用机器学习研究要价和销售量对公寓实际交易价格的影响

Kyuseok Kim, Soyoung Lee, Kyung-Min Kim
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摘要

在房地产市场上,出售成交价有助于掌握变动性较大期间的市场变化。该研究调查了从可以观测到房地产市场的下滑和上升的2022年5月开始到2023年7月为止,公寓出售成交价和待售量对市场价格产生的影响。利用线性回归和深度学习的DNN模型,分析了3000户以上的大规模首尔公寓园区的数据。主要变数包括房地产价格、交易量、利率及房地产特性。研究结果表明,最低实际交易价格和最低出售成交价之间的巨大差异和待售量的增加,在很大程度上引发了实际交易价格的变动。另外,DNN模型的预测准确性也得到了验证,出售成交价和待售量是主要因素。这暗示了出售成交价和待售量将成为房地产政策中重要的市场分析工具。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
A Study on the Impact of Asking Price and Sales Volume on the Real Transaction Price of Apartment using Machine Learning
부동산 시장에서는 변동성이 큰 기간 동안 시장 변화를 파악하는 데 매도 호가가 도움이 된다. 이 연구는 부동산 시장의 하락과 상승이 모두 관측되는 2022년 5월부터 2023년 7월까지의 아파트 매도 호가와 매물량이 시장 가격에 미치는 영향을 조사했다. 선형 회귀와 딥러닝 기반의 DNN 모델을 활용하여 3,000세대 이상의 대규모 서울 아파트 단지의 데이터를 분석했다. 주요 변수로는 부동산 가격, 거래량, 이자율 및 부동산 특성이 포함되었다. 연구 결과, 최저 실거래 가격과 최저 매도 호가 간의 큰 차이와 매물량의 증가는 실거래 가격 변동을 크게 이끌었다. 또한, DNN 모델의 예측 정확도가 검증되었으며, 매도 호가와 매물량이 주요 요인으로 확인되었다. 이는 매도 호가와 매물량이 부동산 정책에서 중요한 시장 분석의 도구가 될 것으로 시사한다.
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