인공신경망을 이용한 공동주택 가격지수 예측에 관한 연구 - 서울지역을 중심으로

• 영문명: A Study on the Forecasting of the Apartment Price Index Using Artificial Neural Networks
• 발행기관: 한국주택학회
• 저자명: 정원구(Won-Goo Chung) 이상엽(Sang-Youb Lee)
• 간행물 정보: 『주택연구』住宅硏究 第15卷 第3號, 39~64쪽, 전체 26쪽
• 주제분류: 경제경영 > 경제학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2007.09.30

국문 초록

  1997년 한국경제위기 이후, 부동산 시장은 많은 변화가 있어왔다. 리츠와 부동산펀드 등의 간접투자시장이 활성화되었다. 또한 경기가 회복되어감에 따라 부동산 가격은 빠르게 꾸준히 상승하였으며 이러한 상승은 많은 사회문제를 야기하였다. 현 정부는 계속적으로 강력한 규제와 새로운 정책들을 발표했으나 상승세는 쉽게 멈추지 않을 것으로 보인다. 이러한 변화에 따라 간접투자의 리스크 저감과 정부정책을 수립하는데 시장예측의 필요성이 커지고 있다.
  본 연구에서는 이미 금융자산분야의 가격변동 예측연구에서 그 효과를 입증한 인공신경망 모형을 제안하고자 한다. 본 연구에서는 선행연구를 기초로 한 거시경제 지표와 국민은행의 아파트가격지수를 이용하여 인공신경망 모델을 구축하였으며, 그렌저 인과관계 검정을 통하여 기존 시계열 분석에서 적용하기 어려웠었던 각 거시경제 변수의 특성에 맞게 각기 다른 시차변수를 고려하여 모형구축에 이용하였다. 구축된 모형을 이용하여 이미 실측치를 알고 있는 2005년 10월에서 2006년 9월까지 데이터를 바탕으로 인공신경망 모형을 이용하여 예측을 하였다. 처음 6개월간은 실제 예측치가 실제 지수와 비슷한 양상을 보였으나 구축한 모든 모형에서 3.30정책이 발표된, 2006년 3월을 전 후로 하여 오차가 커진후 일정한 폭을 유지하는 모습을 공통적으로 나타내었으며 이는 정부의 3.30정책이 거시경제를 조절하여 부동산 시장을 조정하는 방법이 아닌 부동산 시장을 직접 조정하려 했음을 보여주는 것이라고 판단된다. 이러한 인공신경망 모형은 부동산 간접투자 시장의 예측력을 높여 리스크를 감소시킬 수 있으며 정책 수립에서도 많은 도움이 되리라 생각한다. 향후, 기존 시계열 모형과의 결합 모형에 대한 연구가 이루어진다면 예측력과 인과관계 설명력 모두 뛰어난 부동산경기예측모형에 관한 연구가 이루어 질수 있을 것이다.

영문 초록

  After 1997, Korea economic crisis, The real estate market of Korea has been much changed. The real estate indirect invest market has been expanded, like as REITs, real estate funds, etc. As economic recovers, real estate price has been rising sharply and gradually and it has been much brought social problems. The present government imposed strong legal controls on the real estate market and announce new policies continuously. but the upward tendency doesn"t seem to be ceased. therefore, the importance of forecasting the real estate market has been grown. We suggested the ANNs(Artificial Neural Networks) Model, which has been used widely in fields of forecasting the finance assets market. The model was constructed with macroeconomic variables and apartment price index, and different time lags of each macroeconomic variables are considered by testing Granger"s causality test. We forecasted the market from Oct. 2005 to Sep, 2006 with the model. the errors of all models have been increased around Mar,2006 which contains the day of announcing 3.30 real estate market policy. We expect that if the government induced the market to be stable with adjusting the macroeconomic index, we could forecast the real estate market more accurately. But the policy was just impose the pressure on the Market. ANNs model can help not only to reduce the risk of indirect real estate investment market, but also to give a guide of voicing adequate policies to make stable the market.

목차

〈Abstract〉
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행연구 및 관련이론에 대한 고찰
Ⅲ. 인공신경망모형 구축
Ⅳ. 모형의 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌
국문요약

키워드

가격지수예측 인공신경망 시계열분석 Real estate price index forecasting Artificial neural networks time-series analysis