벡터자기회귀모형을 이용한 온라인 뉴스기사와 아파트 매매가격의 동태적 관계 연구: 비정형 빅데이터를 활용한 감성분석 기법의 적용
A Study of Dynamic Relationship between Apartment Price and Real Estate Online News Using VAR Model: An Approach to the Sentiment Analysis Using Unstructured Big Data
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초록
이 연구는 부동산 시장과 관련된 온라인 신문기사의 비정형 빅데이터를 수집하고 이를 이용하여 산출된 부동산 감성지수와 실거래가 기반의 아파트 매매가격지수의 동태적 관 계를 시계열 분석을 통해 실증분석 하였다. 서울시를 5개 권역으로, 아파트 전용면적에 따라 5개 규모로 구분한 후, 각각에 대해 벡터자기회귀모형을 적용하여 분석하였다. 충격 반응분석 결과, 금리는 아파트 매매가격지수에 전반적으로 부(-)의 반응을 보였다. 반면 감성지수는 일부 권역을 제외하고 정(+)의 반응을 나타냈으며, 반응의 크기는 2개월에서 가장 크게 형성되었다. 분산분해분석 결과, 충격을 받은 시점에서 아파트 매매가격지수에 가장 큰 영향을 주는 변수는 자체 변수이고, 권역과 규모를 고려한 대부분 분석대상에서 금리가 감성지수보다 더 높은 영향력이 나타냈다. 그러나 서울시의 동북권, 서북권, 동남 권의 일부 규모의 주택에서는 감성지수가 금리보다 더 높을 영향력이 크게 나타냈다. 이 권역들은 서울에서 최근 부동산 가격의 상승과 하락을 리드했던 지역이라고 할 수 있다. 이 연구에서 빅데이터 분석기법인 토픽 모델링과 감성분석을 통해 산정한 감성지수가 과 거 부동산 시장의 가격변화를 설명하고 향후 가격변화를 예측하는데 유용한 변수로 사용 될 수 있음을 실증하였다.
Abstract
In this study, we used the news on the real estate market in the online newspaper articles and compared the relationship between the apartment sales price and the real estate sentiment expressed in the online newspaper article as a representative, macroeconomic variable through the VAR(Vector Auto Regressive) model. After dividing the city of Seoul into five subregions and categorizing the apartment sale prices by size, the VAR model was applied to each. According to the impulse response analysis, the interest rate showed a negative response to the sales prices of the apartments. The sentiment index showed a positive response except for certain regions, and the magnitude of response was largest at lag two. In the variance decomposition analysis, the biggest factor for the sales price of apartments at the time of impact was the price variable itself, and the interest rate was more influential than the sentiment index. Yet in the Northeast, Northwest and Southeast subregions, the sentiment index was more influential than the interest rate and these regions are the areas that led the rise of the real estate price in the recent year. The result of this study shows that the sentiment index derived from the Big Data and sentiment analysis can be used as a useful parameter in analyzing the real estate market.
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