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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
노상윤 (젠스타)
저널정보
한국부동산원 부동산분석 부동산분석 제3권 제2호
발행연도
2017.11
수록면
1 - 20 (20page)

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본 연구는 서울 프라임 오피스 매매가격 시계열을 보간하고 추정하여 안정적이고 연속적인 시계열을 생성하는 객관적인 방법을 제시한 연구이다. 매매가격시계열은 투자시장의 자본수익률과 자본환원율을 산출하는데에 중요한 정보이다. 또한 시장을 모니터하여 투자전략을 수립하거나 합리적인 성과평가를 위한 벤치마크 지수를 생성하는 데에도 꼭 필요한 정보이다. 매매가격 시계열의 보간에는 선형보간법이 가장 효율적이었다. ETS모형을 활용하여 분석한 결과 매매가격 시계열은 수준, 추세, 그리고 계절성 등의 결정요인들에 의해 변화됨을 확인할 수 있었다. 따라서 분해되어진 이러한 요인 시계열들을 통해 3대 권역과 기타(ETC) 권역의 매매가격 시계열 추이를 분석하고 전망할 수 있었다. 아울러 3대 권역 및 기타 권역의 산출된 매매가격 시계열을 기초로 서울 프라임 오피스 평균매매가격 시계열을 생성할 수 있었다. 이 시계열을 ETS모형을 통해 분해한 결과 서울 매매가격 시계열은 2008년까지 급격하게 상승하다가 이후 체감적인 상승패턴으로 변화되었다. 4년을 주기로 일정한 계절성을 보이고 있었는데, 2015년 3분기 이후 새로운 순환주기에 진입한 것으로 분석되어 향후 2~3년간 서울 프라임 오피스 매매가격은 일정한 조정을 받을 것으로 전망되었다.
#Prime office #Transaction price #Time series interpolation #ETS model #프라임 오피스 #매매가격 #시계열 보간법 #ETS모형

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 시계열 보간 및 추정
Ⅴ. 결론
참고문헌
국문초록

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
[단행본] - Bowerman, Bruce L. / 1979 / Time Series and Forecasting: An Applied Approach / Duxbury Press google schola [보고서] - Brown, R. / 1956 / Exponential Smoothing for Predicting Demand google schola [단행본] - Brown, R. / 1959 / Statistical Forecasting for Inventory Control / McGraw-Hill google schola [단행본] - Brown, R. / 1963 / Smoothing, Forecasting and Prediction of Discrete Time Series / Prentice-Hall google schola [학술지(정기간행물)] - Chatfield, Chris / 2001 / A New Look at Models for Exponential Smoothing / The Statistician 50 (Part 2) : 147 ~ 159 google schola

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