헤도닉가격모형과 서포트 벡터 회귀분석모형을 이용한 공업용 부동산의 가격추정

Title
헤도닉가격모형과 서포트 벡터 회귀분석모형을 이용한 공업용 부동산의 가격추정
Other Titles
Price Estimation of Industrial Property Based on Hedonic Price Model & Support Vector Regression Model
Author(s)
이성근김종수[김종수]
Keywords
hedonic price model(HPM); support vector regression(SVR); industrial property; 헤도닉가격모형; 서포트 벡터 회귀분석; 공업용 부동산
Issue Date
201206
Publisher
한국감정평가학회
Citation
감정평가학논집, v.11, no.1, pp.71 - 89
Abstract
본 연구의 목적은 공장용지와 공장건물을 일체로 하는 공업용 부동산을 대상으로 통계적 방법인 헤도닉가격모형(hedonic price model : HPM)과 비통계적 방법인 서포트 벡터 회귀분석(support vector regression : SVR)모형의 가격추정력을 비교하여 상호 보완가능성을 모색하는데 있다. 본 연구의 목적을 달성하기 위하여 HPM의 최적모형형태로 선정된 선형모형으로 회귀분석한 결과토지면적, 접면도로폭, 사무실면적, 주건물높이, 경과연수, 주간선도로거리, 고속도로거리, 철도역거리,행정거리, 대구지역여부, 1인당GRDP 등 11개의 변수가 최종 선정되었다. 이 변수들을 토대로 SVR모형을 설정하였다. HPM과 SVR모형으로 각각 가격을 추정하여 비교해 본 결과 예측력의 정확성측면에서SVR모형 예측력의 정확성이 높은 것으로 분석되었다. 분석결과의 함의를 살펴보면 첫째, SVR모형은HPM과 같은 회귀분석의 기본가정으로부터 자유롭다는 점이다. 둘째, SVR모형은 HPM에 비해 적용이용이하다는 점이다. 셋째, SVR모형은 예측력이 우수하다는 점이다. 넷째, SVR모형의 부동산 가격추정에 대한 활용성을 확인하였다는 점이다. 본 연구결과를 토대로 부동산 가격추정분야에서 일반적으로 사용되는 HPM과 같은 회귀분석의 장점과 SVR모형의 장점을 상호 보완하여 활용함으로써 공업용 부동산의 가격산정과 예측 등 다양한 분야에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
URI
http://hdl.handle.net/YU.REPOSITORY/27756
ISSN
1598-771X
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박정희새마을대학원 > 새마을국제개발학과 > Articles
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