표제지
국문초록
목차
제1장 서론 13
제1절 연구의 배경 및 목적 13
1. 연구의 배경 13
2. 연구의 목적 14
제2절 연구의 범위 및 방법 15
1. 연구의 범위 15
2. 연구의 방법 19
제2장 이론적 배경 및 선행연구 고찰 22
제1절 전세시장과 매매시장의 개념 및 이론 22
1. 전세시장의 개념 22
2. 자산공간 시장이론 23
3. 가격환원설과 제약선택설 26
제2절 인공지능과 기계학습, 딥러닝의 개념 및 이론 28
1. 인공지능, 기계학습, 딥러닝의 개념 28
2. 랜덤포레스트(Random forest) 31
3. 딥러닝(Deep learning) 33
제3절 선행연구의 고찰 35
1. 전세시장과 매매시장 관련 선행연구 35
2. 기계학습 기법 관련 선행연구 38
3. 기존 연구와의 차별성 42
제3장 연구의 방법 44
제1절 예상 변수의 선정 44
1. 종속변수 44
2. 독립변수 44
제2절 분석방법 및 연구모형 47
1. 분석의 방법 47
2. 연구모형 48
제3절 연구가설 설정 53
1. 헤도닉 모형에서의 전세특성 53
2. 모형별 예측 정확도 54
3. 전세특성에 따른 예측 정확도 54
4. 가격형성요인의 중요도 55
제4장 공동주택 가격형성요인의 실증분석 57
제1절 통계기반 실증분석 57
1. 기초통계량 및 빈도분석 57
2. 헤도닉 모형(회귀분석) 61
제2절 기계학습 기법 기반 실증분석 67
1. 모형별 예측 정확도 결과 67
2. 순열특성중요도 분석에 따른 가격형성요인 중요도 결과 69
3. 모형별 예측 정확도 비교분석 73
4. 순열특성중요도 분석에 따른 가격형성요인 중요도 비교분석 75
제5장 결론 79
제1절 연구결과 요약 79
제2절 정책적 시사점과 제언 81
제3절 연구의 한계 82
참고문헌 84
Abstract 87
〈표 2-1〉 전세시장과 매매시장 관련 선행연구 요약표 37
〈표 2-2〉 기계학습 기법 관련 선행연구 요약표 40
〈표 3-1〉 공동주택 가격형성요인 예상 변수 46
〈표 3-2〉 랜덤포레스트 모형에서 초모수 변화에 따른 정확도 변화 52
〈표 3-3〉 MLP 모형에서 초모수 변화에 따른 정확도 변화 53
〈표 4-1〉 공동주택 매매가격 기술통계 분석 결과표 57
〈표 4-2〉 연속형 변수 기술통계량 58
〈표 4-3〉 집단차이 검정 결과표 60
〈표 4-4〉 전세특성 유무에 따른 회귀분석 모형 요약표 62
〈표 4-5〉 전세특성이 반영되지 않은 회귀분석 결과표 63
〈표 4-6〉 전세특성이 반영되지 않은 경우 공선성 통계량 64
〈표 4-7〉 전세특성이 반영된 회귀분석 결과표 64
〈표 4-8〉 전세특성이 반영된 경우 공선성 통계량 65
〈표 4-9〉 전세특성이 반영되지 않은 경우 예측 정확도 68
〈표 4-10〉 전세특성이 반영된 경우 예측 정확도 68
〈표 4-11〉 전세특성이 반영되지 않은 경우 MAE와 RMSE 73
〈표 4-12〉 전세특성이 반영된 경우 MAE와 RMSE 74
〈표 4-13〉 전세특성이 반영되지 않은 경우 순열특성중요도 분석결과 77
〈표 4-14〉 전세특성이 반영된 경우 순열특성중요도 분석결과 78
〈그림 1-1〉 노은지구 안내도 18
〈그림 1-2〉 연구의 흐름도 21
〈그림 2-1〉 기계학습 기법의 분류 30
〈그림 2-2〉 MLP 구조도 (입력: n개, 은닉층: k개, 출력: m개인 경우) 35
〈그림 3-1〉 연구모형 50
〈그림 3-2〉 기계학습 기법 연구 흐름도 51
〈그림 4-1〉 전세특성을 고려하지 않은 경우 중요도 비교분석 71
〈그림 4-2〉 전세특성을 고려한 경우 중요도 비교분석 72
〈그림 4-3〉 예측 정확도 종합 비교분석 75