[계량경제학] 미국 주택가격 추정을 위한 계량경제 실증 분석

목차

1.주제선정
(1)주제 선정 배경
(2)연구 목적

2.모형 설정
(1)변수 설정 및 자료 수집
(2)회귀 방정식 설정
(3)회귀 모형의 타당성 분석

3.회귀 진단
(1)이분산성(Heteroskedasticity)
(2)다중공선성(Muticollinearity)
(3)자기상관(Autocorrelation)

4.가설 검정

5.시사점
Appendix
참고자료

본문내용

1.1주제 선정 배경
부동산 투기로 인해 부동산의 가격이 천정부지로 치솟고, 높은 교육열로 인하여 강남 8학군으로의 이전을 많은 부모님들이 원하고 있어 하늘 높은 줄 모르고 오르는 강남의 주택가격에 대한 관심에서 시작하여. 첫째, 과연 미국의 주택가격에는 어떠한 변수들이 영향을 주어 주택가격을 결정하게 되고, 더 큰 영향을 미치게 되는지 알아보고자 한다. 둘째, 미국의 해안가 주변 고가 저택의 20%를 보험계리사가 소유하고 있다는 정보를 얻어, 미국이라는 나라는 넓은 국토를 가지고 있어 주택의 가격이 한국보다 상대적으로 탄력적임에도 불구하고, 그러한 차이가 지역별로 어떻게 되는지 중서부 지역과 동부의 주택가격을 DUMMY변수로 비교해 보고자 한다.
1.2연구 목적
본 연구는 미국 중서부 지역의 주택가격결정에 미치는 여러 가지 요인을 파악하고자 하는 데 있다. 이는 향후 주택가격에 결정적으로 영향을 미치는 요인을 조사하여 중서부 지역의 주택 가격을 정확히 예측함으로써 이에 적합한 세금을 책정하고자 함이다. 본 연구에서는 Home sales prices에 영향을 미칠 수 있는 변수 중에서 parsimony(절감의 법칙)에 의거하여 가급적 핵심 변수만을 선정하여 주택가격을 정확히 예측하고자 한다. 본 연구에 사용된 자료들은 2002년에 미국의 주택매매와 관련된 522개의 독립적인 계약으로부터 얻어진 것이다.
2모형 설정
2.1변수 설정 및 자료 수집
많은 설명변수들 중에서 유의한 것을 찾아나가는 방법(general to specific)으로 설명변수를 결정하였다. 오랜 기간 토의한 주택의 가격(종속변수)을 결정짓는 요인은 크게 면적(area), 방의 개수(nob), 주차할 수 있는 차량의 수(garage의 크기), 얼마나 오래 되었는지에 대한 준공연도(year), 창고면적(lot), 집의 품질(quality) 등이 있었다. 이 모든 변수를 넣고 회귀분석을 한 후 유의하지 않은 변수는 제외하였다. 모든 설명변수가 0의 값을 가진다면 주택가격도 0에 가까운 값이 나와야 할 것으로 예상했으나 절편이 음수가 나오는 문제가 발생하였다. 이러한 문제를 해결하기 위해 원래의 식을 변형하여 자연로그를 취하고, 표준화를 시키는 등 식을 변형하여 회귀분석 하였다. 준공연도는 표준화 하였고, 회귀분석을 하기 전에 산포도를 구해본 후 자연로그를 취해주어 선형의 회귀식을 추정하였다. 또 회귀식의 결정계수를 높이기 위해 연도관련 변수를 year1과 year2 두 개의 변수를 사용하였다. 하나는 본래 데이터에서 year의 평균을 빼 준 것과, 또 하나는 그것을 다시 제곱한 변수이다. 이는 종속변수와 year변수 사이의 산포도를 통해 (year)의 제곱과 year의 합을 넣는 것이 회귀식을 더 잘 설명할 것이라는 추정 하에 내려진 변수 설정이다. 하지만 하나의 자료로 두 개의 변수를 사용하는데 있어 다중공선성의 문제를 의심했고, 이를 해결하기 위해 표준화를 취하고 제곱을 해 주는 방법을 사용하여 다중공선성의 문제 또한 해결하였다. 다른 다중공선성의 문제도 의심했으나, 다행히 모든 변수의 T값이 유의한 값으로 나왔다. 그리고 미국 중서부와 동부의 주택가격 차이를 비교하기 위해 q1이라는 더미변수를 넣었다. 이때, 동부이면 q1=1 이고, 중서부이면 q1=0이 된다. Style은 원래의 데이터에서 주택의 스타일을 1에서 10으로 분류하였다. 한국의 데이터를 구하는데 많은 어려움이 있어, 미국 통계청의 자료를 이용하여 회귀분석 하였다.

키워드

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