부동산 투자를 분석에 적용하고자 하는 시도는 기존에 많았다. 하지만 자력으로 분석하는 프로세스를 구현하고자 부동산 데이터를 구축하고 분석하고자하는 시도를 할 것이다.
ㅁ 목적
- 예측인가? 수익률 분석인가?
-> 매매가 상승으로 인한 시세차익으로 수익을 얻고자하면 집값이 오를 것 같은 부동산을 예측하는 것이 중요
월세수익은 자료를 취합하고, 매입원가(취득세,복비 포함)/대출가능금액/대출이자/이를 제하고 이자수익을 계산해 최적 수익을 얻을 수 있는 곳을 찾는 것
ㅁ 부동산 가격에 대한 예측(전세투자)
- 어떤 지표를 활용해 시세차익을 얻을 수 있는 부동산을 탐지할 것인가?
1. Target indicator
- 부동산 실거래가
- 부동산 공시가
- 부동산 매매가 각각을 타겟으로 모델링가능 -> 비교 가능
: 모델로 추정한 예측값과 실거래가가 차이가 큰 경우 / 즉, 예측값은 높은데 가격이 낮게 형성되어있는 경우 해당 매물을 주의깊게 관찰 가능
* 모델링 시에는 log price를 활용하는 것이 좋을 것
* validation을 통해 타당성을 보수적으로 평가
* 모델은 과대적합보단 과소적합으로 전반적인 트렌드를 보는 방향으로 하자 why? 정확한 값(오차가 작은)을 예측하는 것이 목표가 아니라 트렌드로부터 얼마나 벗어나 있으며 그 이유는 무엇인가를 탐색하는 것이 이유이기 때문에 적절한 기준을 수립하는 것에 더 집중하기 위함
2. predictable variable
- 부동산 가격에 영향을 미친다고 생각되는 여러가지 추상적인 + 객관적 특징을 정리
1) 객관적인 변수(수치형 또는 잘 정리되어 있는 범주형 변수)
- 사이트별로 돌아다니며 적합한 데이터를 지속적으로 수집
- 분명 여러가지 테이블 + 결측값이 나올 것인데 이를 어떻게 관리 및 처리할지 초기에 고민이 필요할 것으로 보임
2) 추상적인 변수
- 학군, 역세권, (재)개발 호재 등 명확한 수치로 표현하기 힘든 변수를 수치화할 수 있는 방안 마련(이 과정이 가장 어려울 것으로 보임)
- 학군 : 중학교 기준 특목고를 몇명 보내는가(최근 3년간 평균) 등
- 역세권 : 근접한 역과는 거리가 얼마인가?
근접한 역이 몇호선인가?
근처에 버스정류장 또는 시외버스터미널이 있는가?
공항/열차 등 기타 교통수단
- 개발호재 : ???????????????????
ㅁ 월세투자
- 예측이 필요한가?
그 대신
1. 수익률을 정확하게 계산
2. 다주택자에게 적용되는 법률 등
자료를 정확하게 수집하고
집값이 내려가지만 않으면 ok
공실률 예측이 과연 필요한가?
(예측이 필요없이 직관적으로 관리가능한 부분에 대해 아무런 생각없이 분석하고 시간을 낭비하는 것은 아닌지 경계)
아무튼 결론은 스스로 기준을 수립하고 자료를 엑셀로 정리할 필요가 있음