XGBoost를 이용한 부동산 투자 결정 예측 분석
A Predictive Analysis of Real Estate Investment Decisions Using XGBoost
주현태(한국자산관리공사)
9권 3호, 55~69쪽
초록
코로나19 저금리 기조에서 많은 사람들은 자산의 증식을 위하여 투자를 진행하였다. 안정적인 노후생활 및 경제적으로 여유 있는 삶을 위해 부동산자산 및 금융자산 등에 투자를 하고 있다. 본 연구에서는 2019년~2022년 가계금융복지조사 자료를 이용하여 부동산자산 투자의 예측기여도를 분석하였다. 자료의 분석은 머신러닝 기법 중 하나인 XGBoost 알고리즘을 이용하였으며, 연구결과는 다음과 같다. 가구주 연령, 입주형태, 지출, 금융자산, 가구원 수, 경상소득, 실물자산, 수도권 거주, 원리금 상환 금액, 순자산, 담보대출, 신용대출, 소득대비 상환 비율, 대학교 이상 졸업, 가구 주 성별, 소득 10분위 순으로 영향력이 있는 것으로 확인되었다. 특히 가구주의 은퇴시점 이후에는 부동산자산 투자에 부정적인 영향을 갖고 있는 것을 확인하였다. 다만, 본 연구에서는 자료의 한계로 인하여 가구의 특성만을 고려하였으나, 향후 거시경제 변수 및 가구별 적용 금리 등 투자와 관련성이 높은 변수를 적용하여 추가 연구가 진행되어야 할 것이다.
Abstract
The COVID-19 made interest rates low. In the meantime, many people have invested to increase their assets. To ensure stable retirement and financial wealth, a significant number of individuals have invested in real estates and financial assets. This study analyzed the predictive contribution of real estate investment using data from the Survey of Household Finances and Living Conditions from 2019 to 2022. This study used the XGBoost algorithm, one of the machine learning techniques, to analyze the data and the results showed the following factors in influential orders: age of a householder, type of residence, expenditure, financial assets, number of household members, gross income, real assets, living in the metropolitan area, principal and interest repayment, net assets, mortgage loans, credit loans, repayment ratio of income, graduation from college or higheracademic institutions, gender of a householder and income decile groups. In particular, this study demonstrated that investment in real estate assets has a negative impact on stable life after a householder retired. This study only considered the characteristics of households due to limitation of data, but additional researchres should be conducted in the future by applying macroeconomic and investment-related variables such as applicable interest rates for each household.
- 발행기관:
- 한국부동산원
- 분류:
- 부동산경제