서울 아파트매매가격지수 예측을 위한 베이지안 변수선택 기법A Bayesian Variable Selection Method for Seoul Apartment Price Index Prediction
- Other Titles
- A Bayesian Variable Selection Method for Seoul Apartment Price Index Prediction
- Authors
- 이창훈; 강규호; 안지희
- Issue Date
- 2020
- Publisher
- 한국경제학회
- Keywords
- out-of-sample density forecasting; Gibbs-sampling; model selection; 표본외 분포예측; 깁스-샘플링 알고리즘; 모형선택
- Citation
- 경제학연구, v.68, no.1, pp.153 - 190
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- 경제학연구
- Volume
- 68
- Number
- 1
- Start Page
- 153
- End Page
- 190
- URI
- https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/60182
- DOI
- 10.22841/kjes.2020.68.1.005
- ISSN
- 1226-377x
- Abstract
- 정확한 장단기 주택가격 예측은 효율적인 부동산 정책수립과 운용, 부동산 투자및 은행의 담보대출 위험관리 등에 필수적임에도 불구하고 잠재적인 예측변수의수가 너무 많아 예측을 실시하는 데 기술적 어려움이 존재한다. 본 연구는 이러한예측변수와 모형 불확실성 문제를 고려함으로써 보다 정확한 장단기 서울 아파트매매가격지수 예측분포를 도출하고자 기존의 베이지안 변수선택 기법을 보완 및확장한 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 본연구의 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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