Abstract
Most Studies for office market have focused on large-scale office buildings. There is, if any, a little research for small and medium-sized office buildings due to the lack of data. This study uses the self-searched and established 1,056 data in Gangnam-Gu, and estimates the data by not only linear regression model, but also data mining methods. The results provide investors with various information of price determinants, for small and medium-sized office buildings, comparing with large-scale office buildings. The important variables are street frontage condition, zoning of commercial area, distance to subway station, and so on.
본 연구는 오피스시장의 흐름을 고려하여 대형오피스빌딩 중심의 기존연구에서 벗어나, 중소형오피스빌딩에 대한 다양한 분석을 통해 모형별 중요변수 도출 및 예측력을 검증하여, 중소형 오피스를 대상으로 투자를 하고자 하는 투자자들에게 정보를 제공함이 목적이다. 중소형오피스빌딩은 대형오피스빌딩과 달리 규모에 대한 기준이 불명확하고, 주거용과 상업용이 혼재되어 있는 경우가 많기 때문에 자료수집의 한계가 있기 때문에 기존 연구는 대형오피스빌딩을 대상으로 변수간의 인과관계 추정에 탁월한 회귀모형에 편중되었다. 본 연구에서는 강남구 중소형오피스빌딩을 직접 전수조사하고 최종 1,056개의 자료를 추출하여 인과관계 과정을 추정하는 선형회귀모형외에, 반복학습을 통해 최적의 결과를 만들어내는 신경망모형 및 의사결정나무모형을 통해 매매가격 결정요인을 추가로 분석하였으며, 이를 통해 대형오피스빌딩과의 차별점을 비교하였다.
