공간계량모형에 따른 주택가격 추정에 관한 연구:부산시 아파트 실거래가를 중심으로
Housing Price Estimation using Spatial Econometrics Models : Focused on the Real Transaction Housing Price in the Busan
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초록
본 연구는 주택가격 추정에 있어 주택시장이 가지는 공간적 자기상관의 영향으로 발생될 수 있는 OLS(ordinary lest square) 추정에 따른 문제점을 보완하기 위한 방법으로 공간적 자기상관(spatial autocorrelation)을 고려한 공간계량모형을 선정하였다. 공간적 관련성을 예측하기 위한 공간가중행렬(weight matrix)의 구성에 있어 자료의 축약 및 변경 없이 각 자료들 간의 실제거리를 이용하여 보다 정교한 공간가중행렬(the elements of W = 1,226 by 1,226)을 자체적으로 구축하여 분석에 사용하였다. 본 연구에서 사용된 두지점간의 실제거리는 논리적으로는 간단함에도 불구하고 실제로 공간가중행렬구성에 있어 거리를 기초한 선행연구는 거의 찾아볼 수 없다. 공간가중행렬을 이용한 관련 논문들은 대부분 인접성(contiguity)에 의한 방법을 사용하였고, 거리를 사용한 흔치 않은 논문들의 경우에도 실질적으로는 일정거리 이하는 ‘1’, 그 이상의 거리는 ‘0’과 같은 공간가중치 방식(distance band width)을 사용하고 있어 그 본질 면에서는 인접성 공간가중행렬과 큰 차이는 없다고 할 수 있다. 부산에서 이루어진 1,226개의 실거래 주택거래 자료를 이용하여 분석한 결과, 전통적인 OLS보다 공간자기상관을 고려한 공간계량모형들(SAR: Spatial Autoregressive Regression, SEM: Spatial Error Model, SDM: Spatial Dubin Model, SAC: General Spatial Models)이 일반적으로 설명력이 높았으며, 그 중에서도 일반공간모형(SAC)이 가장 적합한 추정결과를 나타나고 있음을 밝혔다.
Abstract
This study is trying to figure out the methodology in order to overcome the estimation of the OLS(Ordinary Least Squares) due to the influence of spatial autocorrelation with respects to the housing price in the housing market. More than anything else, the spatial econometrics model reflecting spatial autocorrelation is the first choice. Specifically, the elaborate spatial weight matrix is constructed to predict the spatial relevance. It is the Euclidean distance matrix which is composed of real distance between two points with zeros on the diagonal; namely, the dimension of the weight matrix is equal to 1,226 by 1,226. This is the very simple and logical weight matrix reflecting the spatial influence with each other; notwithstanding, there is few relevant articles considering the real distance. Rather there are a lot of articles which are used contiguity weight matrix. Even though some articles are used the distance weight matrix, there is no big difference in nature, since they usually used the distance band width matrix; for example, if the distance is less than designated criterion, the assigned value of the elements of the weight matrix is set to 1, otherwise is 0. The various regression analysis is conducted using 1,226 real transaction housing data in the Busan area. What is so called, the spatial econometrics models(SAR: Spatial Autoregressive Regression, SEM: Spatial Error Model, SDM: Spatial Dubin Model, SAC: General Spatial Models) are superior to the traditional OLS estimation. Among them, the SAC shows the best fitting in the explanation of the housing prices.
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