모델의 불확실성을 반영한 아파트가격지수 예측 모형 연구 - BMS, BMA를 중심으로 -
A Study on Forecasting Model for Apartment Housing Price Index Reflecting Model Uncertainty: Focused on BMS, BMA
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초록
본 연구에서는 베이지안 분석 방법(Bayesian approach)을 기반으로 하는 Bayesian Model Selection(BMS)과 Bayesian Model Averaging(BMA)을 이용해 전통적인 계량 분석 방법(Frequentists approach)에서 발생하는 모델 선정의 불확실성과 이로 인해 발생하는 정보 손실 문제를 개선한 새로운 아파트가격지수 예측 모형을 제시하였다. 2007년 1분기부터 2010년 4분기까지의 거시 경제 변수와 서울과 부산의 지역 변수로 구성된 총 11개 변수들로 분석한 결과, 서울은 지가변동률(서울), 소비자물가지수, 시장금리, 주택담보대출금리, CD금리로 구성된 모델이, 부산은 GDP(명목)으로 구성된 모델이 최적의 모델로 선정되었으며, 상위 모델군은 Occam’s Window를 이용해 도출하였다. 이를 통해 선정된 모형과 기존의 AR 모형으로 2011년 1분기부터 2014년 4분기까지 총 16기의 분기별 아파트 실거래가격지수를 예측하였고, BMS와 BMA 모두 기존의 AR 모형보다 예측력 측면에서 뛰어난 것으로 나타났다.
Abstract
The paper suggests new housing price index prediction model reflecting model uncertainty and improving information loss arise from Frequentists approach by using Bayesian Model Selection(BMS) and Bayesian Model Averaging(BMA) that are based on Bayesian approach. We used 11 variables including macroeconomic variables and regional variables of Seoul and Busan from 1st quarter of 2007 to 4th quarter of 2010, and found out that Seoul’s best model consists of fluctuation of land price(Seoul), consumer price index, market interest, mortgage rate, and CD rate, and Busan’s best model consists of nominal GDP. In addition, we derived top ranked model with Occam’s Window. With selected models and AR model, we predicted housing trade price index from 1st quarter of 2011 to 4th quarter of 2014 and both BMS and BMA showed better performance in prediction than AR.
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