부동산 계량분석의 개념 그리고 계량분석 모형과 기법

부동산 계량분석의 개념

계량분석이란 어떠한 현상을 수량적인 데이터를 수학적, 통계적 기법을 사용하여 분석하고 문제 해결에 유용한 정보를 얻는 행위를 말합니다. 즉 데이터 간의 관계, 패턴, 추세를 이해하고 예측하고 변수들간의 관계를 분석합니다. 부동산 계량분석은 통계학과 수학적 기법을 사용하여 부동산 시장 상황을 분석하는 방법입니다.

이것은 부동산 시장의 특성, 가격 동향, 투자 수익률 등을 이해하고 예측하기 위해 활용됩니다.

계량분석은 주로 다양한 통계 모델, 수학적 모델, 그리고 데이터 분석 기법을 활용하여 부동산 시장의 패턴과 특징을 파악할 수 있습니다. 부동산 계량분석은 가격예측, 투자수익률평가, 시장 세그멘테이션, 시계열분석, 회귀분석 등에  사용할 수 있습니다. 계량분석으로 부동산 가격의 동향을 예측할 수 있습니다. 이를 통해 특정 지역이나 부동산 유형의 가격 변동을 분석할 수 있습니다.

 

부동산 계량분석의 개념

 

부동산 투자의 수익률을 평가하고 예측하는 데도 계량분석이 활용됩니다. 수학적 모델과 통계적 기법을 활용하여 투자 수익률에 영향을 미치는 요인들을 파악합니다. 또한 부동산 시장을 세분화하여 각 부분의 특성을 이해하고자 할 때, 계량분석이 도움이 됩니다.지역, 유형, 크기 등 다양한 세그먼트에 따른 시장 동향을 분석할 수 있습니다. 부동산 가격이나 거래량의 시계열 데이터를 분석하여 시장의 경향성을 이해할 수도 있습니다. 시간에 따른 패턴과 계절적 변동을 파악하여 예측에 활용할 수 있습니다. 다양한 변수 간의 관계를 파악하기 위해서는 회귀분석을 사용합니다. 부동산 시장에서는 가격, 수요, 공급 등의 변수 간의 상관관계를 분석하여 시장 동향을 파악합니다.

계량분석 모형과 기법

계량 분석의 기본은 통계입니다. 계량분석에서 만들어내는 정보는 기술적 정보와 처방적 정보로 구분할 수 있습니다. 기술적 정보는 자료를 하나의 지표로 정리하고 묘사한 정보로 과거 추세, 패턴 형태를 계량 모델화 한것을 말합니다. 처방적 정보는 자료에서 변수간의 인과관계를 분석하고 예측하는 작업을 통해 도출되는 통계적 분석 및 예측 기법입니다. 계량 분석은 분석 모형을 정립하고 실증적 자료를 적용하여 변수 간의 정량적인 인간관계를 추정하거나 목적달성에 가장 효율적인 변수와 그 값을 추정하는 과정입니다. 정량분석 모형은 회귀분석(Regression Analysis), 시계열 분석 (Time Series Analysis), 클러스터링 (Clustering), 의사결정트리 (Decision Trees) 등이 있습니다. 회귀분석은 종속 변수와 하나 이상의 독립 변수 간의 관계를 모델링하는 기법으로 선형 회귀분석은 가장 일반적으로 사용되며, 데이터 포인트들 간의 가장 적절한 선을 찾아 예측 모델을 구축한합니다. 

 

시계열 분석은 시간에 따른 데이터의 패턴, 트렌드, 계절성 등을 분석하는 기법으로 시계열 데이터의 특성을 이해하고 예측할 수 있습니다. 클러스터링은 유사한 특성을 가진 데이터를 그룹화하는 기법이고, 평균 클러스터링이나 계층적 클러스터링과 같은 방법을 사용하여 데이터의 패턴을 파악할 수 있습니다. 의사결정트리는 의사결정 규칙을 나무 구조로 나타내어 분석하는 기법이며  각 분기점에서 최적의 선택을 하여 데이터를 분류하거나 예측합니다. 이와 같이 현상의 단순화 과정에서 개인의 생각이나 편견이 반영될 수 있으므로, 분석 모형은 객관적 논리가 아니면 설득력이 떨어집니다. 그러므로 다양한 분석기법을 사용하더라도 모형 자체의 신빙성이 약하면 결과의 설득력도 떨어지게 됩니다. 정확성이나 정교성보다는 논리의 타당성을 생각하는 것이 중요합니다.

계량분석 자료 유형

계량 분석에서 이용하는 자료의 형태는 다양하며, 분석의 목적과 사용되는 모델에 따라 다를 수 있습니다.  주로 사용되는 자료의 형태에는 횡단면 자료(Cross Sectional Data), 수량적 자료 (Quantitative Data), 범주형 자료 (Categorical Data), 시계열 자료 (Time Series Data), 패널 데이터 (Panel Data), 다변량 자료 (Multivariate Data) 등이 있습니다.

 

횡단면 자료는 일정 시점에서 하나 이상의 변수에 대해 수집된 자료로 예를 들어 2024년 17개 시도의 주택가격과 소득, 인구와 세대수를 조사한 자료는 횡단면 자료입니다. 수량적 자료에는 무한한 범위에서 측정되는 자료로, 실수값을 가지는 연속형 자료와 한정된 값에서 측정되는 자료로, 정수값을 가지는 이산형 자료가 있습니다. 연속형 자료 예시로는 부동산 가격, 온도 등이 있고 학생 수, 자동차 대수 등이 있습니다. 범주형 자료에는 서로 구별되는 범주를 가지는 자료로, 순서가 없으며 색상, 도시 이름과 같은 명목형 자료가 있습니다. 범주 간에 상대적인 순서가 있는 자료로, 간격이 일정하지 않는  학점, 만족도 등이 서열형 자료의 예시입니다. 일정 시간 간격으로 측정된 데이터로, 시계열 분석에 활용되는 시계열자료는 주식 가격의 일일 변동, 매월 판매량 등이 있습니다.

 

여러 관측 단위와 여러 시간 단위를 포함한 데이터로 패널 데이터 분석에 활용됩니다. 예를 들어 다양한 지역의 매월 판매량 등이 패널 데이터의 예시입니다. 다변량 자료는 여러 변수 간의 관계를 분석하는 데 사용되며 소득, 교육 수준, 거주지의 관계를 분석하는 경우가 다변량 자료의 예시입니다.