공간–통계 융합 자료를 이용한 공동주택의 가격결정모형 비교 분석
Comparative Analysis of the Model of the Determinants Affecting the Price for the Apartment House using the Integrating Geospatial and Statistical Information
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정부 3.0에 따라 다양하고 방대한 양의 각종 공간자료와 통계자료를 포함한 공공데이터가 제공되고 있으며 이를 이용한 활용방안 모색이 활발히 이루어지고 있다. 따라서 본 연구에서는 공간-통계자료를 융합하여 활용하는 일환으로 공동주택매매가격 자료를 기반으로 GIS기법과 공간회귀모형을 접목한 실증적 가격결정모형을 구축하여 보다 적합한 모형을 선정하는데 초점을 두었다. 또한 기존의 단일주택의 가격결정모형에서 벗어나 아파트와 연립/다세대주택의 공동주택 유형별 가격결정모형을 수립함으로써 동일 환경, 동일 조건에서의 영향력의 차이를 설명하였다. 이를 위해 먼저 공동주택유형별 가격의 공간상의 분포패턴을 파악하였으며, 공동주택가격과 관련성이 있는 변수추출을 위해 상관관계분석을 시행하였다. 둘째, 종속변수로 사용될 공동주택가격의 공간적 자기상관성분석을 위해 공간가중행렬을 구축하여 전역적/국지적 측면에서의 Moran’s I값을 산출하였다. 셋째, 일반회귀모형(OLS)과 공간적 자기상관성을 고려한 공간시차모형(SLM), 공간오차모형(SEM), 공간적 이질성을 토대로 하는 지리가중회귀모형(GWR)을 구축하여 모형의 설명력과 적합도를 비교분석하여 주택유형별 적정모형을 선정하였다.
Abstract
According to Government 3.0, public data including a massive amount of various spatial and statistical are offered, and the plans using the data are actively established. Therefore, this study established the empirical model of price determinants in combination of GIS technique and spatial regression model on the basis of transaction price of apartment house data as part of the integration and use of spatial-statistic data, and selected a proper model. First, to establish a model, the transaction price of apartment and row/multi-family house among apartment houses in Seoul were extracted as a dependent variable, and the physical and local characteristics that would influence the price were processed as an independent variable. Correlations between the variables were analyzed so as to extract a relevant variable. Secondly, spatial weighted matrix was established to apply the mutual relation between neighboring regions, and row-standardization was performed to specify the influence of a neighboring region. Moran’s I statistics was used in order to measure the spatial autocorrelation of transaction price of apartment house before a model was established. Thirdly, in order to select a model, four analysis methods-OLS, SLM, SEM, and GWR-were applied, and therefore the pricing model of each housing type was established.
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