주택시장의 손실회피성향에 관한 연구: 머신러닝 방법을 중심으로
A Study on the Trend of Loss Avoidance in the Housing Market: Focusing on Machine Learning Methods
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초록
행동경제학(Behavioral Economics)은 오류(Error)란 무작위로 발생하는 것이 아니라 예측 가능한 실수인 제한된 합리성(Bounded Rationality)’임을 내세우며 새롭게 등장하였다. 즉, 행동경제학 관점에서 인간은 이성적이고 합리적인 판단에 의해 의사결정을 내리는 것이 아니라 휴리스틱(Heuristic)방식에 의존해 편향(Bias)된 판단을 할 수 있다고 정의한다. 이러한 관점에서 국내 부동산 시장은 2000년대 초반부터 주택시장 내 경제주체들의 행태를 설명하기 위한 행동경제학적연구가 지속적으로 발전되어 왔다. 본 연구는 행동경제학 관점에서 주택시장 내 주택매도 주체를이익집단과 손실집단으로 구분하고 로지스틱 회귀분석을 통한 계량경제모형과 Random Forest, Decision Tree, XGBoost, LightGBM, Gradient Boosting, MLP등의 머신러닝 모형을 통해 각집단의 주택매도 의사결정 요인을 파악하고자 한다. 또한 계량경제 모형과 머신러닝 모형을 적용하여 더 높은 예측력을 가진 주택매도 의사결정의 모델을 구축했다는 점에서 선행연구와 차별성을 갖는다. 본 연구는 각 집단 별 주택매도 의사결정의 예측력이 가장 높은 MLP모델을 구축하였으며, 분석 결과 주택가격이 상승할수록 손실집단이 주택을 매도하지 않는 것으로 나타났는데, 이는 주택가격의 손실을 보더라도 매도하지 않고 계속 보유하려는 손실회피성향에 기인한 것으로해석할 수 있다.
Abstract
Behavioral economics has emerged anew, claiming that 'errors do not occur randomly, but are limited rationality, which is a predictable mistake.' In other words, from the point of view of behavioral economics, we define that humans can make biased judgments by relying on the heuristic rather than making decisions by rational and reasonable judgments. From this perspective, the domestic real estate market has continuously developed behavioral economics research to explain the behavior of economic players in the housing market since the early 2000s. From the perspective of behavioral economics, this study attempts to identify the factors of decision-making on housing sales in each group through quantitative economic models through logistic regression analysis and machine learning models such as Random Forest, Decision Tree, XGBost, LightGBM, Gradient Boosting, and MLP. It is also different from prior research in that it has applied a metering economy model and machine learning model to build a more predictable model of decision-making on housing sales. This study established the most predictable MLP model for decision-making on housing sales in each group, and the analysis showed that the loss group did not sell the house as the housing price rose, which can be interpreted as a result of the tendency to avoid selling and retain it even if the housing price is lost.
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