通过机器学习预测韩国房地产价格变动

남상현, 한태호, 김이주, 이은지
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摘要

最近人们对房地产市场非常关注。因为过去只被认为是居住环境的房地产,随着需求的不断增加,被认为是稳定的投资对象。特别是,从国内市场的情况看,虽然人口数量有所减少,但随着1人家庭的增加及人口流入大城市的速度加快,以首都地区为中心,房地产价格正在急剧上升。对此,正确预测未来房地产市场的前景不仅是个人的资产管理,对政府政策的树立等整个社会都可以说是非常重要的事案。本论文利用机器学习技术,开发了学习过去房地产交易数据,预测未来房地产行情的程序。利用了韩国鉴定院和国土交通部提供的大韩民国房地产交易行情数据,并提出了2022年平均交易价格的预测值。开发的程序以开源形式公开,以多种形式使用。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
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머신러닝 기법을 통한 대한민국 부동산 가격 변동 예측
최근 부동산 시장에 대한 관심이 높다. 과거 주거환경으로만 여겨지던 부동산은 끊임없는 수요 증가로 안정적인 투자 대상으로 인식되고 있기 때문이다. 특히 국내 시장의 경우 인구 수의 감소에도 불구하고 1인 가구의 증가 및 대도시 로의 인구 유입이 가속화되며 수도권 중심으로 부동산 가격이 급격히 상승하고 현상이 나타나고 있다. 이에 미래 부동산 시장의 전망을 정확히 예측하는 것은 개인의 자산 관리 뿐 아니라 정부 정책 수립 등 사회 전반에 걸쳐 매우 중요한 사안이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 머신러닝 기법을 활용해 과거 부동산 매매 데이터를 학습해 미래 부동산 시세를 예측하는 프로그램을 개발하였다. 한국감정원과 국토교통부에서 제공하는 대한민국 부동산 매매 시세 데이터를 활용하 였으며 지역별로 2022년도 평균 매매가 예측치를 제시한다. 개발된 프로그램은 오픈소스 형태로 공개하여 다양한 형태 로 활용될 수 있도록 하였다.
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