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본 연구는 비아파트의 대표적인 주거유형인 다세대주택의 가격지수 산정의 필요성에 주목하여, 서울시를 중심으로 소지역 단위 가격지수 산정 가능성과 유용성을 검토하였다. 이를 위해 하위시장을 효율적으로 포착할 수 있는 트리 기반의 머신러닝 모형인 LightGBM을 활용하여 다세대주택에 대하여 실거래가격이 공개된 2006년부터 2024년까지 개별 주택의 월별 가격을 추정한 후 가격지수를 산정하였다. 최종 선정된 모형의 성능(MAPE 기준)은 9.31%로, 서울 전체 지역에 대하여 가격 변화를 효과적으로 포착할 수 있음을 확인하였다. 특히 재정비촉진지구 등 특정 지구에서 뚜렷한 가격 상승이 나타났으며, 이들 지구가 포함된 자치구의 가격지수가 높게 도출되었다. 또한, 서울시 전체를 대상으로 작성한 가격지수는 조사․평가가격 기반 지수보다 실거래가격 기반 지수와 유사한 양상을 보였다. 본 연구에서 구축한 머신러닝 기반 다세대주택의 소지역 지수는 향후 부동산 사기 예방, 공공개입의 근거자료 등 정책 활용도가 높을 것으로 기대된다. 향후 단독․다가구주택 가격지수 산정으로의 확장과 인근 아파트 가격 영향 분석 및 재정비사업과의 관계분석을 통해 저층주거지 시장에 대한 이해를 더욱 심화할 필요가 있다.

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주택 공급이 전세가격 변동에 미치는 장·단기 효과 및 공간적 파급 분석 = Analyzing the short- and long-term effects of housing supply on jeonse price fluctuations and their spatial spillovers 최진, 진창하 p. 5-28
지역 주택가격 변화가 주택연금의 자발적 해지에 미치는 영향 = The impact of regional housing price changes on voluntary termination of reverse mortgages : focusing on age-group differences controlling for mortality risk : 사망 위험 통제를 통한 연령층별 차이를 중심으로 이성원 p. 29-44
전세보증금 채무불이행이 경매건수에 미치는 영향 = The effect of choense deposit defaults on the number of foreclosure auctions : focusing on the Seoul metropolitan area : 수도권을 중심으로 김성찬, 성주한 p. 45-68
공공임대주택과 민간임대주택 거주가구의 주거이동 의향 결정요인 비교 분석 = Comparative analysis of mobility intentions among households in public and private rental housing 김수상, 김남정 p. 69-91
머신러닝을 활용한 다세대주택 매매가격지수 산정에 관한 연구 = Constructing a multi-family housing sales price index using machine learning : focusing on small-area units in Seoul : 서울시 소지역 단위를 중심으로 이소영, 김경민 p. 93-127

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