회귀-크리깅 모형을 활용한 농지가격의 추정
Estimating Farmland Prices Using a Regression-Kriging Model
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초록
본 논문은 김제시를 대상으로 농지 가격을 추정하고그 결과를 실증적으로 분석하였다. 선행연구들의 농지 가격 추정 방식이 수익접근법에 치우쳐 있어 필지단위의 개별적 특성을 반영하는 데 한계가 있음을 인식하고, 본 논문에서는 시장접근법을 선택하였다. 전문가가 조사 및 평가한 표준지 공시지가를 투입자료로 하여 시장접근법을 적용하였으며, 농지를 비롯한 토지의 가격은 속성 정보뿐 아니라 위치 정보에따라 결정되는 사실을 고려하여 회귀-크리깅 모형을농지 가격 추정에 최초로 적용하였다. 검증 데이터를 기준으로 모형 성능을 비교한 결과, 회귀-크리깅 모형의 가격 예측력이 기존의 회귀분석모형보다 월등하게 우수함을 확인할 수 있었다. 즉, 공간의존성을 명시적으로 고려함으로써 추정 가격의정확도를 높일 수 있었고, 공간의존성을 계량화할 때크리깅 기법을 적용하여 공간관계 설정에서 임의성을 배제할 수 있었다. 마지막으로 추정 가격을 실제 가격으로 나눈 비율인 SR(sales ratio)의 공간적 분포를 시각적으로 표현함으로써 회귀-크리깅 모형이 농지 가격의 공간의존성을 효율적으로 처리하였음을 확인하였다.
Abstract
This study estimates farmland prices in Kimje City and analyzes the result empirically. Previous studies tend to utilize the income approach more often than not, which has limits in reflecting site-specific characteristics. Thus, we employ the market approach instead. The input data are prices of standard lots estimated by property valuation experts. We apply the market approach to the data and make the first use of the regression-kriging model which has advantage of dealing with both attribute and location information of farmland. When inspecting the model performance based on the test data, we confirmed that the price accuracy from the regression-kriging model was improved substantially compared with that of the usual regression model. That is, the estimated price became more accurate through spatial dependence being incorporated in the model building process. We also could avoid the subjectivity in quantifying spatial relationship using a kriging technique. This improvement is also confirmed visually through reviewing the spatial distribution of estimated-to-actual price ratios.
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