5주차 - 자료발표

<기계학습 방법론을 이용한 채무불이행 예측>
- 방법론 : 기존 알고리즘을 적용하여 재현, 별도의 기계학습 방법으로 진행.  기존 연구는 채무 불이행을 보기위해 연체 확률에 대한 것을 바탕으로 최종적으로 채무불이행 판단. 기본적인 알고리즘은 콕스 몽형을 쓴다. 기계학습 방법을 쓰기 위해서 뉴롤레터 기반으로 모형을 만든다. 다른 방법은 확률방법 고도화를 위해서. 소위 RNL이란 기법 이용. 추가적으로 필요로 하다면 이게 확률값을 주지는 않기 때문에 가급적 이모형을 쓰는 것은 지양
변수 선정은 전체적으로 과대적 각 파라멘터들을 잘 튜닝해서 쓸 예정, 시도는 해볼거 같은데 지양한다. 모형을 비교하기 위해서 예측력을 파악. 이것들을 예측하기 위해 검증을 한다. 롤링하는 방식도 사용. 
- input variable. 연체 모형 변수명, 설명을 나열. 
- 테이블은 파이선, 라이브러리 이용하여 구현 검증.
- main data : 2010년 6~12월 금융데이터, 경기동향지수, 통계청 지수 

<대외 여건 변화가 한국의 부동산 산업에 미치는 효과 분석>
산업연관 분석을 통해 대외여건으로부터의 영향 파악, 국제 산업 연관표의 기본 구조, EU에서 발표하는 세계 산업 연관표가 있다. 산업의 전후반 산업 효과 등을 고시. 2017년에 우리나라의 부동산 산업이 어떤지 각각 계산해서 비교한 논문이 있다. 대외 여건 변화가 생기면 어떤 일이 생길지 예측하려한다. 비슷한 맥락에서 호주나 캐나다 같은 경우도 중국인들이 많이 와서 가격을 올리는데, 우리나라의 경우 어떤지 파악, 대체 산업 분야도 파악. 
구체적으로 1. 경제성장률과 부동산산업, 건설업, 금융중개업 산업에 미치는 영향 파악. 
2. 종속변수가 외국일때 각 산업에 미치는 영향도 파악. 데이타가 커서 Matlab을 이용하여 파악. 
-Main data : 2000년부터 2014년까지의 추이 분석, 국제 산업 연관표 국가구성. 
-other data : 세계 경제성장률 중국, 경제성장률 등 거시경제 데이타, 중국인 입국자, 제주도 부동산 가격 상승률, 호주, 주택가격 상승률등 부동산 관련 자료. 
- 내년 2월까지 실증적 분석 완료 
- 레퍼런스 :  비기형, 유갑식, 홍동표, 김재경 등

<주요 오피스시장 권역별 공실률에 영향을 미치는 요인과 향후 공실률 예측모형에 관한 연구> 임혁준

공실률이 높은 상태이다. 주요 3대 권역의 경우 오피스 리서치 발행시 추정치를 알 수 있을 것. 본 연구는 5개년 오피스의 가격 요인과 경제변수들간의 상관관계를 추정. 
계수 추정 방식은 헤도닉 가격모형방식을 사용. SAS활용
총 5개년간 실대조사 중 최근 1년을 제외한 4개년의 데이터를 이용하여 모델을 추정한 후 그 추정 예측결과를 
Main - 주요 오피스 권역별 빌딩 자료

레퍼런스 : 고성수와 정유신, 이용만 헤도릭, 장영길과 이춘섭 상업용부동산 시장 

패널로 잘 구축하면 괜찮을 듯 하다. 

<빌딩의 관리비, 임대료의 결정요인에 대한 연구> 홍기창
오피스 빌딩, LCC의 비용 영향을 주는 속성,
관리비에 대한 이론적인 논의, 선행연구를 바탕으로 독립변수 구축. 관리비와의 상관관계 분석
- 독립변수로는 관리비와 임대료,