학술논문
서울시 주택가격지수의 모형별 예측력 비교 분석
이용수 106
- 영문명
- Comparative Analysis for Predictability of Housing Price Index by Model in Seoul
- 발행기관
- 한국부동산학회
- 저자명
- 이형욱(Lee, Hyung Wook) 이호병(Lee, Ho Byung)
- 간행물 정보
- 『부동산학보』不動産學報 第38輯, 215~235쪽, 전체 21쪽
- 주제분류
- 경제경영 > 경제학
- 파일형태
- 발행일자
- 2009.08.30
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국문 초록
영문 초록
1. CONTENTS
(1) RESEARCH OBJECTIVES
The purpose of this paper is to compare housing price index predictabilities by using ARIMA and artificial neural network models in Seoul housing market.
(2) RESEARCH METHOD
This paper uses analytical techniques such as ARIMA and artificial neural network models.
(3) RESEARCH FINDINGS
The research findings of this paper are as follows. First, the result for Seoul housing market showed that there was statistically no difference between ARIMA and artificial neural network models in housing price index predictability. Second, the results for Seoul housing sub-market showed that there was statistically no difference between ARIMA and artificial neural network models in housing price index predictability except for the fourth group sub-market. The result for the fourth group sub-market, which was relatively low in housing price index increasing rate, showed that the housing price index preditability of artificial neural network model was better than that of ARIMA model.
2. RESULTS
The results of this paper may be summarized as follows: the housing price index predictability of artificial neural network model was more excellent than that of ARIMA model in the Seoul housing sub-market, which was relatively low in housing price index increasing rate.
목차
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 고찰
Ⅲ. 주택가격지수의 구축 현황
Ⅳ. 서울시 주택가격지수의 예측력 분석
Ⅴ. 결론
<참고문헌>
해당간행물 수록 논문
- 미분양주택 현황분석과 신제품개발을 위한 주택건설업의 대응 방안
- 서울시 오피스빌딩 관리비 결정모형 연구
- 개발제한구역 보전부담금 부과체계의 개선방안에 관한 연구
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- 사업신청자의 관점에 본 민관 합동형 PF 사업의 접근 특성 분석
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- 서울시 주택가격지수의 모형별 예측력 비교 분석
- 재건축아파트의 매도 시점에 관한 연구
- 주택소유로 인한 행복 증진에 대한 실증분석
- 주거 특성이 아파트 가격에 미치는 영향
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- 도시재생을 위한 민·관 파트너십에 관한 일고
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참고문헌
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