11주차 - 중간발표

1. 연구가설 
=>1~6. 시장특성, 입지특성, 토지특성, 건물특성, 건물구성특성, 주호특성
1오피스지수, 아파트매매지수, 종합주가지수, 국고채 3년물
2지하철거리, 시정거리, 공원거리
3가장형여부,주거지역여부
4용적률,높이,동수,주차대수, 경과년수,난방방식
5숙박시설포함여부,도생,근생,아파트,사무소 포함여부
6분리형여부,방수,호실전용면적

2. 기초통계량
연속형변수에 대한 기초통계량
총 5251개의 표본. 단위, N, 최소값, 최대값, 평균, 표준편차를 표로 나타나냄

3. 실증분석 결과
유효하게 다 오는 경우는 다중공선성도 뜨지 않고, 85% 정도. 오피스텔은 70% 정도. 기존의 연구 논문에서 사용한 것. 건물 구성특성을 알고 싶었다. 오피스텔 가격에 어떻게 영향을 미치느냐에 대해 분석. 단계분석에 대해서는 변수들이 서로 조화가 어떻게 이루냐에 대해 안전성을 최대한 찾으려고 했다. 

교수님 말씀 : 시간 특성이 오피스 가격지수가 동별로 나올 것은 아니고, 시점에서 다중공선성의 문제가 발생한다. 4개가 들어있는데, 소위 다중공선성의 문제가 생긴다. 시간 범위랑 역할이 전혀 달라지지 못한다. 이렇게 나올 수가 없는데, 뒤집어지는 것도 없고... 읽는 사람 입장에서 믿기힘든 데이타이다. 부호도 원하는 대로 나온거 아닌가? 가격, 수요가 중요한 것. 이대로 나가면 읽는 사람이 납득하기 어렵다. 
상관계수를 더 보시고, 주차대수나 경과년수, 용적률이나 주차대수는 정해지기 때문에 문제가 생겨야 하는데, 추정 결과에 문제가 안생기니까 문제다. 

고속도로 개통이 토지가격에 미치는 영향 - 이석진, 한영재, 최원준
서론. 
연구 배경 및 목적 - 역주변의 지가를 변화시킬 수 있다. 철도역을 일반 철도와 연결, 개통으로 인한 토지 상승에 대해 지자체에서 많은 노력을 하고 있다. 토지가격 변화를 정확하게 예측하고자 한다.
연구의 범위 - 호남선, 오송, 광주역 구간을 개통하기 전까지 기존선을 이용. 공시지가 데이타 활용 예정.
연구의 방법 - 토지가격의 변화, 요인분석, 선행연구, 토지가격 분석법에 따라 패널 데이타 활용하여 헤도닝 모형을 이용. 이중차분 모형을 이용 
선행연구 - 철도역 토지가격 변화 분석에 관한 연구. 철도 역세관과 토지가격 지가 변화. 체계적인 연구가 별로 없는 상황. 대부분 개발중이거나 개발 계획이 있는 것들. 지가변동률에 대한 연구, 도시 규모가 작을 수록 상승률이 크게 나타나는 것으로 알려짐. 
헤도닉 모형에 관한 연구 - 토지 및 주택가격 결정요인, 요인, 상관, 인과관계, 회귀 분석을 이용, 이중차분을 이용하여 두 집단간의 차이 측정. 기존
4. 연구의 착안점 
기존 연구의 한계점 - 철도주변에 관련된 
연구의 차별성 - 토지가격 분석 결과, 기존 KTX가 운행중인 역을 중심으로 5년간의 데이타를 분석함. 다른 보고서나 문헌을 보니까 이런 형식으로도 많이 함. 트랜드 살펴봄. 
5. 데이타전처리 및 노이즈제거 - 목포 8만개, 13000여개 샘플데이타, 
토지 일련번호가 99999이면 날리고, 기준월이 7월이면 제거. 
제목코드가 수정되는 경우 삭제함. 8->14로 수정되는 경우 대부분.
2013년부터 6년간 데이타 중에서 삭제할 것들은 삭제함. 엑셀에서 피봇을 통해 돌렸는데, 상승하는 구였는데, 상승률 도표화 시킴. 
용도지역에 따라서도 차이가 없고, 용도 지열별로도 밋밋한 수평. 
공주역은 신설이라서 올라 갈 것으로 예상했는데, 공주역에서 상승한 그래프를 그렸음. 평균 토지가격이 맞는지는 모름. 

6. 모형의 설정 및 자료의 구축
2중차분 모형을 하려는 이유는 역 두개의 차이를 보기 위해서이다. 시점을 놓고 교차분석. 
공시지가 면적, 년도, 지목코드, 토지특성가 등등 24만개 정도의 데이터를 활용. 
공주역과 공주역이 아닌 것. 개설 전후 4%, 변수에 대한 구성더미가 많은 상황 

7. 모형의 분석 결과
샘플이 많다 보니, 변수들을 볼때, 공주역과 역사 더미와 시간 더미가 중복되서, 이런 것들을 봤을 때는 변수를 제거를 하고 다시 봐야 할 것 같다. 지목, 토지형상 등.

교수님 말씀 : 논이 수용되는 것, 주거가 상업용이되거나, 논밭이 집이 된다거나 하는데. 지목이 변하는 것을 버리면 안된다. 가격 변동도 지역의 일반적인 조절을 해줘야 한다. 수정해야 한다. 가능하면 표준지만 하면 좋을 것 같다. 개별지는../ 미련을 버리고 상승률만 놓고 했을 때는, 변한 것만 넣는게 나을 수 있다. 변하지 않는 것은 상승률 구하면 날라간다. 

한국정부의 이념성향에 따른 아파트 평당가격 변동 - 석사 
박광옥2010년 논문의 한계. 이러한 한계점을 해결하고자 연구
당이 서로 다를때 평당 아파트 가격이 상승한다는 가정
패널 데이터를 이용하여 회귀분석, LSDV추정. 종속변수는 아파트 평당가격(국민은행, 감정원)
Asymmetry 대통령과 도지가 정당이 다를때 값을 줌. r프로그램을 돌려서 엑셀로 표현.
term / estimate / std. error / statistics / p.value

교수님 말씀 : 종속변수는 무엇인가? 광역시, 연간, 아파트. 연도가 같은 정당이면 매년 똑같이 들어갔을 텐데, 구분할 수 있을까? 그러면 보수, 진보 정당 변화. 인덱스는 평당가격(종속변수)이 올라가면 같이 올라가는 것이므로 넣으면 안된다. con,con pro,con, con,pro 세가지만 써야 하고, 티테스트를 다 해봐야 한다. 석사졸업엔 문제가 없는데 게제는 어렵다. 

석사 발표
변수, 관측치, 평균, 표준편차, 최소, 최대 
기간, 평당가격, 재건축경과년수 기간, 정책, 상수항 등 
초과이익 환수제

순서형 로짓모형을 이용한 서울시 노년층 1인 가구의 주거만족도 결정 요인에 관한 연구- 박병훈,장남호
교수님 말씀 : 변수가 많을때는 합쳐버리면 된다. 데이터에 근거해서 설명을 해야한다. 영향을 미치는 요소와 아닌 요소를 잘 파악할 것. 포인트를 잡아야 한다. 나이는 80이 넘었는데 월세에 산다, 부채가 많은데 월세를 산다는 등 스토리를 만들어서 접근해야 한다. 노인들은 이사를 못가니까 이웃과의 관계가 사실은 가장 중요하다. 선행연구를 그대로 따르되 어떤 포인트를 주면 된다. 요인분석은 SPSS에서 쓰면 된다. 

대학교 기숙사신축에 따른 주변 다세대 주택의 가격변화 예측 - 석사 정진구
지난번과 바뀐 부분중에 중요한 부분이 분석 대상이다. 수용인원(대학알리미에서 10월에 공개)을 기숙사 신축을 한 대학교, 이화여대, 연세대, 홍익대 분석하려다가 뭉쳐져 있어서 홍대와 경희대로 가기로 했다. 
분석방법은 이중차분법을 이용하였다. 
기숙사 건립 시행 전, 후 부구분. 시점을 어느 것을 기준으로 할 것인지? 발표가 되는 순간 미래의 가격이 변화하므로, 기숙사 건립의 고시 시기에 맞추기로 했다. 
홍익대는 서교동 국토부 실거래가 기준, 다세대 월세 연립 자료를 구했다. 다가구는 거리를 변수를 추가적으로 쓸수가 없다. 홍대의 비교 대상은 서강대이며, 신수동과 대흥동을 분석했다. 
경희대는 1200명 늘어났고, 회기동 이문동 데이터를 구했다. 비슷한 곳으로 외대가 있었는데 가장 가까운 고려대로 변경하여 설정했다. 

종속변수는 임대료, 독립변수는 전용면적, 층수, 경과년수이다. 
표본은 842개를 활용하였다. 
홍익대-서강대, 경희대-고려대 기초통계량

교수님 말씀 : 월세로 할 것이면 입주 시점으로 해야한다. 매매가로 한다면 발표시점을 분석해야 한다. 이것만 고치면 되겠다. 

드럭스토어의 매출 영향에 관한 연구 - 박사과정 홍기창

국내 시장은 2009년 1500억가량, 2017년에 1조 7천억 가량으로 높은 성장세를 보인다. 배경에는 화장품 브랜드 하락으로 드럭스토어가 확장되고 있다는 말이 있음. 1999년 올리브영 약사법 규정으로 의약법 규제, 건강미용 관련 상품으로 운영. 2011년 일반의약품 허가. 건강 미용상품류

선행연구
1. 오세준(2016) 중소기업 프랜차이즈 매출, 미치는 영향
2. 최유나(2014) 편의점 매출액, 방문객, 지역요인 등 
3. 이지은(2014) 아웃도어스포츠매장, 매출액, 상권특성, 인구수, 접근특성 등 
4. 서경석(2014) 여성패션 소매점, 쇼윈도 등 

매출에 방문객수를 추가해서 연구가설 설정 
가설 1. 드럭스토어의 입지가 우수할 수록 매출에 영향을 미칠 것이다. 
가설 2. 드럭스토어의 입지가 우수할 수록 방문객 수에 영향을 미칠 것이다. 

GARCH-MIDAS모형을 이용한 아파트 매매가격의 변동성 예측 - 박사과정 한세진 

분석모형 
아파트 매매가격의 수익률을 예측하지 못하는 변동성을 구함. 가중함수, 구체적 식.
예측력 평가. 기하브라우니언 모션 가정으로 변동성을 측정. 
이것을 평가하는 방법으로 RMSE를 이용.
실증분석
아파트 매매가격, 거시경제변수, 산업 생산지수, 물가, 환율, 로그차분하여 사용.
2008년 4월~2018년 9월까지 분석. 
기초통계량
실증분석결과
추정결과 
데이터를 모형에 돌리면, 변동성이 나온다. 녹색은 전체 변동성, 파란색은 거시경제 변수가 반영된 그래프가 나온다. 

교수님 말씀 : 예측력 검정을 할때는 두 방식을 다 해야한다.