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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김경민 (강남대학교)
저널정보
한국집합건물법학회 집합건물법학 집합건물법학 제21권
발행연도
2017.1
수록면
147 - 179 (33page)

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본 연구에서는 2016년 6월~10월 까지 서울권역 강남3구(강남구, 서초구, 송파구)의 아파트실거래자료(매매,보증부월세)를 원데이터(Row 253N, Column 12N)로 하여 데이터마트를 구성하여 기계학습을 통한 데이터마이닝 실증분석을 실시하였다. 데이터구성에 있어 한국감정원 ‘부동산통계’와 서울시 ‘서울통계’, 네이버 ‘부동산통계‘의 서울시 강남3구(강남구,송파구,서초구)의 아파트단지별, 평형별로 1건씩 추출한 아파트매매 및 임대 실거래 가 자료와 아파트 단지 입지 등 관련 자료를 혼합하여 원자료로 활용하였다. 강남3구 아파트 투자가치(IV)는 2015년 기준 KB부동산의 서울시 강남구 최근 아파트 임대료수익률 평균(2.8%)과 거시지표인 국공채 5년 이자율(1.8%) 그리고 시중은행 정기예금금리(2%)를 기준으로 투자가치 높음(1)과 투자가치 낮음(0)을 종속변수로 하여 예측분석을 실시하였다. 분석의 도구는 SPSS Modeler, SPSS22.0, R-Program을 활용하였다. 이러한 분석의 툴을 사용한 분석을 통해 분석모형간의 예측력을 비교하였다. 또한 변수간의 중요도를 추출하여 아파트투자가치에 영향을 미치는 최적합 데이터마이닝 분석모형을 도출하였다.
#Data Mining #Apartment Investment Value #Forecast Analysis #Accuracy #Importance

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