2022.10.26
Project contributor : 나정민, 도형준, 유하영, 장인성
- 나정민: "가계대출금리", "주택전세가격" data 수집, "결론" 작성
- 도형준: "가계예금총액" data 수집, data visualizaion
- 유하영: "주택매매가격" data 수집
- 장인성: "경제활동인구" data 수집, "서론 및 목차" 작성
동기
2012년 한국 건설 관리 학회 논문집 중
"주택 전세가격과 거시경제변수간의 관계연구"를 확인
논문 내용을 바탕으로 기간은 길게 변수는 같게
현재에도 영향을 미치는가?
확인해보자.
논문의 서론
전세가격 역시 거시경제변수의 영향을 받을 것이다.
따라서 본 연구의 목적은 거시 경제 변수가 주택 전세가격에
미치는 영향을 분석하는 것에 있다.
- 가계대출금리
- 가계예금총액
- 취업자 수
- 매매가격
4가지 변수를 채택
논문 분석 결과
데이터 크롤링
내가 맡은 부분은 가게대출금리
1. 한국은행 OPEN API 서비스 csv 파일 다운로드 활용
2. Open API 데이터 소싱
# 가게대출금리는 데이터 소싱의 확인 절차 기간이 길어 은행 금리로 연습.
api 이용 key 값 변수로 저장s는 시작 날짜f는 종료 날짜url 은 url주소 저장.
result 변수에 request.urlopen 저장. # url 주소는 url
소싱한 데이터 확인읽기 불가능
인코딩이 필요하다 판단.
utf-8-sig로 인코딩
파이썬 객체로 역직렬화하니 구조가 보인다.
인덱싱 해서 원하는 자료까지 찾아가는 모습.
데이터 프레임화 성공
잊지않고 타입 확인.
원하는 정보 컬럼빼고 다 드롭.
연습 종료.
결과
서론에서 보여준 논문의 자료와 최근 시점의 분석 결과를 토대로 비교후 결과 확인.
1. 처음 데이터 프레임안의 값들 중 가계예금총액이 커서 다른 지표를 보기에 비율이 맞지 않음.
2. MinMaxScaler()를 통해 value값들 정규화.
데이터 시각화 위해 불러오기.시각화 도구 : plotly
파라미터 설정.
시각화 완료.논문 <2007년~2011년 데이터>현재 <2000년~ 2020년 데이터>
상관계수 Heatmap용 변수 저장.
결론
주택 전세가격지수와 주택매매가격지수
<논문결론>
주택 매매가격지수는 여전히 전세가격과 동일한 방향이며 영향도 다른 변수보다 크다.
그 이유는 한국의 주택은 높은 투자가치로서 인식되고있다.
주택 전세가격지수와 가계대출금리
주택 전세가격지수와 가계예금총액
그래프의 모양이 비슷하다는 것으로 보아현재까지도 4가지 경제 변수는 영향을 끼치고 있다.
하지만 전세가격예측에는 사실 수많은 변수들이 작용하고 있다.만약 후일에 우리가 수 많은 변수들까지 적용시킬 수 있다면의미있는 데이터 분석이 될것이다.
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