머신러닝을 활용한 경쟁입찰토지의 낙찰 영향요인 및 예측가능성 연구-택지개발사업지구 내 공공의 토지판매를 중심으로-

초록

이 연구는 한국의 공공택지개발사업지구 내 토지판매를 중심으로 경쟁입찰토지의 낙찰요인과 낙찰여부의 예측 가능성을 분석하였다. 첫째, 경쟁입찰토지의 낙찰여부에 영향을 미치는 요인분석을 위하여 로지스틱모형 회귀분석한 결과, 개별특성변수인 공고횟수(-), 면적(-), 공고금액(+)으로 낙찰여부에 유의미한 영향을 미쳤으며, 경제적 특성변수인 주택건설인허가실적(-), 미분양주택현황(+), 부동산심리지수(+), 아파트매매가격지수(+), 토지지가지수(-), 대출금리(-)으로 낙찰에 유의미한 영향을 주었다. 둘째, 경쟁입찰토지 낙찰 여부에 관한 예측 가능성을 비교분석하기 위하여 머신러닝을 활용하여 분석한 결과, RandomForest (85.44%), XGBoost (91.33%), LightGMB (91.47%)순으로 높은 정확성을 보여주었다. 마지막으로, 학습기간이 낙찰 여부에 관한 예측 가능성에 영향을 주는지 비교 분석하였는데, 분석결과 기간이 길수록(데이터가 많을수록) 학습에 영향을 주어 예측정확성을 높일수 있었다.

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