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학술논문

GWR 접근법을 활용한 부동산 감정평가 모형 연구

이용수 108

영문명
GWR Approach for Real Estate Appraisal: The Case of Seoul Apartment
발행기관
한국부동산연구원
저자명
강창덕(Kang, Chang Deok)
간행물 정보
『부동산연구』제20권 제2호, 107~132쪽, 전체 26쪽
주제분류
사회과학 > 지역개발
파일형태
PDF
발행일자
2010.12.30
5,920

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1:1 문의
논문 표지

국문 초록

이 연구는 Geographically Weighted Regression(GWR) 접근법을 서울시 아파트 실거래가 자료에 적용하여 부동산 감정평가방법으로 활용할 수 있는 방안을 제시하였다. 이 연구의 결과는 첫째, 주택 가격과 주택 특성간 관계를 분석했을 때 서울시 주택시장은 여러 이질적인 주택하위시장으로 구성되어 있음이 밝혀졌으며, 이를 부동산 감정평가 과정에 활용할 수 있다. 둘째, 주택 특성의 가격 효과가 국지적으로 다름을 확인할 수 있으며 이는 기존의 헤도닉 가격 모형의 단점을 보완할 수 있다. 셋째, 주택 가격에 미치는 요인이 국지적으로 다르며 감정평가시 가중치를 다르게 하는 데 활용할 수 있다. 넷째, 특정지역의 주택 가격 형성에 비공간 변수나 계량화하기 어려운 요인이 영향을 미치는 지 진단할 수 있다. 끝으로, 향후 공간 가중치를 반영한 주택 가격 지수를 만드는 데 응용할 수 있을 것이다.

영문 초록

This study aims to suggest how to apply Geographically Weighted Regression to real estate appraisal through empirical research for Seoul apartment market. Five key conclusions can be drawn based on the GWR modeling. First, this study confirms that housing market in Seoul might contain diverse types of submarkets in terms of housing attributes, transportation and location, amenity, education attributes, and socioeconomic characteristics. These findings would be considered in housing appraisal. Second, the GWR model found the spatial variation of each characteristics of Seoul apartment. The result would complement the caveat of hedonic price models. Third, real estate appraisers would consider the weight on each attributes of housing from spatially-varied relation between housing price and characteristics. Fourth, the local R-Square value from GWR models reveals whether aspatial or non quantitative variables determine housing price. Finally, the GWR modeling using apartment market price and statistical inference technique would apply to local housing price index.

목차

Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론의 검토
Ⅲ. 분석자료와 분석방법
Ⅳ. GWR 접근법의 서울시 아파트 시장 적용
Ⅴ. 활용방안
Ⅵ. 결론과 향후 연구과제

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강창덕(Kang, Chang Deok). (2010).GWR 접근법을 활용한 부동산 감정평가 모형 연구. 부동산연구, 20 (2), 107-132

MLA

강창덕(Kang, Chang Deok). "GWR 접근법을 활용한 부동산 감정평가 모형 연구." 부동산연구, 20.2(2010): 107-132

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