트리 앙상블 기반 자동산정모형을 이용한 재고 주택가격 분포 관측: 전국 아파트 단지 전수 자료의 시계열 분석 = A Tree Ensemble Approach to Estimating Census-Level House Price Distributions

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 부스팅 트리 알고리즘(XGBoost)에 기반한 자동산정모형을 활용하여 추정 기반 재고 주택가격 관측을 시도한다. 본 연구는 2012년 3월 1일부터 2024년 4월 1일까지의 아파트 실거래 자료 6,118,730건과 전국 12,517,131호(주택 총조사 기준 전체 아파트 단지의 99.1%)의 개별 단지(평형별) 정보를 활용하여, 지역별 평균 가격 수준, 가격 분포, 소득 대비 주택가격 비율(price to income ratio, PIR) 등을 도출하였다. 결과는 평균 아파트 가격이 2017~2022년 가격상승기에 기존 공표가격지수에 비해 더 빨리 상승했다는 것과, 분석 기간 동안 지역 간 가격 격차와 지역 내 가격 분위수 간 격차가 동시에 확대되었음을 보여주었다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The sample includes 6,118,730 apartment transactions from March 2012 to April 2024 and complex- and floor-plan-level information on 12,517,131 housing units nationwide (99.1% of all apartment units in the Population and Housing Census). The study estimates quarterly prices for virtually the entire apartment stock in Korea. From these estimates, regional average prices, price distributions, and the price-to-income ratio (PIR) are derived. Our estimates show that average apartment prices rose more rapidly than the official housing price index during the 2017–2022 price boom, and that, over the analysis period, both cross-regional price gaps and within-region gaps across price quantiles widened simultaneously.