포털 검색 지수를 활용한 전세 가격 예측 - 네이버․구글을 중심으로 -

The Jeonse Price Forecasting used by Portal Search Index - Focusing on Naver․Google Trend -

본 연구는 Naver․Google포털의 검색 지수를 활용한 전세가격예측에 관한 실증분석이다. 이를 위하여 KB국민은 행의 전세가격변동률 ARIMA 모형과 여기에 포털 검색 지수를 포함한 모형의 MAE를 비교분석하였다. 인과관계분석 결과 네이버 PC와 구글의 검색 지수가 일방향으로 전세가격변동률에 영향을 미쳤으며, 교차상관분석에서는 네이버 PC 검색 지수가 6∼7개월의 시차를 두고 전세가격변동률과 동조하는 것으로 확인되었다. 전세가격변동률 단일변량 ARIMA모형과 포털 검색 지수를 포함한 모형의 예측력 비교 결과, 포털 검색 지수를 포함한 모형의 예측력이 6∼7개월의 시차를 두고 향상되는 것으로 나타나, 앞으로 전세가격 예측시 포털 검색 지수를 활용한다면 보다 효과적이고 선제적인 정책입안과 시장대응이 가능할 수 있을 것으로 판단된다.

1. CONTENTS (1) RESEARCH OBJECTIVES This study is an analysis of the jeonse price prediction using portal Naver and Google s search index. If the portal search index is effective to predict the jeonse price, its object to portal search index is statistically confirmed that the most effective for a period of time. (2) RESEARCH METHOD This research used the data of KB Kookmin Bank jeonse price index and Naver and Google portal search index from July 2010 to December 2015 applied the granger causality test and cross correlation analysis and compared the MAE of the ARIMA model, including jeonse portal search index and jeonse price change rate ARIMA model. (3) RESEARCH FINDINGS After analyzing cross correlation analysis portal search index go ahead of the jeonse price, and granger causality test found that the portal search index affects the jeonse price. The model of including the portal search index proved to be more improvement in predictive power than the jeonse price univariate time series models at 6∼7 months time lags 2. RESULTS This study showed that the participants in jeonse market search their jeonse stuff, jeonse market conditions, loan jeonse, via the portal 6 to 7 months ahead of their jeonse contract expiration date or the new jeonse contract. It is significant that the portal search index is based on providing more accurate result of price prediction jeonse to jeonse market participants with the usage of the potal search index.