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진찬우(Chanwoo Jin),이건학(Gunhak Lee) 대한지리학회 2014 대한지리학회지 Vol.49 No.6
지리가중회귀 모델(GWR)은 국지적으로 이질적인 부동산 가격을 추정할 수 있는 도구로 폭넓게 활용되어 왔다. 그럼에도 불구하고 GWR은 공간적으로 이질적인 가격결정요인의 선택이나 국지적 추정에서의 관측치 수의 제한 등과 같은 한계를 가지고 있다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위한 대안으로 최근 주목받고 있는 지리가중라소 모델(GWL)을 이용하여 국지적으로 다양한 부동산 가격결정요인들을 탐색하고, 부동산 가격 추정에 있어서 GWL 모델의 적용가능성을 살펴보고자 한다. 이를 위해 서울시 아파트 가격을 대상으로 OLS, GWR, GWL의 헤도닉 모델을 구축하였으며, 모델의 설명력, 예측력, 다중공선성 측면에서 이들을 비교·분석하였다. 그 결과, 전역적 모델에 비해 국지적 모델이 전체적인 설명력, 예측력이 우수한 것으로 나타났으며, 특히 국지적 모델 중 GWL 모델은 다중공선성 문제를 자동적으로 해결하면서 공간적으로 이질적인 가격 결정요인 집합들을 도출하였고, 다른 모델들에 비해 상당히 높은 설명력과 예측력을 보여주고 있다. 본 연구에서 적용한 GWL 모델은 고차원의 데이터셋에서 유의미한 독립 변수들을 효율적으로 선정하는데 직접적인 도움을 줌으로써 부동산과 같이 대용량의 복잡한 구조를 가진 공간 빅데이터를 위한 유용한 분석 기법으로 활용 될 수 있을 것이다. Geographically weighted regression(GWR) model has been widely used to estimate spatially heterogeneous real estate prices. The GWR model, however, has some limitations of the selection of different price determinants over space and the restricted number of observations for local estimation. Alternatively, the geographically weighted LASSO(GWL) model has been recently introduced and received a growing interest. In this paper, we attempt to explore various local price determinants for the real estate by utilizing the GWL and its applicability to forecasting the real estate price. To do this, we developed the three hedonic models of OLS, GWR, and GWL focusing on the sales price of apartments in Seoul and compared those models in terms of model fit, prediction, and multicollinearity. As a result, local models appeared to be better than the global OLS on the whole, and in particular, the GWL appeared to be more explanatory and predictable than other models. Moreover, the GWL enabled to provide spatially different sets of price determinants which no multicollinearity exists. The GWL helps select the significant sets of independent variables from a high dimensional dataset, and hence will be a useful technique for large and complex spatial big data.
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논문 : 행복주택 최적 입지 선정에 관한 연구: 다목적 공간 최적화 접근
진찬우 ( Chan Woo Jin ),이건학 ( Gun Hak Lee ) 한국도시지리학회 2015 한국도시지리학회지 Vol.18 No.2
최근 정부의 보편적 주거복지 정책의 일환으로 도입된 행복주택은 청년층에게 저렴하지만 양질의 주거 서비스를 제공하는 임대주택의 일종이다. 이러한 행복주택은 접근성과 경제성이라는 서로 상충하는 가치를 동시에 추구함으로써 사업 시행에 있어 현실적인 효과를 거두지 못하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 다목적 공간 최적화 방법을 적용하여 상충하는 목적 사이에 균형적인 해법을 고려하면서 아울러 행복주택 공급에 있어 지역적 편중을 제한해야 하는 현실적 여건도 동시에 고려한 입지 모델링을 수행하였다. 연구 결과, 접근성과 경제성의 중요도에 따라 다양한 최적 입지안을 도출할 수 있었으며, 행정구역에 따른 입지 제한을 둠으로써 행복주택 공급의 지역적 편중을 고려한 최적 입지안도 도출하였다. 본 연구의 결과는 접근성과 경제성이라는 행복주택 사업의 맥락과 공간적 측면을 과학적이고 실증적으로 접근하고 있다는 장점이 있으며, 다양한 현실적 상황을 고려해야하는 정책 입안자나 의사결정자의 합리적이고 유연한 의사결정에 크게 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다. ‘Happy House’ is a kind of public rental houses which attempt to provide lower price houses and high quality housing services to young ages, which is a governmental project for universal housing and welfare. Since the project for ‘Happy House’ seeks both conflicting values, such as accessibility and economic feasibility, it fails to get significant effects by enforcement of the project. In this regard, we conducted location modeling to suggest the compromising solutions between conflicting objectives by utilizing a multiobjective spatial optimization methods. Furthermore, the additional requirement that ‘Happy Houses’ should not be concentrated in particular areas is imposed. As a result of modeling, various optimal locations are proposed in terms of priority of accessibility and economic feasibility. Additionally spatial solutions taking into account regional disparity of ‘Happy House’ provision are also presented by restricting potential siting of ‘Happy House’ by districts. Our approach has a significant contribution by approaching contextual and spatial aspects of accessibility and economic feasibility of ‘Happy House’ project in systematic and empirical ways. Also, it is expected that empirical results will help policy and decision makers who must consider various realistic situations make reasonable and flexible decisions.
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SpVAR모델을 활용한 주택 매매-전세가격의 시공간적 상호작용 패턴 분석 - 수도권 주택 시장을 대상으로 -
진찬우(Jin, Chan Woo),이건학(Lee, Gun Hak) 한국부동산원 2016 부동산분석 Vol.2 No.2
본 연구는 공간적 벡터자기회귀모델(SpVAR)을 활용하여 주택의 유형별 매매가와 전세가 간의 시공간적 상호작용 패턴을 실증적으로 살펴보고, 기존의 패널 VAR모형과 비교하여 추정과 예측의 정확성을 평가하고 있다. 사례 연구로 2011년 1월부터 2015년 6월까지 수도권 65개 시군구의 주택 유형별 매매가와 전세가를 대상으로 분석한 결과, 1기 전 인접 시군구의 아파트 전세가 상승은 모든 유형의 전세가의 정적인 영향을 미치는 것으로 나타난 반면, 아파트 매매가의 경우 그 영향이 미미한 것으로 나타났다. 특히 아파트 전세가의 상승은 주변 지역 연립다세대 주택 전세가에 상대적으로 큰 파급효과를 불러일으켜, 아파트 전세가 상승이 주변지역의 연립 주택 전세가격으로 전이되고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 SpVAR 모델이 기존의 비공간적 패널 VAR 모델에 비해 주택 가격 변화량의 방향을 보다 정확하게 예측하였다. 이러한 결과는 주택 유형별 가격의 공간적 상관성이 하위시장 가격을 결정하는 유의미한 요소로 작용하고 있으며, 특정재화의 가격이 주변 지역으로 전이되는 과정이 나타나고 있음을 의미한다. This paper analyzes the spatio-temporal interaction patterns of the house sales and rent price using SpVAR model and evaluate accuracy of estimation and prediction of suggested model, compared with panel VAR model. For the case study, we analyzed the house sales and rent price by housing types for 65 sigungu of the Seoul metropolitan area. The result shows that the 1-period former neighboring rental price of apartment has effects on all types of rental prices, whereas the sale price of apartment has little influences. Especially, the increase of apartment rental prices for a particular area substantially impacts multi-family housing rental prices for neighboring areas. This result empirically supports the spillover effect of the house sales and rent price. Also, the SpVAR model predicted the direction of the house price variation more accurately than the non-spatial VAR model. This means that the spatial association in house prices by housing type plays an important role in determining sub-market house prices, and the house price of a particular housing type influences other house prices in neighboring areas.
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