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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이창로 (서울대학교) 박기호 (서울대학교)
저널정보
대한지리학회 대한지리학회지 대한지리학회지 제51권 제2호
발행연도
2016.4
수록면
219 - 233 (15page)

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수리 또는 계량적 모형을 사용하는 사회과학연구에서 분석의 초점은 종속변수와 설명변수의 관계를 밝히는 것, 즉 설명 중심의 모형(explanatory modeling)이 지금까지 주류를 이루었다. 반면 예측(prediction) 능력 제고에 초점을 맞춘 분석은 드물었다. 본 연구에서는 이론 및 가설을 검증하거나 변수 간의 관계를 밝히는 설명 중심의 모형이 아니라 신규 관찰치에 대한 예측 오차를 줄이는, 예측 중심의 비모수 모형(nonparametric model)을 검토하였다. 서울시 강남구를 사례지역으로 선정한 후, 2011년부터 2014년까지 신고된 단독주택 실거래가를 기초자료로 하여 주택가격을 추정하였다. 적용한 비모수 모형은 기계학습 분야에서 제시된 일반가산모형(generalized additive model), 랜덤 포리스트, MARS(multivariate adaptive regression splines), SVM(support vector machines) 등이며 비교적 최근에 개발된 MARS나 SVM의 예측력이 뛰어남을 확인할 수 있었다. 마지막으로 이러한 비모수 모형에 공간적 자기상관성을 추가적으로 반영한 결과, 모형의 가격 예측력이 보다 개선되었음을 알 수 있었다. 본 연구를 계기로 그간 모수 모형에 집중되었던 부동산 가격추정 방법론이 비모수 모형으로 확대 및 다양화되기를 기대한다.
#기계학습 #예측 중심의 모형 #비모수 모형 #공간적 자기상관성 #주택가격 #machine learning #predictive modeling #non-parametric model #spatial autocorrelation #house price

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 기계학습 관련 선행연구 검토
3. 사례 분석
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (28)

참고문헌 신청
김종수·이성근, 2012, “헤도닉가격모형과 서포트 벡터 회귀분석모형을 이용한 공업용 부동산의 가격추정,” 감정평가학 논집, 11(1), 71-89. google schola 안지아·박헌수, 2005, “공간종속성을 이용한 아파트 가격의 공간효과에 관한 연구,” 대한국토도시계획학회 정기학술대회, 957-965. google schola 이창로·박기호, 2013, “인근지역 범위 설정이 공간회귀모형 적합에 미치는 영향,” 대한지리학회지, 48(6), 978-993. google schola Abbott, D., 2014, Applied Predictive Analytics: principles and techniques for the professional data analyst, Wiley, New York. google schola Anselin, L., 1988, Spatial econometrics: methods and models, Kluwer Academic Publishers, Dordrecht. google schola

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