으로 반복매매모형을 채택하여 주요 지표인 매매, 전세, 월세지수를 각각 산정하고, 그 외에 보조지표에 해당하는 전월세전환율도 개선된 형태로 함께 개발하였다. 수집된 자료결과 및 통계해석의 정확성을 기하기 위한 지원도구는 SAS 9.4로 일괄 처리하였다. 본 연구의 실증분석 결과를 간단히 요약하면, 다음과 같이 정리할 수 있다. 첫째, 2020년말 서울시 오피스텔 매매지수는 132.5P, 전세지수는 163.9P(2011.1Q=100.0P)이며, 월세는 원점인 100.0P선에서 밑돌았다. 오피스텔의 지수 유형별 월세가 공실 위험으로 비교적 보합세를 유지한 가운데, 수요가 풍부한 매매가와 전세금 상승세가 지속되는 차이를 보인 것으로 해석된다. 둘째, 주택유형별 매매가 증가폭은 오피스텔이 아파트, 연립다세대 등 다른 주택유형보다 낮은 자산으로 드러났다. 모형의 설명력은 표준오차 평균이 0.02 이하로 적합도가 뛰어난 것으로 판명되었다. 셋째, 본 연구가 추정한 가격지수를 한국부동산원, KB국민은행 등 유사 발표기관의 지표와 상호 비교하면, 변이가 크게 나타나 고질적인 평활화 문제를 해결할 수 있는 가능성을 확인하였다. 결론적으로 본 연구는 코로나 19와 같이 경기 불확실성이 큰 상황 하에서, 서울시 오피스텔 실거래가 지수 산정 제시와 시험 모의적용을 새롭게 시도함으로써 향후 시장참가자들이 가격동향 및 변화를 예측하는데 유의미한 의의를 둘 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권2D호
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• pp.287-293
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• 2009

본 연구는 재개발 이후 원주민들의 재정착 비용 및 재정착 결정요인을 분석하고자 하는 것이다. 재정착비용의 범위는 실 데이터를 활용하여 재개발 후 해당지역의 기존아파트 시세의 평균증가율이 204%를 나타남을 보였다. 이에 근거하여 재정착비용을 원주민 종전자산가격의 150% 이하, 180% 이하, 200% 이하 그리고 200% 초과의 4개의 구간으로 설정하여 설문을 실시하였다. 분석대상 지역으로 부산시 재정비촉진지구로 지정된 4개의 지역인 서금사재정비촉진지구, 시민공원재정비촉진지구, 충무재정비촉진지구 그리도 영도재정비촉진지구 지역을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 독립변수는 크게 가구주특성, 주거생활특성, 주택특성 그리고 재정비에 관한 원주민의 견해로 구성하였다. 분석방법으로는 순서화된 재정착의 비용범위 중 하나의 구간을 선택한 응답자와 그 외의 구간을 선택한 응답자간의 특성을 파악할 수 있는 순서형로짓모형(Ordinal Logit Model)을 이용하여 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. 원주민이 생각하는 재정착비용의 범위는 원주민 종전자산가격의 1.5배정도 상승한 가격이 적당한 것으로 나타났으며, 유의한 변수로는 가구주 특성에서 성별, 직업, 소득 주거생활특성에서는 주거지역만족도, 지역애착도 주택특성으로는 주택형태, 주택규모, 소유형태 마지막으로 재정비에 관한 원주민의 견해에서는 완료기간으로 나타났다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제6권6호
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• pp.98-106
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• 2005

아파트 건설원가 추정지수와 그 예측모델은 아파트 분양가격 변동의 적정성을 평가하고 건설기 업이 적정이윤을 계상하도록 유도할 수 있다. 본 연구에서는 기존의 철골 철골조주택 공사비지수를 개선하고, 개선된 지수를 대상으로 X-12 ARIMA 방법에 의한 예측방법을 개발하였다 연구결과 최근 5년간 노무비를 제외하고 약 33.7%의 아파트 건설 원가상승요인이 발생하였으며, 향후 3년간 16.8%가량 추가 상승할 것으로 예측되었다. 이러한 정량적인 연구결과는 최근의 높은 아파트 분양가격의 적정성을 간접적으로 평가하는 지표로 활용될 수 있고, 아파트 건설원가의 변동패턴을 이해하는데 도움을 줄 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.7672-7676
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• 2015

본 연구는 금융투자시장에서 적극적으로 연구되는 정보효과에 대한 동태적 분석을 시도하였다. 기존문헌(들)을 통해 정보거래가 갖는 효과에 대해 고찰하였으며, 국내 아파트시장을 대상으로 실증분석하였다. 자료는 국토해양부에서 공개하는 실거래 자료가 사용되었으며, 2006년부터 2015년까지의 월별 아파트 Data를 EGARCH 분석모형에 적용하였다. 추정한 결과, 전기 거래량이 주택가격의 변동성에 영향을 미치고 있는 것으로 확인한 바, 주택거래량이 전달하는 정보효과(information role)가 금융투자시장과 유사하게 나타날 수 있음을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.94-101
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• 2020

본 연구는 기본형건축비 내 PHC-pile 공사비를 가산비로 제외함에 따라 분양가에 미치는 영향을 분석하였다. '20년 3월 이전 기본형건축비에는 15m PHC-pile 공사비가 포함되어 있었다. 그러나 분양가 심사에서 설계된 pile 물량을 고려하여 공사비를 조정해야 하지만, 이를 조정하지 않는 문제가 발생하였다. 이에 국토부에서는 '20년 3월 고시에서, PHC-pile 공사비를 기본형건축비에서 제외하고, 설계된 pile만을 가산비로 인정하도록 하였다. 따라서, 본 연구는 기존방식과 개선된 방식의 pile 공사비를 추정하고, 이를 비교함으로써 분양가에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위하여 최근 수도권에 분양된 7개 사례를 선정하여 PHC-pile 공사비를 추정하였다. 기존방식은 기본형건축비에서 pile 공사비가 차지하는 비율로 추정하였고, 개선된 방식은 설계내역서의 물량을 기반으로 예정가격산정기준을 적용하여 추정하였다. 그 결과 개선된 방식으로 pile 공사비를 산출할 경우 기본형건축비가 약 2~3% 하락하였다. 또한 PHC-pile 공사비를 제외한 분양가격과 수도권 분양가격을 비교한 결과 수도권 대비 약 1%정도 하락하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통하여 기본형건축비 산출에 대한 이해를 높일 수 있을 것으로 기대한다. 마지막으로, 제도적인 개선을 통하여 국민 주거안정 도모에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한가정학회지
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• 제28권1호
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• pp.57-66
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• 1990

The purpose of this study was to investigate the analytical model of the implicit price according to objective and subjective characteristics of housing. The hedonic price regression was used for estimating the implicit price. The subjectives of this study were 1,143 dwellers who live in Seoul metropolitan area. Taejeon, and Jeonju. Satistical analyses were conducted using frequencies, percentiles, mean, and multiple regression. The major findings were as follows: 1. There was a significant difference in the implict price of the apartment between owners and renters. 2. There was a sginificant difference in the implicit price of the apartment among Seoul metropolitan area, Taejeon, and Jeonju. 3. Using a stepwise multiple regression method, the order of variables as they were entered in the model were different between tenure types (owner/renter), and regions(Seoul metroplitan area/Taejeon/Jeonju). 4. The linear model was the most appropriate noe which explained the housing price. 5. Subjective characteristics of housing in Taejeon and Jeonju had an effect on the housing price more than those in Seoul metropolitan area.

• 지적과 국토정보
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• 제50권1호
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• pp.181-200
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• 2020

본 연구는 OLS모형을 적용하여 주택보유기간에 영향을 미치는 결정요인을 추정한 후 SVM, Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost, LightGBM을 통해 각 모형별 예측력을 비교하였다. 예측력이 가장 높은 모델을 기반모델 삼아 앙상블 모형 중 하나인 Stacking모형을 적용하여 더욱 예측력이 높은 모형을 구축하여 주택시장의 주택거래량을 파악할 수 있다는 점에 선행 연구와의 차이가 있다. OLS분석 결과 매도이익, 주택가격, 가구원 수, 거주주택형태(단독주택, 아파트)이 주택보유기간에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, RMSE를 기준삼아 각 머신러닝 모형과 예측력 비교한 결과 머신러닝 모델의 예측력이 더 높은 것으로 나타났다. 이후, 영향을 미치는 변수로 데이터를 재구축한 후 각 머신러닝을 적용하여 예측력을 비교하였으며, 분석 결과 Random Forest의 예측력이 가장 우수한 것으로 나타났다. 또한 예측력이 가장 높은 Random Forest, Decision Tree, Gradient Boosting, XGBoost모형을 개별모형으로 적용하고, Linear, Ridge, Lasso모형을 메타모델로 하여 Stacking 모형을 구축하였다. 분석 결과, Ridge모형일 때 RMSE값이 0.5181으로 가장 낮게 나타나 예측력이 가장 높은 모델을 구축하였다.

• 토지주택연구
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• 제3권1호
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• pp.59-68
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• 2012

현행 우리나라 택지조성원가 산정체계는 택지조성과정에서 준공이전에 추정한 조성원가와 조성과정에서 돌발적으로 발생하는 변동요인이 고려된 준공시의 발생원가로 구분된다. 따라서 두 원가사이에 발생되는 격차로 인해 분양가격에 영향을 미치는 발생원가는 산정체계에 대한 문제점을 지적 받아오고 있으므로 발생원가의 객관성을 높이기 위해서는 예측가능한 돌발상황에 대해 조성원가 산정시 반영되는 방안이 모색되어야 한다. 이에 본 연구에서는 조성원가와 발생원가 사이에 발생되는 격차율 가운데 예측이 가능한 규모를 유효격차율로 정의하고 각 사업지구의 다양한 특성을 고려한 유효격차율을 추정하고자하였다. 따라서 각 사업지구의 다양한 특성을 유형으로 분류하기 위해 5개의 주제별 카테고리를 설정하고, 카테고리들을 복합화한 복합카테고리를 이용하여 유효격차율을 추정하고자 하였으며 추정모형 검정결과 신뢰성이 매우 높은 것으로 분석되었다. 향후 지속적인 자료축척으로 안정화된 추정모형의 유효격차율이 조성원가에 반영되었을 경우 발생원가와의 격차해소에 기여할 것으로 기대된다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.109-118
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• 2023

Data-based analysis methods have become used more for estimating or predicting housing prices, and neural network models and decision trees in the field of big data are also widely used more and more. Neural network models are often evaluated to be superior to existing statistical models in terms of estimation or prediction accuracy. However, there is ambiguity in determining the input feature of the input layer of the neural network model, that is, the type and number of input features, and decision trees are sometimes used to overcome these disadvantages. In this paper, we evaluate the existing methods of using decision trees and propose the method of using decision trees to prioritize input feature selection in neural network models. This can be a complementary or combined analysis method of the neural network model and decision tree, and the validity was confirmed by applying the proposed method to house price estimation. Through several comparisons, it has been summarized that the selection of appropriate input characteristics according to priority can increase the estimation power of the model.