Prediction of Bidding Rate of Residential Auction Items using Model Stacking

Tae Hyun Park; Jae Joon Ahn; Kyong Joo Oh

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자료유형: 학술저널

저자정보: Tae Hyun Park (Yonsei University) Jae Joon Ahn (Yonsei University) Kyong Joo Oh (Yonsei University)

저널정보: 계명대학교 자연과학연구소 Quantitative Bio-Science Quantitative Bio-Science Vol.40 No.2

발행연도: 2021.11

수록면: 63 - 69 (7page)

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Recently, as interest in real estate auctions has grown, research on predicting the bidding price has been actively underway. The hedonic price model, one that is traditionally used to evaluate the value of real estate, uses simple linear regression and has the disadvantage of delivering a poor predictive performance. To compensate for this, recent research using machine learning or deep learning has been actively conducted in the real estate sector. It was found that the predictive performance of machine learning surpassed that of the traditional hedonic price model in predicting the bidding rate. In this paper, we try to find a method that performs better than the current machine learning model while predicting the bidding rate. In previous studies, Bagging and Boosting methodologies, among ensemble methodologies, have been used. In this paper, we use the model stacking method to predict the bidding price of a real estate auction.

#Real estate #Auction #Forecasting #Machine learning #Deep learning

참고문헌 (14)

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이해경 / 2009 / 경매시장의 진정한 낙찰가율 추정에 관한 연구 - 강남3구의 아파트를 중심으로 - / 주택연구 17(4):233~258

이규태 / 2017 / 구분소유 상가의 경매 매각가격 결정요인 분석 / 부동산학연구 23(3):87~104

양준혁 / 2020 / Forecasting the KOSPI 200 Stock Index Based on LSTM Autoencoder / Quantitative Bio-Science 39(2):101~109

이상규 / 2020 / KOSPI200 Index Prediction Using Sequence-to-Sequence based on Denoising Filter and Attention Mechanism / Quantitative Bio-Science 39(2):127~135

Rosen S / 1974 / Hedonic prices and implicit markets : product differ"entiation in pure competition / J Polit Econ 82:34~55

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