라쏘 방법을 이용한 수도권 주택 매매가 및 전세가 예측 변인 선택
Selection of Predictive Covariates for Changes in House Sales and Jeonse Prices in the Metropolitan Area Using the Lasso Method
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본 연구는 수도권의 주택 매매가 및 전세가를 예측하는 변인을 선택하는 문제를 조사하였다. 이를 위하여 2011년부터 2021년까지 주택가격에 영향을 줄 수 있는 23개 잠재적 변인들로부터 라쏘 방법을 이용하여 소수의 예측 변인을 선택하였다. 추정 결과, 주택가격의 예측에 있어서 전기의 가격 변화와 주택 소비심리지수가 예외 없이 가장 큰 예측 변인으로 선택되었다. 그 외 서울 매매가의 경우 지가변동률이, 서울과 경기의 전세가의 경우에는 경기종합지수가 의미 있는 변인으로 선별되었다. 추가로 주택 소비심리지수의 순효과 추정한 결과에 의하면 서울 매매가의 경우에 주택 소비심리지수는 전체 표본 기간을 대상으로 한 경우보다 가격 상승기에 가격 변화에 더 큰 양의 효과를 주는 것이 발견되었다.
Abstract
In this study, we investigate a selection of predictive covariates for house sales and jeonse prices in Korea’s metropolitan area. In doing so, we employ Lasso methods to sort out a small number of predictors from a pool of 23 possible covariates that may influence house price changes from 2011 to 2021. It is found that lagging price changes and consumer sentiment indexes for housing markets are the two best predictors for future housing price changes. Furthermore, lasso selects land price changes for the sale price in Seoul and a composite economic index for jeonse prices in Seoul and Gyunggi. We discovered that during the upside market period, consumer expectations for the housing market have a stronger positive effect on the sales price in Seoul than during the full sample period.
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