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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국감정평가학회 감정평가학논집 감정평가학논집 제17권 제3호
발행연도
2018.1
수록면
5 - 26 (22page)

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헤도닉 가격모형은 주택가격을 추정하거나 다양한 주택가격 결정요인을 밝혀내는 연구에 널리 활용되어 왔다. 그러나 많은 연구자들이 선형회귀모형을 기반으로 헤 도닉 가격모형을 구축하면서 주택가격과 해당 주택특성들 간의 비선형적 관계를 포 착하기 어려웠다. 연구자들은 주택특성 변수와 주택가격 간의 비선형적 관계를 반 영하기 위하여 더미변수나 다항변수(제곱 또는 세제곱 등)를 주로 활용하고 있다. 하지만 개별 변수들의 조작적 정의는 주택시장에서의 경험적 지식에 기초하여 연구 자들마다 각기 다르게 설정되고 있다. 따라서 본 연구에서는 주택의 물리적 특성 변 수들과 주택가격 간의 비선형적 관계를 효과적으로 반영할 수 있는 방법론으로서 머신러닝 기법 중 하나인 Multivariate Adaptive Regression Spline(MARS)를 활용한 헤도닉 가격모형을 구축하고 향후 아파트 헤도닉 가격모형에서 변수의 조작적 정의 에 대한 시사점을 제시하고자 한다. MARS 기반의 헤도닉 가격모형은 2014년에서 2017년 사이에 거래된 서울시 아파트를 대상으로 전용면적, 세대수, 층수 및 경과 년도 등 아파트 물리적 특성 변수를 중심으로 구축하였다. 분석 결과, 전용면적 61.6㎡, 세대수 152세대 및 522세대, 3층이 개별 변수들의 영향력이 달라지는 변 곡점으로 판명되었다. 경과년수의 경우에는 시간이 지남에 따라 시설 노후화로 인 해 가격이 감소하지만 21년을 기점으로 39년까지 재건축 기대로 인해 가격이 상승 하고 그 이후 다시 가격이 하락하는 3차 함수 형태의 가격 변화를 보였다. 한편, 서 울시 주택하위시장별 분석 결과, 주택하위시장별로 아파트 물리적 특성 변수들의 비선형적 영향 패턴이 다르게 나타나므로 향후 이를 고려한 주택가격 연구가 필요 하다.
#Hedonic Price Model #Nonlinearity #Machine Learning #Multivariate Adaptive Regression Spline #Sub-Housing Market

목차

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권혁신 / 2016 / 주택수요정책이 신규아파트 초기분양률에 미친 효과에 관한 연구 / 주택연구 24(2):47~75 dbpia 김경민 / 2016 / 기계학습을 통한 공동주택 가격결정요인 분석 / 주거환경 14(3):29~40 google schola 김광영 / 2010 / 서울시 1,000세대 이상 대규모 아파트단지의 아파트가격 결정요인에 관한 연구 / 한국주거학회논문집 21(6):81~90 dbpia 김민성 / 2014 / 지하철 접근성이 아파트가격에 미치는 영향에 관한 연구” / 한국경영학회 통합학술발표논문집 :2912~2931 dbpia 김소라 / 2012 / 교육환경이 지역별 아파트가격에 미치는 영향에 관한 실증분석 : 명문대진학률과 특목고진학률을 중심으로 google schola

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