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저자정보
김규석 (한국폴리텍대학) 이소영 (서울대학교) 김경민 (서울대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제21권 제10호(JKIIT, Vol.21, No.10)
발행연도
2023.10
수록면
37 - 46 (10page)
DOI
10.14801/jkiit.2023.21.10.37

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부동산 시장에서는 변동성이 큰 기간 동안 시장 변화를 파악하는 데 매도 호가가 도움이 된다. 이 연구는 부동산 시장의 하락과 상승이 모두 관측되는 2022년 5월부터 2023년 7월까지의 아파트 매도 호가와 매물량이 시장 가격에 미치는 영향을 조사했다. 선형 회귀와 딥러닝 기반의 DNN 모델을 활용하여 3,000세대 이상의 대규모 서울 아파트 단지의 데이터를 분석했다. 주요 변수로는 부동산 가격, 거래량, 이자율 및 부동산 특성이 포함되었다. 연구 결과, 최저 실거래 가격과 최저 매도 호가 간의 큰 차이와 매물량의 증가는 실거래 가격 변동을 크게 이끌었다. 또한, DNN 모델의 예측 정확도가 검증되었으며, 매도 호가와 매물량이 주요 요인으로 확인되었다. 이는 매도 호가와 매물량이 부동산 정책에서 중요한 시장 분석의 도구가 될 것으로 시사한다.
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목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 연구 결과
Ⅴ. 결론
References

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