뉴스 빅데이터를 이용한 전세 가격 예측 - 토픽모형 분석을 중심으로 -

초록

본 연구는 ‘전세’관련 뉴스기사 빅데이터의 월별 토픽 비중을 이용하여 전세가격변동률 예측력 향상에 관한 실증분석이다. 이를 위하여 KB국민은행의 전국 전세가격지수 자체를 활용한 아리마 기본모형과 여기에 토픽 비중을 포함하는 모형과의 RMSE 및 MAE를 비교하였다. 사전분석으로 진행한 교차상관분석에서는 ‘전세’, ‘월세’, ‘정책’, ‘분양’의 토픽이 전세가격변동률에 선행성을 보였으며, 그랜저인과관계 분석 결과 월별 각 토픽 비중이 전세가격변동률에 직·간접적으로 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 결론적으로 토픽 비중을 포함하는 모형의 예측력이 10~11개월의 시차에서 기본모형대비 최대의 향상률을 보였다. 이는 전세시장 분석시 토픽 비중을 활용한다면, 보다 정확한 가격예측이 가능함을 의미하며, 이러한 결과는 향후 전세 거주의 주 계층인 서민층의 주거안정에 선제적으로 대응하는 정책 입안 활용에 도움이 될 것으로 판단된다.

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