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.
이 연구는 군(軍) 공사계약에서 회계정보의 유용성에 관한 연구로 10억 이상 100억 미만의 토목, 건축, 전기, 통신, 환경공종을 대상으로 적격심사낙찰제하에서 육군중앙공사계약에 있어서 회계정보의 유용성, 특히 회계 정보와 낙찰률과의 관계, 그리고 낙찰률과 하자율과의 관계에 있어서 이전 연구결과에 의문을 제기하며 이를 재검증하였다. 이 연구결과는 이전 연구결과와는 달리 회계정보와 낙찰률과는 상당히 제한적인 관계로 사전적인 회계정보로 낙찰률을 식별할 수 없는 것으로 나타났으며, 반면에 하자율과의 관계에 있어서는 분별력이 있는 것으로 나타났다. 그리고 실증결과는 낙찰률의 차이가 하자율에 영향을 미칠 것이라는 가설을 지지하지 않았다. 하지만 낙찰률 및 하자율의 예측모형을 통하여 이에 영향을 미치는 회계변수들을 확인할 수 있었고, 추가적으로 분석에 포함시킨 입찰참가사전심사항목 중 비재무지표들에 대한 결과를 토대로 심사항목에서 그 가중치를 조정할 수 있을 것이다. 결론적으로 본 연구결과를 토대로 현재 군(軍) 공사계약에서 대부분을 차지하고 있는 적격심사낙찰제의 문제점을 재인식하고, 정부에서 추진하고 있는 최저가낙찰제의 확대 시행에 대한 타당성을 제공할 수 있을 것이다.
최근에 인터넷 경매가 보편화되면서 경매 물품의 가격 결정을 관한 연구가 증가하고 있다. 그러나 이것들은 경매 물품 대한 최근의 추세와 시간에 따른 주기변화를 반영하지 못하여 잘못된 낙찰 예정가를 생성하는 경우가 많다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하고자 수요 예측에서 사용하는 시계열 분석을 이용하여 경매기록 데이터베이스로부터 경매 물품에 맞는 낙찰 예정가를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 또한 성능 분석을 통하여 시계열 분석 방법에 의한 낙찰 예정가 생성방법의 특징을 비교하고 분석한다. 여기서 제안된 방법이 경매 물품의 실제 낙찰가와 차이를 줄여 낙찰률을 높이고, 경매 물품이 지나치게 낮은 가격으로 낙찰 되는 경우를 줄일 수 있음을 연구한다.
A subcontract work order is the basis of the construction process and consists of the root and trunk of the construction industry. The construction process through a subcontract work order is an important element of project success, and it is the basic unit of creating profit in the construction industry. Therefore, correct analysis and forecasting of subcontract work orders allow correct estimation of construction cost and profit which is the foundation of corporate decision making. This study has started to provide predictions of subcontractor's bidding-ratio for decision-making. Since the actual project data has been used in this study, the contribution level of the model is highly expected in actual field. The statistical confidential level of adjusted decision coefficient is concluded low because of limited sample numbers. However, its accuracy and confidence level can be increased through increasing sample numbers, considering more variables, and studying of reducing error.
최근에 인터넷을 통한 전자경매가 보편화되면서 경매 물품의 가격 결정에 대한 관심이 증가하고 있다. 기존의 경매 시스템에서는 경매물품의 낙찰가를 판매자가 결정하거나 정보 검색 이론의 사례 유사도에 기초하여 생성하는 에이전트가 연구되었다. 그러나 이것은 경매물품에 대한 최근의 변화 요인을 반영하지 못하여 실제 낙찰 가능가와 차이가 큰 가격이 생성되는 경우가 많다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 시계열 분석에서 사용하는 이동 평균을 이용하여 최근의 경매 자료로부터 경매 등록 물품의 낙찰 예정가를 자동으로 생성하는 시스템을 제안한다. 본 시스템을 사용할 경우에 경매 물품의 실제 낙찰가와의 차이를 줄여 낙찰률을 높이고, 경매 물품의 객관적인 가격 형성이 가능함을 예측할 수 있다
최근에 인터넷을 통한 전자경매가 보편화되면서 경매 물품의 가격 결정에 대한 관심이 증가하고 있다. 또한, 경매물품의 낙찰가를 판매자가 결정하거나 정보 검색이론의 사례 유사도에 기초하여 생성하는 에이전트가 연구되고 있다. 그러나, 이것은 경매 물품에 대한 최근의 변화 요인을 반영하지 못하고, 상품 추천에서 사용하는 사례 유사도를 가격 결정에 적용하여 잘못된 가격이 생성되는 경우가 많다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 시계열 예측에서 사용하는 지수평활법을 이용하여 최근의 경매자료로부터 경매 등륵 물품의 낙찰 예정가를 자동으로 생성하는 시스템을 제안한다. 성능 실험 결과, 본 시스템을 사용할 경우에 경매 물품의 실제 낙찰가와 차이를 줄여 낙찰률을 높이고, 경매 물품의 객관적인 가격형성이 가능함을 보인다. 또한 기존의 사례 유사도를 이용한 낙찰 예정가 생성 방식과의 성능 비교를 통하여 새로운 방법의 효율성을 나타낸다.
현재 전자상거래에서의 이용률이 저조한 경매시스템을 지능적인 소프트웨어 에이전트를 이용하여 사용자 측면에서 더욱 효율적이고 효과적인 경매시스템을 연구 및 개발은 커다란 이슈가 되고 있다. 따라서, 단순한 게시판 형식의 인터넷 경매 시스템의 인공지능 에이전트를 도입하여 해당 경매 상품에 대해 판매자에게 적정한 경매 시기와 초기값을 계산 및 예측하여 최대한의 마진을 남길 수 있도록 해주는 에이전트 시스템의 연구가 본 논문의 목적이다. 상품을 인터넷 경매에 올리는 판매자가 판매 하고자 하는 경매 상품에 대한 정보를 인터넷 경매 시스템의 에이전트에게 메일로 보내면 에이전트 해당 상품고 유사한 상품에 대해 클러스터링하여 이미 학습되어져 있는 유사 상품에 대한 정보 즉, 데이터 베이스에 저장되어 있는 경매 상품에 대한 입찰 히스토리와 경매시간, 경매방법, 낙찰가격 등을 계산하여 해당 상품에 대해 판매자가 어느 시기에 얼마의 초기 가격으로 경매를 시작하면 최대한의 마진을 남길 수 있는지에 대해 정보를 메일로 푸쉬해 주는 시스템을 설계하면 마진 알고리즘을 이용하여 만진 결정 에이전트에 의해 마진을 생성하며 생성된 마진은 푸쉬에이전트에 의해 경매자에게 메일로 결과값을 전송해 주는 시스템을 제안한다.
현재 전자상거래에서의 이용률이 저조한 경매시스템을 지능적인 소프트웨어 에이전트를 이용하여 사용자 측면에서 더욱 효율적이고 효과적인 경매시스템을 연구 및 개발은 커다란 이슈가 되고 있다. 따라서, 단순한 게시판 형식의 인터넷 경매 시스템의 인공지능 에이전트를 도입하여 해당 경매 상품에 대해 판매자에게 적정한 경매 시기와 초기값을 계산 및 예측하여 최대한의 마진을 남길 수 있도록 해주는 에이전트 시스템의 연구가 본 논문의 목적이다. 상품을 인터넷 경매에 올리는 판매자가 판매 하고자 하는 경매 상품에 대한 정보를 인터넷 경매 시스템의 에이전트에게 메일로 보내면 에이전트는 해당 상품과 유사한 상품에 대해 필터링하여 이미 학습되어져 있는 유사 상품에 대한 정보 즉, 데이터베이스에 저장되어 있는 경매 상품에 대한 입찰 히스토리와 경매시간, 경매방법, 낙찰가격 등을 계산하여 해당 상품에 대해 판매자가 어느 시기에 얼마의 초기 가격으로 경매를 시작하면 최대한의 마진을 남길 수 있는지에 대해 정보를 메일로 푸쉬해 주는 시스템을 설계 및 구현한다.
현재 민간투자사업의 경제적 타당성 평가는 현금흐름할인률(Discounted Cash Flow : DCF)에 의한 현재가치(Net Present Value : NPV)와 정부지원금 크기로 평가되고 있으나 실제 수익성에 중요한 영향을 미칠 수 있는 초과수익에 대한 정부와 민간의 초과수익분배 비율과 최소수입보장(Minimum Revenue Guarantee: MRG)의 영향은 제대로 고려되고 있지 못하다. 동일한 NPV라고 할지라도 변동성(Volatility)의 크기에 따라 투자타당성이 크게 달라질 수 있음에도 불구하고 이를 고려하고 있지 않은 이유는 낙찰 또는 수익성을 위해 예상수익을 고의적으로 과대 또는 과소평가하는 기회주의적 입찰(Opportunistic Bidding) 뿐만 아니라 이 변수들의 가치를 정량적으로 평가하는 방법이 제시되지 않았기 때문으로 사료된다. 따라서 본 연구에서는 초과수익분배 비율과 최소수입보장비율 변수들을 고려한 수정이항 실물옵션모형을 제시한 뒤 각 요소에 의해 투자타당성이 어떻게 변화하는지를 고찰하였다. 민간투자 사업에서 협상 변수가 될 수 있는 이 요소를 옵션가치로 환산하는 것은 발주자 입장에서는 정부지원금의 축소를 유도할 수 있으며 사업자 입장에서는 수익성을 보다 실질적으로 예측하도록 하는 유효한 수단이 될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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