원문정보
Comparing the Influencing Factors of Apartment Sale and Jeonse Prices Using Explainable Artificial Intelligence
초록
영어
The continuous rise in the Jeonse-to-price ratio has raised concerns about the potential increase in gap investments as well as the growing burden of housing costs for tenants. In this context, this study aims to conduct a comparative analysis of the determinants influencing apartment sale prices and jeonse prices. First, a few factors(ex. bus stops, building age, etc) demonstrated contrasting effects depending on transaction types. This suggests that the use and investment value of housing may not always align. Second, the relative importance of the factors differed between the sales and jeonse markets. Jeonse prices are more sensitive to proximity to central business districts and the number of private educational institutions, highlighting the importance of workplace accessibility and educational environments for jeonse residents. Thus, this study emphasizes the need for differentiated policy approaches tailored to the distinct characteristics of demand in the sale and jeonse markets, providing valuable implications for future housing policies.
한국어
지속적인 전세가율의 상승으로 갭투자 증가와 주거비 부담 증가에 대한 우려가 커지고 있다. 이러한 상황에서 본 연구는 아파트 매매가격과 전세가격 영향요인을 비교분석하고자 한다. 첫째, 아파트 가격 영향요인이 아파트 가격에 미치는 영향은 거래 유형에 따라 다르게 나타났다. 이는 주택의 사용가치와 투자가치가 항상 비례하지않을 수 있음을 보여준다. 둘째, 아파트 가격 영향요인의 중요도는 전세모형과 매매모형 간 상이하게 나타났다. 전세가격은 CBD 접근성, 학원 및 교습소 수가 상대적으로 더 중요하게 나타났으며, 이는 전세거주자들에게 직장 접근성과 교육 환경이 중요함을 보여준다. 따라서 본 연구는 매매가격과 전세가격 간에 차별화된 정책을 적용할 필요가 있음을 강조하고, 주택과 관련된 정책적 시사점을 제공한다.
목차
1. 서론
2. 선행연구 고찰
2.1. 매매가격 영향요인을 확인한 연구
2.2. 전세가격 영향요인을 확인한 연구
2.3. 선행연구와의 차별성
3. 분석의 틀
3.1. 변수 설정
3.2. 기계학습 기반 알고리즘
3.3. 설명가능한 인공지능
4. 결과
4.1. 기초통계량
4.2. 머신러닝 모형 성능 비교
4.3. 매매가격과 전세가격 영향요인 비교
5. 결론
참고문헌
