머신 러닝과 시계열 모형을 이용한 지역별 주택시장 예측

Abstract

본 연구는 2007년 1월부터 2017년 12월까지 세종과 제주를 제외한 15개 도시의 아파트실거래가격지수 예측에 적합한 모형을 확인함으로써 패널자료에서의 머신러닝 도입 가능성을 검토하고자 하였다. 이를 위하여 시계열 모형인 Panel VAR와 머신 러닝 모형인 Random Forest 및 SVM을 사용하여 예측력을 계산하고 비교분석하였으며 Strucutral Breakpoint Test를 이용하여 전체 기간과 Breakpoint 이후 기간을 분석하였다. 분석 결과, Panel VAR, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트 모두 전국대상에서는 예측력이 대체로 우수하였으나 전국과 비수도권에서는 Random Forest가 가장 우수한 예측 모형인 것으로 나타났으며, Panel VAR 모형은 수도권 예측 시 예측력이 크게 떨어지는 것으로 나타났다. 반면, SVM모형은 수도권 지역의 예측력이 가장 우수하게 나타났다. 이와 같은 결과는 시간에 따른 예측력의 변화보다 지역별 예측력의 변화가 더욱 크게 나타나 지역별 특성을 반영한 패널 자료에도 머신러닝 예측 모형의 도입을 진지하게 검토할 필요가 있다는 것을 시사한다.