머신러닝을 활용한 경쟁입찰토지의 낙찰 영향요인 및 예측가능성 연구-택지개발사업지구 내 공공의 토지판매를 중심으로-
A Study on the Influence Factors and Predictability of Competitive Bidding Land Using Machine Learning
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이 연구는 한국의 공공택지개발사업지구 내 토지판매를 중심으로 경쟁입찰토지의 낙찰요인과 낙찰여부의 예측 가능성을 분석하였다. 첫째, 경쟁입찰토지의 낙찰여부에 영향을 미치는 요인분석을 위하여 로지스틱모형 회귀분석한 결과, 개별특성변수인 공고횟수(-), 면적(-), 공고금액(+)으로 낙찰여부에 유의미한 영향을 미쳤으며, 경제적 특성변수인 주택건설인허가실적(-), 미분양주택현황(+), 부동산심리지수(+), 아파트매매가격지수(+), 토지지가지수(-), 대출금리(-)으로 낙찰에 유의미한 영향을 주었다. 둘째, 경쟁입찰토지 낙찰 여부에 관한 예측 가능성을 비교분석하기 위하여 머신러닝을 활용하여 분석한 결과, RandomForest (85.44%), XGBoost (91.33%), LightGMB (91.47%)순으로 높은 정확성을 보여주었다. 마지막으로, 학습기간이 낙찰 여부에 관한 예측 가능성에 영향을 주는지 비교 분석하였는데, 분석결과 기간이 길수록(데이터가 많을수록) 학습에 영향을 주어 예측정확성을 높일수 있었다.
Abstract
This study analyzes the factors of winning bids and the predictability of successful bids, focusing on land sales in public housing site development project districts in Korea. First, as a result of logistic model regression analysis to analyze the factors that affect the successful bid of the land to be bid, the individual characteristic variables, the number of announcements (-), area (-), and announcement amount (+), have a significant effect on whether or not the bid is successful. and the economic characteristic variables such as housing construction permit performance (-), unsold housing status (+), real estate sentiment index (+), apartment sales price index (+), land price index (-), and loan interest rate (-) have a significant impact on the winning bid. Second, as a result of analysis using machine learning to compare and analyze the predictability of whether or not the land for the bid is successful, RandomForest (85.44%), XGBoost (91.33%), and LightGMB (91.47%) show high accuracy in that order. Finally, a comparative analysis is conducted to see if the learning period has an effect on the predictability of winning a bid. As a result of the analysis, the longer the period (more data), the higher the prediction accuracy by influencing learning.
참고문헌 (17)
- 김보미, "단독주택 용지의 가격형성 요인 분석", 감정평가학논집, 8(2), pp.31~42 (2009), 한국감정평가학회
- 김상희, "공영개발사업 지구 내 상업용도 토지의 낙찰가율 결정요인에 관한 연구", 석사, pp.2019
- 김시백, "생존분석을 통한 상업용지 필지 특성에 따른 분양성 연구 : 택지개발사업지구를 대상으로", 석사, 지구환경시스템공학, pp.2002
- 김은영, "행태적 부동산소비심리지수 대비 PLS 방법론을 사용한 부동산소비심리지수의 수익률 예측성과 분석 －서울 아파트 매매시장을 중심으로－", 부동산·도시연구, 9(2), pp.5~23 (2017), 부동산도시연구원[DOI]
- 김용순, "주택건설시장의 진단 및 활성화 대책", 건설경제, 67, pp.61~73 (2011)
- 고현림, "아파트 분양계약률에 영향을 미치는 특성요인들에 관한 분석- 평면타입별 주택특성을 중심으로-", 주거환경, 16(4), pp.159~177 (2018), 한국주거환경학회[DOI]
- 박천규, "주택시장 소비심리지수를 활용한 시장 진단 및 활용 방안", 부동산분석학회 학술발표논문집, pp.53~66 (2015)
- 이희수, "택지개발지구 내 상업용지 토지이용계획 수립방안-매각가격을 중심으로-", 부동산학보, (42), pp.299~313 (2010), 한국부동산학회
- 윤성현, "공공택지개발사업지구내 입찰대상토지의 낙찰가율에 미치는 영향요인 분석 - 경상북도개발공사의 공공택지개발사업을 중심으로 -", 부동산연구, 25(3), pp.41~52 (2015), 한국부동산연구원
- 장인석, "택지 적정공급을 위한 모니터링 지표 개발 연구 - 수도권 수급시차 분석을 중심으로 -", 부동산학보, (59), pp.246~257 (2014), 한국부동산학회
- 정상국, "택지개발사업지구의 상업용지 분양률 결정요인에 관한 연구", 부동산학보, (40), pp.324~337 (2010), 한국부동산학회
- 한동근, "토지거래량과 토지가격의 관계에 관한 실증분석", 경제연구, 29(2), pp.23~49 (2011), 한국경제통상학회
- 홍진석, "공공택지개발사업지구 내 상업용지의 공급가격과 낙찰가격 비교연구 - 광주·전남공동혁신도시를 중심으로 -", 주거환경, 16(3), pp.17~30 (2018), 한국주거환경학회[DOI]
- 최기헌, "택지개발지구 공동주택용지의 매각결정 요인에 관한 연구", 부동산학연구, 23(2), pp.63~73 (2017), 한국부동산분석학회[DOI]
- "국토교통 통계누리" (2023)[URL]
- T. Chen, "XGBoost : A Scalable Tree Boosting System", KDD’16, pp.785~794 (2016)
- W. Chen, "Forested Landslide Detection using LiDAR data and the Random", ~ (2014)