전세보증사고 위험과 거시경제를 고려한 주택가격 예측
Forecasting Housing Prices with Consideration of Jeonse Guarantee Incidents Risk and Macroeconomic Conditions
김은미(주택도시보증공사)
31권 2호, 61~80쪽
초록
본 연구는 전세보증사고와 거시경제를 고려하여 주택가격을 예측하고, 전세보증사고 위험과 거시경제 요인이 예측 결과에 어느정도 기여하는지 다양한 측면에서 분석한다. 이에 1. LSTM 기반 시계열 예측모형을 학습하고, Recursive Multi-step을 활용하여 향후 아파트 매매가격지수 변동률을 예측한다. 2. SHAP 분석을 통해 딥러닝 모형 내부에서의 변수별 예측 기여도를 정량적으로 추정하고, 모델이 어떤 입력 정보를 중심으로 예측을 수행하는지를 시각적으로 해석하여 3. 향후 주택시장 안정화 방안 제시를 목적으로 한다. 주택가격의 수요ㆍ공급변수인 주택담보대출금리, 주택 준공실적, 전산업 생산지수, 건설공사비 지수, 주택담보대출, 전세보증사고, 아파트 매매가격 지수 변동율을 선정하였으며 전세보증사고 발생 시기인 ’15년 1월부터 ’23년 8월까지 총 116개의 월별자료를 구축하였다. 예측 결과, 향후 상승과 하락이 반복되는 완만한 진동 형태의 상승흐름과, 그 주기가 비교적 짧다는 점에 기인하여 단기적 시장 변동 가능성이 존재함을 확인하였다. 또한 예측 기여도가 높은 변수는 주택담보대출 금리로 나타났으나 상대적으로 전세보증사고는 제한적인 것으로 나타났다. 이는 변수 자체의 무의미함이 아닌 현실의 복잡한 사회적 요인을 계량적으로 충분히 반영하지 못한 한계 또는 모형의 구조적 제약을 시사한다고 보아야 할 것이다. 이와 같은 한계점을 보완하여 지속적인 연구를 수행한다면 향후 주택시장의 안정성에 큰 기여를 할 것으로 기대한다.
Abstract
This study forecasts apartment prices by incorporating jeonse guarantee incidents and macroeconomic factors. Using an LSTM-based time series model with Recursive multi-step prediction, it analyzes future trends in housing prices. SHAP analysis quantifies the contribution of each variable and visually interprets what the model focuses on. Key variables include mortgage rates, housing completion index, industrial production, construction costs, mortgage loans, jeonse guarantee incidents, and apartment price changes, using monthly data from Jan 2015 to Aug 2023. The results show short-term price fluctuations within a mild upward trend. Mortgage rates had the highest influence, while jeonse guarantee incidents had limited impact—likely due to model limitations or complex social factors. Continued research may help stabilize the housing market.
- 발행기관:
- 한국부동산분석학회
- 분류:
- 경제학