A spatio-temporal model of house prices in Korea:

• 발행기관: 한국주거환경학회
• 저자명: Haejung Chun Heonsoo Park
• 간행물 정보: 『주거환경(한국주거환경학회논문집)』住居環境 제16권 제2호 (통권 제40호), 73~90쪽, 전체 18쪽
• 주제분류: 사회과학 > 지역개발
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2018.07.31

국문 초록

본 연구는 Pace et al. (1998)의 시간과 공간효과를 모두 고려한 시·공간자기회귀모형(STAR)을 이분산성을 고려해 확장한 연구로 베이지안 이분산성 STAR모형(BSTAR)을 이용해 주택가격을 추정하고자 한다. 본 연구에 이용된 자료는 2006년 1월부터 2017년 2월까지 서울 강남구의 아파트 실거래자료를 이용하였다. 분석결과, BSTAR모형은 전통적인 헤도닉가격결정모형의 통상최소자승법(OLS)보다 주택가격 추정시 모델의 적합성과 표본 외 예측성능이 훨씬 우수한 것으로 나타났다. BSTAR 모형은 R2를 0.8725로 증가시켰고, 추세가 없는 OLS모형에 비해 220.2% 증가하고 추세가 있는 OLS모형에 비해서는 98.6% 증가하는 것으로 나타났다. 또한 평균제곱근오차(RMSE)와 중위수절대오차를 현저히 감소시키는 것을 알 수가 있었다. 본 연구결과를 바탕으로 BSTAR모형을 이용해 주택가격을 추정하면 정부 정책 당국자는 주택시장의 움직임을 정확하게 파악해 이에 맞는 정책을 수립 집행할 수 있고 투자자는 객관적이고 합리적인 정보를 가지고 투자를 할 수 있게 될 것이다.

목차

Ⅰ. Introduction

Ⅱ. Literature reviews

III. A theoretical model

IV. Estimation

V. Empirical Results

VI. Conclusion

키워드

베이지안 이분산성 시공간자기회귀모형 주택가격 예측 지리정보시스템 Bayesian heteroscedastic spatiotemporal autoregressive model house prices prediction GIS