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윤규섭 (현대건설) 이주미 (한양대) 고선주 (한양대) 김희정 (한양대) 김주형 (한양대)
저널정보
대한건축학회 대한건축학회논문집 大韓建築學會論文集 第37卷 第8號(通卷 第394號)
발행연도
2021.8
수록면
221 - 228 (8page)

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Housing prices in Korea continued to rise with the consumer’s desire for asset increase and suppliers’ desire for profit, and the government introduced a price ceiling system in 1972 to stabilize housing prices. The government expected that housing stability would be achieved by introducing the price ceiling system, but there was a constant controversy over the effect of it. Some experts argued that the price ceiling system does not affect existing housing prices, but rather reduces housing supply, which increases price in the long run. In this study, we intend to analyze the impact of the price ceiling system on housing market forecast by predicting housing market based on the presence or absence of the price ceiling system and comparing the accuracy. Several previous research have studied the factors affecting housing price, but this only identified the correlation, and there was insufficient of research on housing price prediction according to actual policy. To overcome such statistical limitations, this paper predicts housing price using machine learning that can be interpreted with high accuracy even if input variables are incomplete, wide, or irregular. As a result of analysis, the difference between RMSE(Root Mean Error), error rate mean, and error rate standard deviation was insignificant even if the price ceiling system was applied or not. This means that the housing market is more affected by other factors than the price ceiling system.
#분양가상한제 #랜덤포레스트 #Price Ceiling System #XGBoost #Random Forest

목차

Abstract
1. 서론
2. 문헌고찰
3. 분양가 상한제 적용에 따른 주택가격 예측 요인
4. 분양가 상한제 적용에 따른 주택가격 예측
5. 결론
REFERENCES

참고문헌 (37)

참고문헌 신청
Bae, S.W., & Yu, J.S. (2017). Predicting the real estate price index using deep learning, Korea Real Estate Review, 27(3), 71-86. google schola Bae, S.W., & Yu, J.S. (2018a). Estimating the real estate price index based on sample house price : Focusing on the use of machine learning method, Housing Studies, 26(4), 53-74. google schola Bae, S.W., & Yu, J.S. (2018b). Estimation of the apartment housing price using the machine learning methods, Journal of the Korea Real Estate Analysts Association, 24(1), 69-85. google schola Bae, S.W. (2019). Forecasting Property Prices Using the Machine Learning Methods : Model Comparisons, Ph.D. Thesis, Dankook University. google schola Choi, M.J., & Kang, M.W. (2012). An empirical analysis of the causes of mismatch between homeownership and residence, Housing Studies, 20(2), 33-48. google schola

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