초록 열기/닫기 버튼
최근 빅데이터를 활용한 기업의 의사결정 활용 분야가 더욱 확대되고 있는 가운데, 본 연구에서는 자연어처리(NLP:Natural language processing) 기반의 비정형데이터인 텍스트-오피니언 마이닝 기법으로 정형화시킨 부동산언론지수(RMI:Real-Estate Media Index)를 도출하고, 사회ㆍ경제 각 지표와의 상관관계 및 회귀 분석을 진행하였다. 즉, 부동산시장 동향을 인터넷 언론기사에서 빠르게 수집하고, 지수화 하여 기업의 분양관련 재무데이터와의 상관성과 회귀모델링, 머신러닝 예측기법 검증을 통해 활용방안을 제시하고자 하였다. 월별 부동산언론의 긍정과 부정 비율로 도출한 부동산언론지수(RMI)와 A기업의 내부 재무지표 및 사회경제 각 지표간의 상관관계 분석결과 내부지표 중 분양관련 수납금액이 포함됨에 따라, 부동산언론지수(RMI)에 대한 회귀모델링과 수납금액에 대한 회귀모델링을 각각 진행하였다. 결과 중소기업들의 대출창구인 상호부금예금과 토지시장소비자심리지수가 부동산언론지수(RMI)에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 부동산언론지수(RMI)와 중소기업들의 대출금액은 A기업의 분양관련 수납금액에 정(+)의 영향, 생산자물가지수는 A기업의 분양관련 수납금액에 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본연구에서는 실증연구결과를 바탕으로 부동산시장과 관련된 빅데이터(정형 및 비정형) 분석이 기업의 재무성과 예측 및 관리방안에 적용될 수 있는지 제시하였다.
Amid the expansion of the areas using Big Data to make decisions in companies, this study derived the RM(Real-Estate Media Index) I standardized through text-opinion mining with NLP(Natural language processing)-based unstructured data and conducted regression and correlation analysis with social or economic indexes. In other words, this research is aimed to present the ways of application by collecting real estate market trends promptly from online media articles, making them into indexes, and conducting verification through correlation with financial data related to the sales of companies, regression modeling, and machine learning prediction techniques. According to the results of analyzing correlation between the RMI derived from the monthly positive and negative ratios of the real estate media, company A’s internal financial indexes, and social-economic indexes, the receipt amount was included as one of the internal indexes; therefore, regression modeling for the RMI and also for the receipt amount was done respectively. According to the findings, the mutual deposit and land market consumer sentiment index have positive (+) effects on the RMI. Also, the RMI and loan amount are positive (+) effects on the Company A's receipt amount, and the producer price index have negative (-) effects on the Company A's receipt amount. Based on the results of empirical research, this author suggests whether (structured / unstructured) Big Data analysis related to the real estate market can be applied to the prediction and management of financial performances in a company.
키워드열기/닫기 버튼
Big Data, Natural language processing, Opinion Mining, Text Mining, Real-estate Media Index
