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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
임찬영 (남서울대학교) 김희철 (남서울대학교)
저널정보
한국정보전자통신기술학회 한국정보전자통신기술학회 논문지 한국정보전자통신기술학회 논문지 제12권 제3호
발행연도
2019.6
수록면
265 - 272 (8page)

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본 연구에서는 예금은행 주택담보대출에 대해 매년 문제가 야기되는 지속적인 증가율을 정성적으로 파악하고, 다시 안정세를 보일 수 있는 특성요인을 파악하고자 향후 주택담보대출에 대해 정량적으로 분석하고 증가율 추세에 대한 대책을 마련하고자 예측 연구를 실행하였다. 빅-데이터 분석에 많이 쓰이는 R 프로그램을 활용하여 데이터를 분석한 결과 ARIMA 모형의 모수를 (0,1,1)(0,1,1)[12]로 추정하였을 때, MAPE와 RMSE의 검정 결과 기준으로 가장 최적의 ARIMA 모형인 것으로 나타났다. 해당 모수를 통해 향후 5년 (60개월간)의 추정치를 예측한 결과, 평균 4.5%대의 증가율을 나타냈다. 그러나 이는 사회 환경요인의 요인을 반영하지 않은 예측 값이기 때문에 다양한 사회 환경요인을 활용하여 외부 충격요인에 대한 구조적 모형 연구가 이루어져야 할 것이며, 추후 관련연구들은 이와 같은 한계들을 극복하여 진행될 필요가 있으며 정책적인 활용도를 높이기 위해 많은 실증연구가 이루어져야 하겠다.
#ARIMA #Bigdata #Forecast #Housing Mortgage #R program #Seasonal ARIMA

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 선행연구
3. 예금취급기관의 주택담보대출 현황 분석
4. 주택담보 대출의 통계분석과 ARIMA모형을 이용한 예측자료 비교
5. ARIMA 모형을 이용한 주택담보대출 예측
6. 결론 및 연구 한계
REFERENCES

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
https://www.yna.co.kr/view/AKR20190223036000002?input=1195m google schola 김희철 / 2011 / 주택 담보 가계 대출액 결정요인 추정에 관한 패널 데이터 모형 연구 / 한국컴퓨터정보학회논문지 16(7):183~190 dbpia Kyu Ho Kang / 2018 / Mortgage Loan Prediction:Bayesian Machine Learning Approach :99~129 google schola 조준호 / 2017 / 글로벌 해운시장 현황 분석 및 시계열 모형을 이용한 부산 신항 컨테이너 물동량 예측에 관한 연구 / 한국정보전자통신기술학회 논문지 10(4):295~303 dbpia http://www.fnnews.com/news/201902191751021758 google schola

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