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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
전해정 (상명대학교)
저널정보
한국주거환경학회 주거환경 住居環境 통권 제18권 제1호 (통권 제47호)
발행연도
2020.3
수록면
49 - 65 (17page)

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This study compares the ARIMA, VAR and BVAR models of the time series analysis model and the RNN and LSTM models of machine learning methods for predicting housing price. The variables were apartment sales price index, apartment Chonsei price index, corporate bond yield, industrial production index and construction permit area. The temporal range was from January 2001 to December 2018, divided into the whole period and the period before and after the global financial crisis, and the spatial ranges were nationwide, Seoul, Gangnam, and Gangbuk. As a result, it was found that the predictive power of house price using machine learning was better than the time series analysis model. Overall, the estimation based on the machine learning methods showed that the predicted value and the actual value were very similar. Therefore, The government needs to develop a housing market prediction model using artificial intelligence such as machine learning for accurate housing price prediction.
#시계열분석모형 #머신러닝 #비선형 #주택가격 #예측력 #Time Series Analysis Model #Machine Learning #Non-linear #Housing Price #Prediction

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행연구 고찰
Ⅲ. 머신러닝 기법
Ⅳ. 실증 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
김문성 / 2013 / 주택정책에 대한 서울 아파트 시장의 반응 분석에 관한 연구 / 부동산연구 23(1):41~65 dbpia 김세완 / 2009 / 주택시장과 가계대출간의 동태적 관계분석 - 외환위기 전후를 중심으로 / 지역연구 25(4):123~147 dbpia 민성욱 / 2017 / 딥 러닝을 이용한 주택가격 예측모형 연구 google schola 박원기 / 2018 / 딥러닝 소개와 금융업 적용 사례 google schola 박헌수 / 2003 / VAR 모형을 이용한 수도권 지가변동에 관한 연구 / 부동산학연구 9(2):1~13 dbpia

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