머신러닝을 활용한 경쟁입찰토지의 낙찰 영향요인 및 예측가능성 연구-택지개발사업지구 내 공공의 토지판매를 중심으로- = A Study on the Influence Factors and Predictability of Competitive Bidding Land Using Machine Learning

국문 초록 (Abstract)

이 연구는 한국의 공공택지개발사업지구 내 토지판매를 중심으로 경쟁입찰토지의 낙찰요인과 낙찰여부의 예측 가능성을 분석하였다. 첫째, 경쟁입찰토지의 낙찰여부에 영향을 미치는 요인분석을 위하여 로지스틱모형 회귀분석한 결과, 개별특성변수인 공고횟수(-), 면적(-), 공고금액(+)으로 낙찰여부에 유의미한 영향을 미쳤으며, 경제적 특성변수인 주택건설인허가실적(-), 미분양주택현황(+), 부동산심리지수(+), 아파트매매가격지수(+), 토지지가지수(-), 대출금리(-)으로 낙찰에 유의미한 영향을 주었다. 둘째, 경쟁입찰토지 낙찰 여부에 관한 예측 가능성을 비교분석하기 위하여 머신러닝을 활용하여 분석한 결과, RandomForest (85.44%), XGBoost (91.33%), LightGMB (91.47%)순으로 높은 정확성을 보여주었다. 마지막으로, 학습기간이 낙찰 여부에 관한 예측 가능성에 영향을 주는지 비교 분석하였는데, 분석결과 기간이 길수록(데이터가 많을수록) 학습에 영향을 주어 예측정확성을 높일수 있었다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study analyzes the factors of winning bids and the predictability of successful bids, focusing on land sales in public housing site development project districts in Korea. First, as a result of logistic model regression analysis to analyze the factors that affect the successful bid of the land to be bid, the individual characteristic variables, the number of announcements (-), area (-), and announcement amount (+), have a significant effect on whether or not the bid is successful. and the economic characteristic variables such as housing construction permit performance (-), unsold housing status (+), real estate sentiment index (+), apartment sales price index (+), land price index (-), and loan interest rate (-) have a significant impact on the winning bid. Second, as a result of analysis using machine learning to compare and analyze the predictability of whether or not the land for the bid is successful, RandomForest (85.44%), XGBoost (91.33%), and LightGMB (91.47%) show high accuracy in that order. Finally, a comparative analysis is conducted to see if the learning period has an effect on the predictability of winning a bid. As a result of the analysis, the longer the period (more data), the higher the prediction accuracy by influencing learning.

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