DOI QR코드

DOI QR Code

Evaluating the Accuracy of Spatial Interpolators for Estimating Land Price

지가 추정을 위한 공간내삽법의 정확성 평가

  • Received : 2017.09.19
  • Accepted : 2017.09.23
  • Published : 2017.09.30

Abstract

Until recently, regression based spatial interpolation methods and Kriging based spatial interpolation methods have been largely used to estimate land price or housing price, but less attention has been paid on comparing the performance of these spatial interpolation methods. In this regard, this research applied regression based spatial interpolators and Kriging based spatial interpolators for estimating the land prices in Dalseo-gu, Daegu metropolitan city and evaluated the accuracy of eight spatial interpolators. OLS, SLM, SEM, and GWR were used as regression based spatial interpolators while SK, OK, UK, and CK were employed as Kriging based spatial interpolators. The global accuracy was statistically evaluated by RMSE, adjusted RMSE, and COD. The relative accuracy was visually compared by three-dimensional residual error map and scatterplot. Results from statistical and visual analyses indicate that GWR reflecting the spatial non-stationarity was a relatively more accurate spatial predictor to estimate land prices in the study area than SAR and Kriging based spatial interpolators considering the spatial dependence. The findings from this research will contribute to the secondary research into analyzing the urban spatial structure with land prices.

지금까지 지가나 주택가격을 추정하는데 회귀모형 기반 공간내삽법과 크리깅(Krging) 기반 공간내삽법이 많이 사용되었지만, 이들 공간내삽법의 성능을 서로 비교한 연구는 거의 없는 실정이다. 따라서 본 연구는 대구시 달서구를 사례로 지가를 추정하는데 회귀모형 기반 공간내삽법과 크리깅 기반 공간내삽법을 적용해 보고 그 정확성을 평가하였다. 회귀모형 기반 공간내삽을 위해 최소자승모형(OLS), 공간지체모형(SLM), 공간오차모형(SEM), 지리가중회귀모형(GWR)을 사용하였고, 크리깅 기반 공간내삽을 위해 단순 크리깅(SK), 정규 크리깅(OK), 일반 크리깅(UK), 공동 크리깅(CK)을 이용하였다. 먼저, 전역적 정확성 지수인 평균 제곱근 오차(RMSE), 수정된 평균 제곱근 오차(adjusted RMSE), 분산지수(COD)를 이용하여 그 정확성을 통계적으로 평가하였다. 다음으로, 3차원 잔차도와 산점도를 이용하여 그 정확성을 시각적으로 서로 비교하였다. 통계적 및 시각적 분석결과에 의하면, 공간적 의존성을 반영할 수 있는 공간회귀모형(SAR)과 크리깅 기법들 보다 공간적 이질성을 고려할 수 있는 GWR이 사례지역에서 지가를 추정하는데 상대적으로 정확한 공간내삽방법인 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 지가를 통해 도시의 공간구조를 분석하는 이차적 연구에 기여할 것이다.

Keywords

References

  1. Chica-Olmo, J. 2007. Prediction of housing location price by a multivariate spatial method: cokriging. Journal of Real Estate Research 29:91-114.
  2. Choi, J.H. and B,J. Kim. 2015. A study for applicability of cokriging technques for estimating the real transaction price of land. Journal of the Korean Society for Geospatial Information Science 23(1):55-63 (최진호, 김봉준. 2015. 토지 실거래가격추정을 위한 공동 크리깅기법의 적용가능성 연구. 한국지형공간정보학회지 23(1):55-63).
  3. Choi, Y. and B.H. Lee. 2006. A study on the estimation of land price considering characteristic of the adjacent land use and spatial autocorrelation in residential zone. Journal of Korea Planning Association 41(5):45-60 (최열, 이백호. 2006.공간자기상관과 주변 용도지역에서 접근성을고려한 주거지 내 지가추정에 관한 연구. 국토계획 41(5):45-60).
  4. Chrostek, K. and K. Kopczewska. 2013. Spatial prediction models for real estate market analysis. Ekonomia 35:25-43.
  5. Chun, H.J. 2016. A study on estimation of housing price using GWR model and GIS technology. Residential Environment 14(1):1-12 (전해정. 2016. GWR모형과 GIS를 이용한 주택가격 추정에 관한 연구, 주거환경 14(1):1-12).
  6. Jin, C.W. and G.H. Lee. 2014. Spatial hedonic modeling using geographically weighted LASSO model. Journal of the Korean Geographical Society 49(6):917-934 (진찬우, 이건학. 2014. GWL을 적용한 공간 헤도닉 모델. 대한지리학회지 49(6):917-934).
  7. Kim, G.J., B.K. Lee, and B.U. Park. 2013. A comparative analysis on spatial interpolation techniques for price estimation of housing facilities. Journal of the Korean Association of Professional Geographers 47(2):119-127 (김길중, 이병길, 박병욱. 2013. 거주시설 가격 추정을 위한 공간보간법의비교분석. 국토지리학회지 47(2):119-127).
  8. Kim, G.Y., C.S. Chung, J.H. Ryu, and J.H. Kim. 2005. A study on the correlativity between land price and residential environmental elements. Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies 8(4):52-60 (김가야, 정창식, 류재홍, 김정호. 2005. 지가와 주거환경요소의 상관성에 관한 연구. 한국지리정보학회지 8(4):52-60).
  9. Kim, H.K. 2006. Changes of spatial structure in Busan metropolitan using GIS-with special reference to population, employment and land price. Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies 9(4):204-214 (김흥관. 2006. GIS를 활용한 부산시 공간구조변천에 관한 연구-인구, 고용, 지가분포를 중심으로. 한국지리정보학회지 9(4):204-214).
  10. Kim, H.Y. and C.M. Jun. 2012. Land value analysis using space syntax and GWR. Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies 15(2):35-45 (김혜영, 전철민. 2012. 공간구문론 및지리적 가중회귀 기법을 이용한 지가분석. 한국지리정보학회지 15(2):35-45). https://doi.org/10.11108/kagis.2012.15.2.035
  11. Kim, K.Y. 2012. Exploring spatio-temporal variations of land price in Daegu metropolitan city. Journal of the Korean Association of Regional Geographers 18(4): 414-432 (김감영. 2012. 대구시 지가의 시공간적 변화 탐색. 한국지역지리학회지 18(4):414-432).
  12. Kim, K.Y. and Y.M. Lee. 2013. Exploring the urban spatial structure of Korean cities using a land value fucntion. Journal of the Korean Urban Geographical Society 16(1):99-112 (김감영, 이윤미. 2013. 지가함수를 이용한 우리나라 도시 공간구조 탐색.한국도시지리학회지 16(1):99-112). https://doi.org/10.23841/egsk.2013.16.1.99
  13. Kim, Y.S. and B.R. Kim. 2004. The issues of assessment valuation on buildings in Korea. Real Estate Policy Research 5(1) :21-37 (김양수, 김병량. 2004. 현행 건물과세평가상의 논점. 부동산정책연구 5(1):21-37).
  14. Kuntz, M. and M. Helbich. 2014. Geostatistical mapping of real estate prices: an empirical comparison of kriging and cokriging. International Journal of Geographical Information Science 28(9):1904-1921. https://doi.org/10.1080/13658816.2014.906041
  15. Lee, C.R. and K.H. Park. 2013. The effects of neighborhood segmentation on the adequacy of a spatial regression model. Journal of the Korean Geographical Society 48(6):978-993 (이창로, 박기호.2013. 인근지역 범위 설정이 공간회귀모형적합에 미치는 영향. 대한지리학회지 48(6):978-993).
  16. Lee, C.R., Y.S. Eum, and K.H. Park. 2014. A bayesian estimation of price for commerical property: using subjective priors and a kriging technique. Journal of the Korean Geographical Society 49(5): 761-778 (이창로, 엄영섭, 박기호. 2013.상업용 토지 가격의 베이지안 추정: 주관적사전지식과 크리깅 기법의 활용을 중심으로.대한지리학회지 49(5):761-778).
  17. Militino, A.F., M.D. Ugatte, and L. Garcia-Reinaldos. 2004. Alternative models for describing spatial dependence among dwelling selling prices. Journal of Real Estate Finance and Economics 29(2):193-209. https://doi.org/10.1023/B:REAL.0000035310.20223.e9
  18. Montero, J. and B. Larraz. 2011. Interpolation methods for geographical data: housing and commercial establishment markets. Journal of Real Estate Research 33:233-244.
  19. Park, H.S., S.Y. Jyoung, and T.U. Rho. 2003. A spatial econometric analysis of apartment sale prices and spatial effects. Journal of Korea Planning Association 38(5):115-125 (박헌수, 정수연, 노태욱. 2003. 공간계량경제모형을 이용한 아파트가격과공간효과분석. 국토계획 38(5):115-125).
  20. Park, J.U. and D.H. Koo. 2011. Trends and issues of land values studies in Korea: focusing on geography and related disciplines. Journal of the Korean Association of Professional Geographers 45(3):409-426 (박지은, 구동회. 2011. 우리나라 지가연구의 동향과 과제: 지리학 및 인접분야를중심으로. 국토지리학회지 45(3):409-426).
  21. Seo, K.C. 2003. The measurement of spatial variation by nonparametric hedonic method in the estimation of real estate price: the case of western Busan metropolitan city. Journal of the Korean Regional Development Association 15(2):183-203(서경천, 2003. 부동산 가격 추정에 있어서비모수적 헤도닉 방법을 도입한 공간적 변동성 측정: 부산광역시 서부산권을 중심으로.한국지역개발학회지 15(2):183-203).
  22. Seo, K.C. and S.H. Lee. 2001. The efficient estimation of land value using spatial autoregressive model and land market segmentations. Journal of Korea Planning Association 36(4):77-94 (서경천, 이성호.2001. 공간적 자기회귀모델과 토지시장 분할에 의한 효율적 지가추정에 관한 연구. 국토계획 36(4):77-94).
  23. Sohn, H.G. and C.R. Lee. 2016. Estimating farmland prices using a regressionkriging model. The Korea Spatial Planning Review 89(2):39-53 (손학기, 이창로. 2016.회귀-크리깅 모형을 활용한 농지가격의 추정. 국토연구 89(2):39-53). https://doi.org/10.15793/kspr.2016.89..003
  24. Song, Y.C. and H.S. Park. 2012. A study on the estimation of farmland price using spatial econometrics approach: focused on urban fringe in Seoul metropolitan area. The Korea Spatial Planning Review 72(1):121-140 (송용철, 박헌수. 2012. 공간계량경제 접근방법을 이용한 농지가격추정에 관한 연구: 수도권 근교농지를 중심으로.국토연구 72(1):121-140). https://doi.org/10.15793/kspr.2012.72..007
  25. Yang, X. and T. Hodler. 2000. Visual and statistical comparisons of surface modeling techniques for point-based environmental data. Cartography and Geographic Information Science 27(2):165-175. https://doi.org/10.1559/152304000783547911
  26. Yoo, E.H. and P.C. Kyriakidis. 2009. Areato-point Kriging in spatial hedonic pricing models. Journal of Geographical Systems 11:381-406. https://doi.org/10.1007/s10109-009-0090-z