서울 아파트매매가격지수 예측을 위한 베이지안 변수선택 기법

A Bayesian Variable Selection Method for Seoul Apartment Price Index Prediction

초록

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.

키워드

out-of-sample density forecastingGibbs-samplingmodel selection표본외 분포예측깁스-샘플링 알고리즘모형선택
제목
서울 아파트매매가격지수 예측을 위한 베이지안 변수선택 기법
제목 (타언어)
A Bayesian Variable Selection Method for Seoul Apartment Price Index Prediction
저자
이창훈강규호안지희
DOI
10.22841/kjes.2020.68.1.005
발행일
2020
저널명
경제학연구
68
1
페이지
153 ~ 190