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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
홍아름 고재풍 (건국대학교) 유선종 (건국대학교)
저널정보
서울연구원 서울도시연구 서울도시연구 제11권 제2호
발행연도
2010.6
수록면
51 - 68 (18page)

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2001년 부동산 투자회사법의 제정으로 다양한 형태의 간접투자가 가능하게 되었다. 특히 오피스빌딩이 안정적이고 높은 수익을 기대할 수 있는 투자처라는 인식으로 오피스빌딩에 대한 간접투자가 지속적으로 늘어나고 있다. 그러나 간접투자에 관한 연구는 간접투자된 오피스빌딩의 유형에 관한 데이터의 양이 많지 않고 그 데이터의 수집마저 어려기 때문에 기존 연구건수는 많지 않다. 하지만 본 연구는 양질의 데이터로 투자방식에 관한 실증분석을 하였다는 점에서 의의가 있다. 본 연구는 1998년부터 2009년 1/4분기까지 16,500㎡ 이상의 서울시 오피스빌딩을 대상으로 부동산 간접 투자제도가 도입된 이후 서울시 오피스빌딩 시장에서의 직접투자와 간접투자를 결정하는 요인을 데이터 마이닝을 이용하여 분석하였다. 오피스빌딩을 매입 방식별로 나누어 투자자가 선호하는 요인을 분석하였고 그 요인을 분석하기 위해 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무 분석, 신경망 분석을 사용하였고 이 세 가지 분석방법의 예측력을 비교 평가하였다.
#오피스빌딩 #간접투자 #예측력 #데이터 마이닝 #office building #indirect investment #predictability #data mining

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 간접투자시장 현황 및 자료 분석
Ⅲ. 실증분석 및 결과
Ⅳ. 연구의 한계 및 향후 과제
참고문헌

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