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AVM을 활용한 주택가격지수 작성에 관한 연구
한국부동산연구원은 AVM을 활용한 주택가격지수 작성 가능성을 분석한 보고서를 발표하였다.
- 주택가격지수는 시장의 전반적인 동향을 파악하고 향후 주택시장의 흐름과 방향을 보여주는 지표로서, 정확성과 대표성의 확보가 중요함. 그러나, 국내에서 활용되는 기존 주요 지수들은 표본 기반 산정방식의 한계로 인해 전체 시장을 충분히 대표하지 못하거나, 거래가 부족한 지역의 정보를 반영하지 못하는 제약이 존재함.
한편, 최근에는 부동산 관련 빅데이터의 축적과 더불어 인공지능, 머신러닝 등 첨단 기술의 발전이 가속화됨에 따라 자동가치산정모형(AVM)이 고도화되면서 기존 주택가격지수가 가지고 있던 제약을 극복할 수 있는 새로운 가능성이 열리고 있음. 이러한 흐름에 발맞추어, 한국감정평가사협회(KAPA)는 감정평가 분야에서 축적된 전문성과 실무 경험을 융합하여 자체적인 자동가치산정모형(KAPA-AVM)을 개발하였음. 이 모형은 평가 선례나 실거래 여부와 무관하게 전국 대부분의 공동주택 가치를 산정할 수 있어, 전수자료에 준하는 표본 확보가 가능함. 이를 통해 거래가 드문 지역이나 소규모 하위시장에서도 주택가격 추이를 정밀하게 분석하고 시장을 대표하는 지수를 안정적으로 산출할 수 있는 잠재적 장점이 있는 것으로 판단됨.
- 본 연구는 KAPA-AVM 기반의 공동주택 가격자료를 활용하여 기존 지수의 한계를 보완하고 세부 시장의 변동을 정밀하게 반영할 수 있는 새로운 주택가격지수 작성 가능성을 검토하였음. 분석결과, AVM 기반 지수는 다음과 같은 측면에서 기존 지수를 보완해줄 수 있을 것으로 기대함. 첫째, 주택 거래가 희소하여 지수 작성이 어려웠던 하위시장에 대해서도 가격정보를 제공함으로써 세분화된 시장 진단뿐만 아니라 지역별·주택유형별 정책 수립에도 기여할 수 있음. 둘째, 거래 여부와 관계없이 전국 대부분의 공동주택 가격을 산정함으로써, 제한적인 표본으로부터 발생하는 기존 지수의 대표성 한계를 보완할 수 있을 것으로 기대함.
- 주택가격지수는 시장의 전반적인 동향을 파악하고 향후 주택시장의 흐름과 방향을 보여주는 지표로서, 정확성과 대표성의 확보가 중요함. 그러나, 국내에서 활용되는 기존 주요 지수들은 표본 기반 산정방식의 한계로 인해 전체 시장을 충분히 대표하지 못하거나, 거래가 부족한 지역의 정보를 반영하지 못하는 제약이 존재함.
한편, 최근에는 부동산 관련 빅데이터의 축적과 더불어 인공지능, 머신러닝 등 첨단 기술의 발전이 가속화됨에 따라 자동가치산정모형(AVM)이 고도화되면서 기존 주택가격지수가 가지고 있던 제약을 극복할 수 있는 새로운 가능성이 열리고 있음. 이러한 흐름에 발맞추어, 한국감정평가사협회(KAPA)는 감정평가 분야에서 축적된 전문성과 실무 경험을 융합하여 자체적인 자동가치산정모형(KAPA-AVM)을 개발하였음. 이 모형은 평가 선례나 실거래 여부와 무관하게 전국 대부분의 공동주택 가치를 산정할 수 있어, 전수자료에 준하는 표본 확보가 가능함. 이를 통해 거래가 드문 지역이나 소규모 하위시장에서도 주택가격 추이를 정밀하게 분석하고 시장을 대표하는 지수를 안정적으로 산출할 수 있는 잠재적 장점이 있는 것으로 판단됨.
- 본 연구는 KAPA-AVM 기반의 공동주택 가격자료를 활용하여 기존 지수의 한계를 보완하고 세부 시장의 변동을 정밀하게 반영할 수 있는 새로운 주택가격지수 작성 가능성을 검토하였음. 분석결과, AVM 기반 지수는 다음과 같은 측면에서 기존 지수를 보완해줄 수 있을 것으로 기대함. 첫째, 주택 거래가 희소하여 지수 작성이 어려웠던 하위시장에 대해서도 가격정보를 제공함으로써 세분화된 시장 진단뿐만 아니라 지역별·주택유형별 정책 수립에도 기여할 수 있음. 둘째, 거래 여부와 관계없이 전국 대부분의 공동주택 가격을 산정함으로써, 제한적인 표본으로부터 발생하는 기존 지수의 대표성 한계를 보완할 수 있을 것으로 기대함.
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