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第 2 部 一般硏究論文

데이터마이닝을 활용한 서울지역 아파트 투자가치 특성에 관한 연구
A Study on the characteristics of investment value in seoul area apartment using data mining

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  • 발행기관
    한국집합건물법학회 바로가기
  • 간행물
    집합건물법학 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제21권 (2017.02)바로가기
  • 페이지
    pp.147-179
  • 저자
    김경민
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A310290

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
In this research, in October 2016, based on apartment real transaction data (marketing, leasing) of Seoul area 3 ku (Gangnam, Seocho-gu, Songpa-gu), one data (Row 253 N, Column 16 N) A data mart was constructed. 2016. October One case for apartment star Pyeongyeon Byul of Seoul City Gangnam 3 ward (Seoul City, Songpa-gu, Seocho-gu) of Korea Appraisal Institute "Real Estate Statistics", Seoul City "Seoul Statistics", Neighbor "Real Estate Statistics" The extracted apartment buying and selling and leasing actual transaction prices were used as raw materials by mixing materials and materials such as apartment location. High Investment Value(1), Investment value of apartment investment (IV) Seoul City recently the Average rate of return on rental fee of apartment(2.8%), the 5-year interest rate of government bonds and the investment value (1.8%) based on time deposit interest rate of commercial banks and Low Investment Value (0) as dependent variables, predictive analysis was carried out. Analysis tools used SPSS Modeler, SPSS 22.0, R-Program. The predictive power between the analytical model and the analysis using these analysis tools was compared. In addition, we extracted the importance between variables and derived an optimal data mining analysis model that affects the value of investment in apartments.
한국어
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.

목차

[논문요약]
 Ⅰ. 서론
 Ⅱ. 선행연구 검토 및 이론적 고찰
 Ⅲ. 연구설계
 Ⅳ. 실증분석
 Ⅴ. 결론 및 시사점
 [참고문헌]
 [Abstract]

키워드

데이터마이닝 아파트투자가치 예측분석 정확도 중요도 Data Mining Apartment Investment Value Forecast Analysis Accuracy Importance

저자

  • 김경민 [ Kim, Kyeung-Min | 부동산학박사, 강남대학교 부동산학과 외래교수, ㈜골드앤코리아리얼티 대표 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국집합건물법학회 [Korean Institute for Aggregate Buildings Law]
  • 설립연도
    2008
  • 분야
    사회과학>법학
  • 소개
    집합건물의 소유 및 관리에 관한 법리를 공동으로 연구함으로서 학문의 발전을 기하고 나아가 집합건물을 원활히 공급, 관리, 유지케 함으로서 국민의 권익보호에 이바지함을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    집합건물법학 [Journal of Aggregate Buildings Law]
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2005-1247
  • 수록기간
    2008~2021
  • 십진분류
    KDC 596 DDC 647

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