• 제목/요약/키워드: 경매시장 지표

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부동산 경매시장 지표간의 상호 영향에 관한 연구 (A Study on the Mutual Influence of Indicators of the Real Estate Auction Market)

  • 정대석
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제19권12호
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    • pp.535-545
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    • 2019
  • 부동산 경매시장 지표가 상관성이 있고 유의미하다면 일반 부동산과 연계되어 부동산 시장에 의미 있는 정보가 될 수 있다. 본 연구는 부동산 경매시장의 주요 지표라고 할 수 있는 경매건수, 매각률(낙찰률), 매각가율(낙찰가율)에 대한 시계열적 상관성을 규명하여 시장 수급 논리가 경매시장에서도 적용되고 있는지 여부를 밝히는 것이 목적이다. 부동산 유형은 주거용 부동산, 토지, 상업용 부동산 세 가지로 구분하여 96개월간 수도권 부동산 경매 관련 월별 시계열 자료를 집계하였다. 이 자료를 바탕으로 유형별 경매 시장 모형을 구축하고 지표 간 상호 영향 관계를 각각 분석하였다. 분석 결과, 수급지표인 경매건수와 매각률은 시장의 수급 논리에 따른 공급 및 수요의 성격을 보였다. 다만 그 상관성은 주거용 부동산의 경우가 높았으며 상업용 부동산은 상대적으로 낮게 나타나 유형별 차이가 있음을 알 수 있다. 매각률은 가격 지표에 장기적으로 영향을 미치고 있으며, 특히 주거용 부동산 경매시장의 지표는 계량적으로 설명력이 높고 유의미하였다. 경매 관련 세 지표는 정도의 차이는 있지만 상관성이 존재하고 특히 주거용 부동산의 경우는 의미 있는 정보로서 정책 의사결정에 도움이 될 수 있다.

아파트 규모별 하위시장과 소비심리지수의 선행성 및 인과성에 관한 연구 (Study on the Causality and Lead-lag relationship between Size of House sub market and the Consumer Sentiment Survey)

  • 김구회;김기홍;이주형
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제17권4호
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    • pp.682-691
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    • 2016
  • 본 연구는 주택시장 선행지표로서 주택시장 소비심리지수의 유용성을 인식하고, 서울 및 수도권 지역에서 아파트 규모별 매매시장과 아파트 경매시장이라는 하위시장에 대하여 주택시장 소비심리지수의 활용가능성을 실증하기 위해 분석을 진행하였다. 이를 검증하기 위해 아파트 규모를 전용면적을 기준으로 소형(전용면적 $60m^2$ 이하), 중소형(전용면적 $60m^2$ 초과 ~ $85m^2$ 이하), 중대형(전용면적 $85m^2$ 초과 ~ $135m^2$ 이하) 및 대형(전용면적 $135m^2$ 초과)으로 세분화하여 주택시장 소비심리지수의 선 후행성 및 인과성을 분석하였고, 다음으로 경매시장과 주택시장 소비심리지수의 선 후행성 및 인과성을 실증하였다. 분석결과를 정리하면 다음과 같다. 우선 그랜저인과관계 분석결과 서울과 수도권의 규모별 아파트 매매시장과 전세시장에서 주택시장 소비심리지수가 인과성을 가지고 있는 것으로 나타났다. 다음으로 교차상관관계 분석을 통한 선 후행성 검증결과를 살펴보면 서울의 경우 주택시장 매매소비심리지수가 모든 규모에 있어 선행하고 있으며, 주택시장 전세소비심리지수는 대형을 제외한 소형, 중소형, 중대형에 있어 선행하고 있는 것으로 나타났다. 수도권 시장의 경우 주택시장 매매, 전세소비심리지수가 소형, 중소형, 중대형에 선행하는 것으로 도출되었다. 경매시장에 있어서는 주택시장 소비심리지수가 서울과 수도권 경매시장에 모두 선행하는 것으로 나타났다.

낙찰률 예측 모형에 관한 연구 (A Study for the Development of a Bid Price Rate Prediction Model)

  • 최보승;강현철;한상태
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제18권1호
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    • pp.23-34
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    • 2011
  • 부동산 경매는 최근 새로운 부동산 투자방법 가운데 하나로 자리잡고있다. 이는 부동산 시장의 성장과 더불어 부동산 경매 시장 또한 증가하고 있는 추세에 기인한다 할 수 있다. 본 연구는 부동산 경매에 참여하는 사람 및 기관들에게 가장 중요한 지표라 할 수 있는 낙찰률의 변화를 설명하고 예측하는 모형을 구축하고자 하였다. 월별 평균 낙찰률을 예측하기 위하여 단순한 지역별, 기간별 평균값을 보완하고 의사결정나무 분석을 이용하여 예측오차를 보정하는 방법을 제안하였고 선형회귀모형을 이용하여 개별 경매 물건별 낙찰률을 예측하기 위한 모형을 구축하였다. 구축된 모형은 전국 아파트 경매 물건에 적용하여 예측 모형을 구현하였으며 그 응용방법으로 예측결과에 대한 등급화를 함께 수행하였다.

제안기반 자동 거래협상 시장에서의 사용자 에이전트를 위한 최적 거래안 탐색 전략의 개발

  • 홍준석;김우주;송용욱
    • 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능정보시스템학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.140-148
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    • 2002
  • 컴퓨터를 통해 편리한 생활을 추구해온 인간들은 전자상거래 분야에서도 이러한 욕구를 충족시키기 위해 자동협상이라는 기능을 요구하게 되었다. 지능형 에이전트를 이용한 자동협상은 인간의 거래협상 업무의 부담을 많은 부분을 덜어주고 있어 자동협상 에이전트에 관한 연구들이 활성화되고 있다 소비자간 전자상거래에서는 다수의 자동협상 에이전트 연구들이 경매시장에서의 자동협상에 초점을 맞추고 있는데 반해, 가격 이외의 여러 거래속성을 갖는 상품에 대한 제안기반 협상시장에서의 자동협상 에이전트에 관한 연구들이 최근에 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 소비자간 전자상거래에서 거래속성의 변화에 따라 개인의 효용가치의 차이를 이용한 다속성 상품의 제안기반 협상시장이 가져야할 특성에 대해 연구하고, 이를 기반으로 자동 거래협상을 수행에 필요한 거래속성 변화에 따른 소비자 개인의 선호체계를 표현하기 위한 방법을 개발하였다. 그리고 이러한 자동 거래협상을 공정하게 수행하기 위해 협상시장이 가져야할 특징과 프로토콜을 제안하고 시장운영 에이전트 시스템의 구조를 설계하였다. 마지막으로 이러한 분산형 시장구조를 갖는 제안기반의 협상시장에 참여하는 사용자 에이전트 시스템이 최적의 거래상대와 최적의 거래안을 찾기 위한 탐색방법을 구체적으로 개발하였다. 본 연구의 결과를 통하여 소비자간 전자상거래에서 구매자 뿐만 아니라 판매자도 협상결과에 따른 거래로 얻어지는 자신의 효용을 극대화할 수 있는 공정한 협상시장을 운영할 수 있을 뿐만 아니라 사용자들도 손쉽게 자신의 협상 선호체계를 쉽게 표현하고, 표현된 선호체계를 반영한 자동 거래협상을 수행할 수 있을 것 이다. 기존의 UN/EDIFACT표준을 사용하고 있는 EDI환경과 기존 VAN 방식의 EDI 중계 시스템과 연동되며, 향후 관세청의 XML/EDI 표준 시행을 미리 대비하는 선도연구로서 자리매김이 된다. 본 연구에서는 개발된 XML/EDI 통관시스템은 향후, 서비스의 최대 걸림돌이 되어왔던 값비싼 EDI 사용료의 부담에서 벗어날 수 있게 할 것이며, 저렴한 EDI구축/운영 비용으로 전자문서교환의 활성화와 XML이 인터넷 기반의 문서유통 표준으로 자리매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without

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