베이지안 추론방법을 이용한 소지역 주택매매가격지수 추정
An Estimation of Housing Sales Price Index using Bayesian Approach to Small Area Model
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초록
지리적 위치가 고정되어 있는 부동산은 입지 속성을 가지고 접근성에 따라서 용도가 결정되기 때문에 입지와 접근성에 대한 선호도를 유발하게 되고 그에 따른 가격을 형성하게 된다. 이러한 부동산의 속성때문에 지역에 따라 가격의 차이가 발생하게 되고 이는 충분히 작은 소지역(small area)내에서도 그 영향을 미치게 되므로 소지역의 통계가 중요시 되고 있다. 이러한 소지역 추정은 통계적 모형화를 통하여 이용 가능한 변수가 타당한 정보를 제공하지 못하는 지역에 대해 믿을만한 추정치를 제공 가능하게 한다. Fay-Herriot(1979) 모형은 가장 잘 알려진 소지역 추정 모형으로 설계모형(Design model)과 회귀분석 모형(regression model)의 조합된 모형이며 선형성이 만족하지 않을 경우 준모수적 접근방법으로 해결 가능하다. 이 논문에서는 4가지의 후보 모형을 설정하여 계층적 베이지안 추론 방법을 활용하고, 베이지안 추정시 발생되는 수치적 어려움을 해결하기 위해 깁스 표집기를 사용하였다. 각 모형은 네가지 비교 척도를 사용하여 모형을 선택하고 추정값의 정도를 비교하였다. 이를 통해 향후 읍면동별 지가지수의 소지역 모델링을 통해 읍면동별 주택매매가격지수 뿐만 아니라 전세가격지수, 월세가격지수, 상업용 임대가격지수 등 부동산 가격과 관련된 지수들의 추정이 가능하게 될 것이다.
Abstract
Real estate price is measured by the area, location, accessibility and so on. Therefore even if the area is very small, these factors are effective to make difference of real estate price by areas. Recently the demand for small area estimation has greatly increased since that is important to formulate policies and programs, to the allocation of government funds and to regional planning. Generally, small area models are considered that include area-specific random effects (called small area effect). In this study, we consider a semiparametric specification of the Fay-Herriot model, which allows non linearities in the relationship between Y and the auxiliary variables X. We can estimate housing sales price index in seoul area with land price index as covariate variable from this model. The plan of this paper is as follows. In Chapter 2, we introduce small area model using Bayesian approach. In Chapter 3, we provide the result of the numerical study. Then we give our concluding remarks in Chapter 4.
참고문헌 (15)
- Datta, G. S., "Bayesian Analysis in Statistics and Econometrics : Essays in Honor of Arnold Zellener", pp.129~140 (1996), Wiley
- Eilers, P. H. C., "Flexible Smoothing with B-splines and penalties (with Discussion)", Statistical Science, 11, pp.89~121 (1996)
- Fay, R. E., "Small Area Statistics", pp.91~102 (1987), Wiley
- Fay, R. E., "Estimates of Income for Small Places: An Application of James-Stein Procedure to Census Data", Journal of the American Statistical Association, 74, pp.269~277 (1979)
- Estimation of Median Income for 4-Person Families by State, In Indirect Estimators in Federal Programs, "Fay, R. E.", Statistical Policy Office, Office of Management and Budget, 901~917, pp.Statistical Policy Working Paper 21 (1993)
- Ghosh, M., "Estimation of Median Income of Four-Person Families : A Bayesian Time Series Approach", Journal of the American Statistical Association, 91, pp.1423~1431 (1996)
- Ghosh, M., "Small Area Estimation: An Appraisal", Statistical Science, 9, pp.55~76 (1994)
- Kim, D. H., "Introduction to the Bayesian Statistics using R and Winbugs" (2005), Freedom Academy
- Nitzoufras, I., "Bayesian Modeling Using WinBUGS" (2009), Wiley
- Rao, J. N. K., "Small Area Estimation" (2003), Wiley
- Ruppert, D., "Selecting the Number of Knots for Penalized Splines", Journal of Computational and Graphical Statistics, 11, pp.735~757 (2002)
- Ruppert, D., "Spatially-Adaptive Penalties for Spline Fitting", Australian and New Zealand Journal of Statistics, 42, pp.205~223 (1999)
- 허심영, "(A)comparative study in Bayesian semiparametric approach to small area estimation", 석사, 통계학과, pp.2013
- Choi, S. M., "Robust Bayesian Estimation of Small Area Means, thesis of Master degree", Department of Statistics, pp.2009
- Schumaker, L. L., "Spline Functions : Basic Theory" (1981), Wiley