서울 아파트매매가격지수 예측을 위한 베이지안 변수선택 기법

2020 
정확한 장단기 주택가격 예측은 효율적인 부동산 정책수립과 운용, 부동산 투자 및 은행의 담보대출 위험관리 등에 필수적임에도 불구하고 잠재적인 예측변수의 수가 너무 많아 예측을 실시하는 데 기술적 어려움이 존재한다. 본 연구는 이러한 예측변수와 모형 불확실성 문제를 고려함으로써 보다 정확한 장단기 서울 아파트매매가격지수 예측분포를 도출하고자 기존의 베이지안 변수선택 기법을 보완 및 확장한 새로운 변수선택 알고리즘을 제안한다. 본 연구에서 제시된 변수선택기법은 각 예측변수의 선택여부 뿐만 아니라 종속변수에 미치는 영향의 방향까지 식별한다는 점에서 기존 기법과 차별화된다. 표본 외 예측결과, 중장기 예측에서 본 연구의 베이지안 변수선택 기법을 적용한 모형이 다른 모든 경쟁모형들보다 예측력에서 우월한 것으로 나타났다. 반면 서울 아파트매매가격지수의 높은 지속성으로 인해 단기 예측에서는 p차 자기회귀모형의 예측력이 가장 우수했다.
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