머신러닝을 활용한 분양가상한제 적용지역 주택가격 예측

Abstract

The price ceiling system is a real estate policy introduced to curb housing prices. According to the government, the introduction and exclusion were reversed, and various discussions and studies on its effectiveness have been conducted. However, there are few cases of the price ceiling system introduced to private land, and sufficient research has not been done. Therefore, in this study, the housing price forecast according to whether the price ceiling system is applied or not by using machine learning that can learn atypical data and derive high-accuracy forecast values is to proceed. In addition, based on the forecast results derived here, the paper present implications by analyzing the impact that the introduction of the price ceiling system for private land will have on the housing price. In machine learning model forecast, it was attempted to perform forecast with high accuracy by applying the optimal feature. After both the forecast of the XGBoost Model and the RF Model, the forecast values of the more accurate XGBoost Model were selected and used for analysis. Based on the derived forecast results, the housing price trend due to the application of price ceiling system on the private land was comparatively analyzed and the impact was estimated. In conclusion, according to the application of price ceiling system on the private land, it was possible to forecast the trend in which the price increase rate would change to a gradual form. However, in the end, the result was forecast to turn into an uptrend again. Although it is not possible to generalize the effect of the price ceiling system on the housing price with only the forecast results for a limited area, the forecast results show that the application of price ceiling system on the private land does not achieve the intended effect of the original policy at the beginning of application. However, it was confirmed that the effect decreased after the initial stage. |분양가상한제는 주택 시장의 가격을 억제하기 위해 도입된 부동산 정책이다. 이는 정부에 따라 도입과 제외를 번복하였으며, 실효성에 대해 다양한 논의와 연구가 이루어져 왔다. 그러나 민간택지에 도입된 분양가상한제는 그 사례가 적으며, 충분한 연구가 이루어지지 못한 실정에 있다. 이에 본 연구에서는 비정형적 데이터를 학습해 정확도 높은 예측 값을 도출해낼 수 있는 머신러닝 모델을 활용하여 분양가상한제의 적용여부에 따른 아파트 가격 예측을 진행하고자 한다. 또한, 여기서 도출한 예측 결과를 바탕으로 민간택지의 분양가상한제 도입이 아파트 가격에 미치게 될 영향을 예측 분석하여 시사점을 제시한다. 머신러닝 모델 예측에서는 최적 매개변수 값을 적용하여 높은 정확도를 가지는 예측을 진행하고자 하였으며 XGBoost 및 RF 모델의 예측을 모두 진행한 뒤, 보다 정확도 높은 XGBoost 모델의 예측 값을 선별하여 분석에 활용하였다. 도출된 예측 결과를 바탕으로 민간택지 분양가상한제 적용으로 인한 아파트 매매가격 동향을 비교·분석하고, 영향을 추정하였다. 결론적으로, 민간택지 분양가상한제의 적용에 따라 가격 상승률이 완만한 형태로 전환되는 추세를 예측할 수 있었다. 하지만 최종적으로 다시 상승추세로 전환하는 양상을 가졌다. 서울시 마포구 지역을 대상으로 진행한 예측결과만으로 민간택지 분양가상한제가 아파트 가격에 미치는 영향을 일반화할 수는 없지만, 본 연구의 예측 결과에 따르면 민간택지의 분양가상한제 적용이 적용 초반에는 본래 정책이 목적한 효과를 보이나 초반 이후 효과가 감소되어 본래의 추세를 되찾는 양상을 보일 것을 확인할 수 있었다.