Exploring Spatial Heterogeneity in Factors for Apartment Prices in Seoul Using Moran Eigenvector Spatial Filtering Based on Spatially Varying Coefficients

doi:10.25202/JAKG.8.2.14

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2019 Vol.8, Issue 2 Preview Page

Exploring Spatial Heterogeneity in Factors for Apartment Prices in Seoul Using Moran Eigenvector Spatial Filtering Based on Spatially Varying Coefficients 모런 고유벡터 공간 필터링 기반 공간 가변 계수를 이용한 서울시 아파트 가격 결정요인의 공간적 이질성 탐색: 구형모

2019. pp. 321~335

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Abstract

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References

강수진･서원석, 2016, “지하철 노선 및 역사특성이 아파트 매매가격에 미치는 영향 분석,” 국토연구, 89, 149-162.
강창덕, 2010, “GWR 접근법을 활용한 부동산 감정 평가 모형 연구: 서울시 아파트를 사례로,” 부동산연구, 20(2), 107-132.
구형모, 2018, “대학 진학 이동과 대학 졸업자 취업 이동의 공간적 특성 탐색,” 한국도시지리학회지, 21(3), 109-122.
김감영, 2016, “주택시장지역 구획을 위한 공간 최적화 모형,” 한국지도학회지, 16(1), 53-65.
김감영, 2017, “아파트 매매가격 변동의 시공간적 역동성 탐색,” 한국지도학회, 17(2), 45-62.
김경근, 2019, “변화의 시대에 교육은 미래 세대의 삶을 적절히 준비하고 있는가,” 한국사회학회 심포지움 논문집, 73-103.
김경민･이양원, 2007, “사교육시장 및 교육성과가 아파트가격에 미치는 영향: 2004년 이후 아파트가격 상승기를 중심으로,” 국토연구, 55, 239-252.
김민성･박세운, 2014, “공간회귀모형을 이용한 아파트 가격 결정요인에 관한 연구,” 한국산업경제학회 정기학술발표대회 초록집, 113-132.
김소연･김영호, 2013, “주거지 인문환경의 공간 속성을 고려한 주택 가격 결정 모형: 서울시 아파트를 대상으로,” 한국지도학회지, 13(3), 41-56.
김익회, 2005, “GWR을 이용한 지가설명함수의 공간적 이질성(Spatial heterogeneity) 탐색: 서울시 서초구·강남구·송파구를 사례로,” 서울대학교 석사학위논문.
김정희, 2018, “공간-통계 융합 자료를 이용한 공동주택의 가격결정모형 비교 분석,” 한국사진지리학회지, 28(1), 13-26.
김혜영･전철민, 2012, “공간구문론 및 지리적 가중회귀 기법을 이용한 지가분석,” 한국지리정보학회지, 15(2), 35-45.
남형권･서원석, 2017, “지리가중회귀모델을 이용한 아파트 점유형태별 전철역의 접근성 가치 비교분석,” 서울도시연구, 18(2), 65-79.
박운선･임병준, 2010, “헤도닉 가격모형을 활용한 아파트 가격결정요인 분석: 서울시 및 부산시를 중심으로,” 대한부동산학회지, 28(2), 245-271.
이상일･조대헌･이민파, 2015, “일변량 공간연관성통계량에 대한 비교연구 (I): 전역적 S 통계량을 중심으로,” 한국지리학회지, 4(2), 329-345.
이상일･조대헌･이민파, 2016, “일변량 공간연관성통계량에 대한 비교연구 (II): 국지적 S_i 통계량을 중심으로,” 한국지리학회지, 5(3), 375-396.
임준홍･홍성효, 2015, “교육성취의 아파트가격에 대한 영향: 서울시 사례분석,” 부동산학연구, 21(1), 75-89.
전경구, 2012, “교육환경이 아파트 가격에 미치는 상호작용 효과분석,” 한국지역개발학회지, 24(3), 1-24.
전창우･조대헌･주뢰, 2018, “지리가중능형회귀(GWRR)를 이용한 미세먼지(PM10)의 공간적 이질성 탐색,” 한국지도학회지, 18(3), 91-104.
정수연, 2006, “교육요인이 서울아파트가격에 미치는 영향에 관한 연구,” 국토계획, 41(2), 153-166.
조대헌, 2018, “주택가격과 인구이동 간의 연관성에 관한 공간 분석: 수도권의 전세가격을 중심으로,” 한국지리학회지, 7(3), 449-462.
진찬우･이건학, 2014, “GWL을 적용한 공간 헤도닉 모델링,” 대한지리학회지, 49(6), 917-934.
홍하연･이주형, 2015, “아파트 가격에 영향을 미치는 요인의 시공간적 영향력 변화 연구: 서울시 25개 구를 대상으로,” 서울도시연구, 16(2), 87-108.
Borcard, D. and Legendre, P., 2002, All-scale spatial analysis of ecological data by means of principal coordinates of neighbour matrices, Ecological Modelling, 153(1-2), 51-68.
Brent, R., 1973, Algorithms for Minimization without Derivatives, Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.
Casetti, E., 1972, Generating models by the expansion method: Applications to geographical research, Geographical Analysis, 41(1), 81-91.
Casetti, E., 1997, The Expansion method, mathematical modeling, and spatial econometrics, International Regional Science Review, 20(1-2), 9-33.
Chun, Y. and Griffith, D.A., 2013, Spatial Statistics and Geostatistics: Theory and Applications for Geographic Information Science and Technology, London: Sage Publications.
Fotheringham, A.S., Brunsdon, C., and Charlton, M., 2002, Geographically Weighted Regression: The Analysis of Spatially Varying Relationships, Chichester, England: John Wiley & Sons.
Griffith, D.A., 2002, A spatial filtering specification for the auto-Poisson model, Statistics and Probability Letters, 58(3), 245-251.
Griffith, D.A., 2003, Spatial Autocorrelation and Spatial Filtering: Gaining Understanding through Theory and Scientific Visualization, Berlin: Springer.
Griffith, D.A., 2008, Spatial-filtering-based contributions to a critique of geographically weighted regression (GWR), Environment and Planning A, 40(11), 2751- 2769.
Griffith, D.A. and Haining, R., 2006, Beyond mule kicks: The Poisson distribution in geographical analysis, Geographical Analysis, 38(2), 123-139.
Griffith, D.A. and Layne, L., 1997, Uncovering relationships between geo-statistical and spatial autoregressive models, in American Statistical Association, ed., The 1996 Proceedings of the Section on Statistics and the Environment, Alexandria, VA: American Statistical Association, 91-96.
Helbich, M. and Griffith, D.A., 2016, Spatially varying coefficient models in real estate: Eigenvector spatial filtering and alternative approaches, Computers, Environment and Urban Systems, 57, 1-11.
Koo, H., Chun, Y., and Griffith, D.A., 2018, Integrating spatial data analysis functionalities in a GIS environment: Spatial analysis using ArcGIS engine and R (SAAR), Transactions in GIS, 22(3), 721-736.
Lin, G. and Zhang, T., 2007, Loglinear residual tests of Moran’s I autocorrelation and their applications to Kentucky breast cancer data, Geographical Analysis, 39(3), 293-310.
Redfearn, C.L., 2009, How informative are average effects? Hedonic regression and amenity capitalization in complex urban housing markets, Regional Science and Urban Economics, 39(3), 297-306.
Seya, H., Murakami, D., Tsutsumi, M., and Yamagata, Y., 2015, Application of LASSO to the eigenvector selection problem in eigenvector-based spatial filtering, Geographical Analysis, 47(3), 284-299.
Tiefelsdorf, M. and Boots, B., 1995, The exact distribution of Moran’s I, Environment and Planning A, 27(6), 985-999.
Wheeler, D., 2009, Simultaneous coefficient penalization and model selection in geographically weighted regression: The geographically weighted lasso, Environment and Planning A, 41(3), 722-742.
Wheeler, D. and Tiefelsdorf, M., 2005, Multicollinearity and correlation among local regression coefficients in geographically weighted regression, Journal of Geographical Systems, 7(2), 161-187.
국가교통데이터베이스, https://www.ktdb.go.kr/www/index.do
국토교통부 실거래가 공개시스템, http://rt.molit.go.kr
국토정보플랫폼 생활기반시설 접근성 지표, http://map.ngii.go.kr/ms/life/lifeInfrastructureMap.do
서울교통공사, “서울시 역코드로 지하철역 위치 조회”, https://data.seoul.go.kr
학교알리미, https://www.schoolinfo.go.kr
SAAR(ver.1.0.7), https://thesaar.github.io
spgwr: Geographically Weighted Regression, https://cran.r-project.org/web/packages/spgwr/index.html

Information

Publisher :The Association of Korean Geographers
Publisher(Ko) :한국지리학회
Journal Title :Journal of the Association of Korean Geographers
Journal Title(Ko) :한국지리학회지
Volume : 8
No :2
Pages :321~335
DOI :https://doi.org/10.25202/JAKG.8.2.14

[1] 강수진･서원석, 2016, “지하철 노선 및 역사특성이 아파트 매매가격에 미치는 영향 분석,” 국토연구, 89, 149-162.

[2] 강창덕, 2010, “GWR 접근법을 활용한 부동산 감정 평가 모형 연구: 서울시 아파트를 사례로,” 부동산연구, 20(2), 107-132.

[3] 구형모, 2018, “대학 진학 이동과 대학 졸업자 취업 이동의 공간적 특성 탐색,” 한국도시지리학회지, 21(3), 109-122.

[4] 김감영, 2016, “주택시장지역 구획을 위한 공간 최적화 모형,” 한국지도학회지, 16(1), 53-65.

[5] 김감영, 2017, “아파트 매매가격 변동의 시공간적 역동성 탐색,” 한국지도학회, 17(2), 45-62.

[6] 김경근, 2019, “변화의 시대에 교육은 미래 세대의 삶을 적절히 준비하고 있는가,” 한국사회학회 심포지움 논문집, 73-103.

[7] 김경민･이양원, 2007, “사교육시장 및 교육성과가 아파트가격에 미치는 영향: 2004년 이후 아파트가격 상승기를 중심으로,” 국토연구, 55, 239-252.

[8] 김민성･박세운, 2014, “공간회귀모형을 이용한 아파트 가격 결정요인에 관한 연구,” 한국산업경제학회 정기학술발표대회 초록집, 113-132.

[9] 김소연･김영호, 2013, “주거지 인문환경의 공간 속성을 고려한 주택 가격 결정 모형: 서울시 아파트를 대상으로,” 한국지도학회지, 13(3), 41-56.

[10] 김익회, 2005, “GWR을 이용한 지가설명함수의 공간적 이질성(Spatial heterogeneity) 탐색: 서울시 서초구·강남구·송파구를 사례로,” 서울대학교 석사학위논문.

[11] 김정희, 2018, “공간-통계 융합 자료를 이용한 공동주택의 가격결정모형 비교 분석,” 한국사진지리학회지, 28(1), 13-26.

[12] 김혜영･전철민, 2012, “공간구문론 및 지리적 가중회귀 기법을 이용한 지가분석,” 한국지리정보학회지, 15(2), 35-45.

[13] 남형권･서원석, 2017, “지리가중회귀모델을 이용한 아파트 점유형태별 전철역의 접근성 가치 비교분석,” 서울도시연구, 18(2), 65-79.

[14] 박운선･임병준, 2010, “헤도닉 가격모형을 활용한 아파트 가격결정요인 분석: 서울시 및 부산시를 중심으로,” 대한부동산학회지, 28(2), 245-271.

[15] 이상일･조대헌･이민파, 2015, “일변량 공간연관성통계량에 대한 비교연구 (I): 전역적 S 통계량을 중심으로,” 한국지리학회지, 4(2), 329-345.

[16] 이상일･조대헌･이민파, 2016, “일변량 공간연관성통계량에 대한 비교연구 (II): 국지적 S_i 통계량을 중심으로,” 한국지리학회지, 5(3), 375-396.

[17] 임준홍･홍성효, 2015, “교육성취의 아파트가격에 대한 영향: 서울시 사례분석,” 부동산학연구, 21(1), 75-89.

[18] 전경구, 2012, “교육환경이 아파트 가격에 미치는 상호작용 효과분석,” 한국지역개발학회지, 24(3), 1-24.

[19] 전창우･조대헌･주뢰, 2018, “지리가중능형회귀(GWRR)를 이용한 미세먼지(PM10)의 공간적 이질성 탐색,” 한국지도학회지, 18(3), 91-104.

[20] 정수연, 2006, “교육요인이 서울아파트가격에 미치는 영향에 관한 연구,” 국토계획, 41(2), 153-166.

[21] 조대헌, 2018, “주택가격과 인구이동 간의 연관성에 관한 공간 분석: 수도권의 전세가격을 중심으로,” 한국지리학회지, 7(3), 449-462.

[22] 진찬우･이건학, 2014, “GWL을 적용한 공간 헤도닉 모델링,” 대한지리학회지, 49(6), 917-934.

[23] 홍하연･이주형, 2015, “아파트 가격에 영향을 미치는 요인의 시공간적 영향력 변화 연구: 서울시 25개 구를 대상으로,” 서울도시연구, 16(2), 87-108.

[24] Borcard, D. and Legendre, P., 2002, All-scale spatial analysis of ecological data by means of principal coordinates of neighbour matrices, Ecological Modelling, 153(1-2), 51-68.

[25] Brent, R., 1973, Algorithms for Minimization without Derivatives, Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.

[26] Casetti, E., 1972, Generating models by the expansion method: Applications to geographical research, Geographical Analysis, 41(1), 81-91.

[27] Casetti, E., 1997, The Expansion method, mathematical modeling, and spatial econometrics, International Regional Science Review, 20(1-2), 9-33.

[28] Chun, Y. and Griffith, D.A., 2013, Spatial Statistics and Geostatistics: Theory and Applications for Geographic Information Science and Technology, London: Sage Publications.

[29] Fotheringham, A.S., Brunsdon, C., and Charlton, M., 2002, Geographically Weighted Regression: The Analysis of Spatially Varying Relationships, Chichester, England: John Wiley & Sons.

[30] Griffith, D.A., 2002, A spatial filtering specification for the auto-Poisson model, Statistics and Probability Letters, 58(3), 245-251.

[31] Griffith, D.A., 2003, Spatial Autocorrelation and Spatial Filtering: Gaining Understanding through Theory and Scientific Visualization, Berlin: Springer.

[32] Griffith, D.A., 2008, Spatial-filtering-based contributions to a critique of geographically weighted regression (GWR), Environment and Planning A, 40(11), 2751- 2769.

[33] Griffith, D.A. and Haining, R., 2006, Beyond mule kicks: The Poisson distribution in geographical analysis, Geographical Analysis, 38(2), 123-139.

[34] Griffith, D.A. and Layne, L., 1997, Uncovering relationships between geo-statistical and spatial autoregressive models, in American Statistical Association, ed., The 1996 Proceedings of the Section on Statistics and the Environment, Alexandria, VA: American Statistical Association, 91-96.

[35] Helbich, M. and Griffith, D.A., 2016, Spatially varying coefficient models in real estate: Eigenvector spatial filtering and alternative approaches, Computers, Environment and Urban Systems, 57, 1-11.

[36] Koo, H., Chun, Y., and Griffith, D.A., 2018, Integrating spatial data analysis functionalities in a GIS environment: Spatial analysis using ArcGIS engine and R (SAAR), Transactions in GIS, 22(3), 721-736.

[37] Lin, G. and Zhang, T., 2007, Loglinear residual tests of Moran’s I autocorrelation and their applications to Kentucky breast cancer data, Geographical Analysis, 39(3), 293-310.

[38] Redfearn, C.L., 2009, How informative are average effects? Hedonic regression and amenity capitalization in complex urban housing markets, Regional Science and Urban Economics, 39(3), 297-306.

[39] Seya, H., Murakami, D., Tsutsumi, M., and Yamagata, Y., 2015, Application of LASSO to the eigenvector selection problem in eigenvector-based spatial filtering, Geographical Analysis, 47(3), 284-299.

[40] Tiefelsdorf, M. and Boots, B., 1995, The exact distribution of Moran’s I, Environment and Planning A, 27(6), 985-999.

[41] Wheeler, D., 2009, Simultaneous coefficient penalization and model selection in geographically weighted regression: The geographically weighted lasso, Environment and Planning A, 41(3), 722-742.

[42] Wheeler, D. and Tiefelsdorf, M., 2005, Multicollinearity and correlation among local regression coefficients in geographically weighted regression, Journal of Geographical Systems, 7(2), 161-187.

[43] 국가교통데이터베이스, https://www.ktdb.go.kr/www/index.do

[44] 국토교통부 실거래가 공개시스템, http://rt.molit.go.kr

[45] 국토정보플랫폼 생활기반시설 접근성 지표, http://map.ngii.go.kr/ms/life/lifeInfrastructureMap.do

[46] 서울교통공사, “서울시 역코드로 지하철역 위치 조회”, https://data.seoul.go.kr

[47] 학교알리미, https://www.schoolinfo.go.kr

[48] SAAR(ver.1.0.7), https://thesaar.github.io

[49] spgwr: Geographically Weighted Regression, https://cran.r-project.org/web/packages/spgwr/index.html

Journal of the Association of Korean Geographers ISSN:2287-4739(Print) 2733-8991(Online) 한국지리학회지

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