RISS 학술연구정보서비스

검색

인기 검색어

    다국어 입력

    http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

    변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

    예시)
    • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
    • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
    닫기
    KCI등재

    단일변량 모형을 이용한 토지가격 예측력 비교

    한글로보기

    https://www.riss.kr/link?id=A108409058

    • 0

      상세조회
    • 0

      다운로드
    서지정보 열기
    • 내보내기
    • 내책장담기
    • 공유하기
      • URL 복사
    • 오류접수
    인용문이 복사되었습니다.

    부가정보

    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    본 연구에서는 ARIMA, ARIMA-GARCH, ARIMA-RS 모형들의 토지가격 예측력을 비교하였다. 분석에 사용된 자료는 1987년 1분기부터 2022년 1분기까지 토지가격지수 이며, 예측시계별로 표본내(in-sample)와 표본외(out-of-sample) 예측력을 추정하였 다. 예측력은 평균제곱오차제곱근(RMSFE)와 평균절대오차(MAFE)를 적용하였고 각 모 형들의 예측력이 통계적 유의성이 있는지 여부에 대해 DM 검정 수행하였다. 분석 결과 는 다음과 같다. 첫째, 표본내외의 모든 시계에서 ARIMA(1,1,0)-GARCH 모형의 예측 력 가장 우수하게 나타났다. 둘째, 표본내에서는 ARIMA(1,1,0) 모형의 예측력이 ARIMA(2,1,0) 모형보다 상대적으로 더 우수하게 나타났지만, 표본외에서는 반대로 나 타났다. 또한 표본내에서는 ARIMA(3,1,0)-RS 모형의 예측력이 ARIMA(1,1,0)-RS 모 형의 예측력보다 상대적으로 더 우수하게 나타났지만, 표본외에는 반대로 나타났다. 셋 째, 표본내외의 모든 예측시계에서 국면전환모형(RSM)예측력이 현저히 떨어지는 것으 로 나타났다. 부동산시장의 안정화를 위해 이분산성의 특징을 잘 표착할 수 있는 ARIMA(1,1,0)-GARCH 모형을 예측 모형의 대안으로 고려할 필요성이 있다.
    번역하기

    본 연구에서는 ARIMA, ARIMA-GARCH, ARIMA-RS 모형들의 토지가격 예측력을 비교하였다. 분석에 사용된 자료는 1987년 1분기부터 2022년 1분기까지 토지가격지수 이며, 예측시계별로 표본내(in-sample)와 ...

    본 연구에서는 ARIMA, ARIMA-GARCH, ARIMA-RS 모형들의 토지가격 예측력을 비교하였다. 분석에 사용된 자료는 1987년 1분기부터 2022년 1분기까지 토지가격지수 이며, 예측시계별로 표본내(in-sample)와 표본외(out-of-sample) 예측력을 추정하였 다. 예측력은 평균제곱오차제곱근(RMSFE)와 평균절대오차(MAFE)를 적용하였고 각 모 형들의 예측력이 통계적 유의성이 있는지 여부에 대해 DM 검정 수행하였다. 분석 결과 는 다음과 같다. 첫째, 표본내외의 모든 시계에서 ARIMA(1,1,0)-GARCH 모형의 예측 력 가장 우수하게 나타났다. 둘째, 표본내에서는 ARIMA(1,1,0) 모형의 예측력이 ARIMA(2,1,0) 모형보다 상대적으로 더 우수하게 나타났지만, 표본외에서는 반대로 나 타났다. 또한 표본내에서는 ARIMA(3,1,0)-RS 모형의 예측력이 ARIMA(1,1,0)-RS 모 형의 예측력보다 상대적으로 더 우수하게 나타났지만, 표본외에는 반대로 나타났다. 셋 째, 표본내외의 모든 예측시계에서 국면전환모형(RSM)예측력이 현저히 떨어지는 것으 로 나타났다. 부동산시장의 안정화를 위해 이분산성의 특징을 잘 표착할 수 있는 ARIMA(1,1,0)-GARCH 모형을 예측 모형의 대안으로 고려할 필요성이 있다.

    더보기

    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    The Purpose of this paper is to compare different models’ forecasting performance of ARIMA, ARIMA-GARCH, ARIMA-RS models in Korean land market covering the period from the first quarter of 1987 to the first quarter of 2022. I carry out in-sample and out-of-sample forecasting power to Korean land price index. For the comparison of forecast powers, I calculate root mean squared forecast errors and mean absoute forecast errors for each forecasting horizon of the second quarter of 2021 to the first quarter of 2022. I test the statistical signification of the predictive comparison results using DM test. The empirical results are as follows: First, the forecasting power of the ARIMA(1,1,0)-GARCH model is the best in all horzions in- and out-of-sample. Second, within the sample, the forecasting power of the ARIMA(1,0) model is relatively better than that of the ARIMA(2,1,0) model, but outside the sample, it is the opposite. In addition, within the sample, the forecasting power of the ARIMA(3,1,0)-RS model is relatively better than that of the ARIMA(1,0)-RS model, but it is contrary to the sample. Third, it is found that the predictive power of the regime-switching model(RSM) is significantly decreased in all predictive horzions in- and out-of-sample. In order to stabilize the real estate market, it is necessary to consider the ARIMA(1,0)-GARCH model as an alternative to the prediction model.
    번역하기

    The Purpose of this paper is to compare different models’ forecasting performance of ARIMA, ARIMA-GARCH, ARIMA-RS models in Korean land market covering the period from the first quarter of 1987 to the first quarter of 2022. I carry out in-sample and...

    The Purpose of this paper is to compare different models’ forecasting performance of ARIMA, ARIMA-GARCH, ARIMA-RS models in Korean land market covering the period from the first quarter of 1987 to the first quarter of 2022. I carry out in-sample and out-of-sample forecasting power to Korean land price index. For the comparison of forecast powers, I calculate root mean squared forecast errors and mean absoute forecast errors for each forecasting horizon of the second quarter of 2021 to the first quarter of 2022. I test the statistical signification of the predictive comparison results using DM test. The empirical results are as follows: First, the forecasting power of the ARIMA(1,1,0)-GARCH model is the best in all horzions in- and out-of-sample. Second, within the sample, the forecasting power of the ARIMA(1,0) model is relatively better than that of the ARIMA(2,1,0) model, but outside the sample, it is the opposite. In addition, within the sample, the forecasting power of the ARIMA(3,1,0)-RS model is relatively better than that of the ARIMA(1,0)-RS model, but it is contrary to the sample. Third, it is found that the predictive power of the regime-switching model(RSM) is significantly decreased in all predictive horzions in- and out-of-sample. In order to stabilize the real estate market, it is necessary to consider the ARIMA(1,0)-GARCH model as an alternative to the prediction model.

    더보기

    목차 (Table of Contents)

    • < Abstract >
    • Ⅰ. 서론
    • Ⅱ. 선행연구
    • 1. 선행연구 고찰
    • 2. 선행연구와의 차별성
    • < Abstract >
    • Ⅰ. 서론
    • Ⅱ. 선행연구
    • 1. 선행연구 고찰
    • 2. 선행연구와의 차별성
    • Ⅲ. 분석모형 및 데이터
    • 1. 데이터
    • 2. 분석모형
    • Ⅳ. 모형의 예측력 비교
    • 1. 모형의 예측력
    • 2. 예측력 비교
    • Ⅴ. 결론
    • < 국문요약 >
    • <참고문헌>
    더보기

    동일학술지(권/호) 다른 논문

    분석정보

    View

    상세정보조회

    0

    Usage

    원문다운로드

    0

    대출신청

    0

    복사신청

    0

    EDDS신청

    0

    동일 주제 내 활용도 TOP

    더보기

    주제

    연도별 연구동향

    연도별 활용동향

    연관논문

    연구자 네트워크맵

    공동연구자 (7)

    유사연구자 (20) 활용도상위20명

    이 자료와 함께 이용한 RISS 자료

    나만을 위한 추천자료

    해외이동버튼