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주택하위시장은 다른 하위시장과는 이질적이면서도 동일 하위시장 내에서는 대체적인 주택시장의 성격을 띄고 있다. 따라서 지역시장에 대한 주택정책 수립 시 상대적으로 동질적인 시장을 파악할 수 있다면 주택공급에 따라 각 하위시장별 파급효과를 평가할 수 있어서 주택정책의 실효성을 높이는 중요한 정보가 될 수 있을 것이다. 이것은 주택하위시장이 존재한다면 그 가격 추정도 그 주택하위시장의 지역특성에 맞는 가격예측이 필요로 하며 이를 기반으로 한 지역정책이 수립되어야 한다는 것을 의미한다고도 볼 수 있으며, 이는 정확한 또는 논리적 방법으로 근거한 주택가격 추정을 기본 토대로 하여 지역에 맞는 정책이 수립되어야 함을 함축한다. 주택하위시장 구분방법에 관한 선행연구들을 보면 목적은 유사하나 그 방법에 있어 많은 차이들을 보이고 있다. 그러나 인위적인 또는 행정구역별로의 통합보다는 공고한 통계적 방법으로서의 하위시장 구분이 더욱더 정확할 것이다. 따라서 본 연구에서는 이분산 점검을 실시를 통하여 그 결과에 따라 다른 검정방법을(Chow 또는 Wald 검정) 적용하였다. 모수의 안정성이 확보되지 않은 행정단위의 지역구분 또는 인위적인 결합은 그 모수 추정에 편기 및 비효율을 초래함으로써 여기에서 유추되는 T-검정 및 F-검정도 그 신뢰성을 믿기 어렵다. 그 모수 추정에 대한 편기 및 비효율의 방향도 변수들의 상관관계에 따라 모수의 추정값 및 분산값이 과대평가 되었는지 과소평가 되었는지 구분하기가 매우 어렵다. 즉, 연구지역에서 최소단위지역의 자료가 동질성을 갖고 있지 않다면 여기서 이루어지는 공간적 병합 및 분할은 잘못된 추론을 가져올 수 있다. 따라서 이러한 지역적 이분성 및 공간적 모수의 불안정성을 모형에 적절하게 통제하지 않으면 여기에서 도출된 어떠한 추론 및 예측도 신뢰의 정도가 약하거나 의심스럽게 되는데, 본 연구는 이러한 한계를 극복하였다.
As far as heteroskedasticity is concerned, it will cause the estimated variance of the coefficient to influence both direction, upward and downward. In other words, the estimated of variance of the coefficient can be overestimated or underestimated depends on the nature of causing factors in the model. If we persist in using the usual testing procedures despite heteroskedasticity, whatever conclusions we draw or inferences we make be very misleading. As a result, we can no longer rely on the conventionally computed confidence intervals and the conventionally employed t and F tests. The theory usually offers little guidance about the nature of the distribution of the disturbance; however, assuming that heteroskedasticity exists but only as a function of sample-dividing factor is rather specific and too restrictive in many circumstances. From the point of view of urban theory, the most important conclusion is that markets are segmented: hedonic prices differ among market segments, reflecting differences in the bid and offer curves for housing. It is recommended the dimensions of this segmentation should be explored further.
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Housing submarket, Efficient estimator, Heteroskedasticity, Stability of parameter
