// references.jsx — 모델 근거 레퍼런스 (국내외 논문·저널·공시자료) // 각 요인이 어떤 학술/공시 근거에 기반하는지 명시. 프론트는 요약, 본 페이지는 전체. const REF_SOURCES = { // 공시·통계 (1차 데이터) rtms: { label: '국토교통부 실거래가 공개시스템 (RTMS)', org: '국토교통부', kind: '공시', url: 'https://rt.molit.go.kr', note: '아파트 매매·전월세 실거래 신고 원자료. 전국 시군구·읍면동·단지·전용면적·층·거래일 단위.' }, reb: { label: '전국주택가격동향조사 (R-ONE)', org: '한국부동산원', kind: '공시', url: 'https://www.reb.or.kr/r-one', note: '주간·월간 매매/전세 가격지수, 변동률, 거래량, 전세가율 공식 통계.' }, kb: { label: 'KB주택가격동향 · 월간 시계열', org: 'KB국민은행', kind: '공시', url: 'https://kbland.kr/webview.html#/main/statistics', note: '매매·전세 지수, PIR(소득대비주택가격), 매수우위지수 등 장기 시계열.' }, ecos: { label: '경제통계시스템 (ECOS)', org: '한국은행', kind: '공시', url: 'https://ecos.bok.or.kr', note: '기준금리, 주택담보대출 금리, 통화량(M2), 가계신용 등 거시 지표.' }, kosis: { label: '국가통계포털 (KOSIS)', org: '통계청', kind: '공시', url: 'https://kosis.kr', note: 'CPI, GDP, 인구이동, 가구소득, 미분양 등.' }, applyhome: { label: '청약홈 경쟁률·공급 통계', org: '한국부동산원', kind: '공시', url: 'https://www.applyhome.co.kr', note: '단지별 청약 경쟁률·공급물량.' }, krihs: { label: '부동산시장 진단·전망', org: '국토연구원(KRIHS)', kind: '리포트', url: 'https://www.krihs.re.kr', note: '반기 주택시장 전망, 정책 영향 분석.' }, kdi: { label: 'KDI 부동산시장 동향·정책연구', org: '한국개발연구원(KDI)', kind: '리포트', url: 'https://www.kdi.re.kr', note: 'GTX 등 교통 인프라의 지가 효과, 금리-주택가격 연구.' }, // 국내 학술 jhs: { label: '주택연구 (Housing Studies Review)', org: '한국주택학회', kind: '논문', url: 'https://www.khousing.or.kr', note: '헤도닉 가격모형 기반 학군·교통 프리미엄 실증 다수.' }, kreaa: { label: '부동산학연구', org: '한국부동산분석학회', kind: '논문', url: 'http://www.kreaa.or.kr', note: '실거래가 시계열·공급·금리 요인의 가격결정 분석.' }, kticonf:{ label: '국토연구 (The Korea Spatial Planning Review)', org: '국토연구원', kind: '논문', url: 'https://www.krihs.re.kr', note: '광역교통망(GTX)·신도시 개발의 인접 단지 가격 효과.' }, // 해외 학술 (방법론·이론 근거) rosen: { label: 'Hedonic Prices and Implicit Markets (Rosen, 1974)', org: 'Journal of Political Economy', kind: '논문(해외)', url: 'https://www.journals.uchicago.edu/doi/10.1086/260169', note: '주택 특성별 가격 분해(헤도닉) 이론의 출발점.' }, caseshiller: { label: 'The Efficiency of the Market for Single-Family Homes (Case & Shiller, 1989)', org: 'American Economic Review', kind: '논문(해외)', url: 'https://www.nber.org/papers/w2506', note: '주택가격의 모멘텀·자기상관 → 단기 추세 예측 근거.' }, glaeser:{ label: 'Housing Supply and Housing Bubbles (Glaeser et al., 2008)', org: 'Journal of Urban Economics', kind: '논문(해외)', url: 'https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0094119008000557', note: '공급 탄력성과 가격 변동성의 관계 → 공급물량 가중치 근거.' }, himmelberg: { label: 'Assessing High House Prices: Bubbles, Fundamentals (Himmelberg et al., 2005)', org: 'Journal of Economic Perspectives', kind: '논문(해외)', url: 'https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/089533005775196769', note: 'PIR·이자율 기반 적정가치 평가 프레임.' }, shap: { label: 'A Unified Approach to Interpreting Model Predictions (Lundberg & Lee, 2017)', org: 'NeurIPS', kind: '논문(해외)', url: 'https://arxiv.org/abs/1705.07874', note: '요인별 기여도(SHAP) 산출 방법론.' }, lgbm: { label: 'LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting (Ke et al., 2017)', org: 'NeurIPS', kind: '논문(해외)', url: 'https://papers.nips.cc/paper/6907-lightgbm', note: '예측 모델의 핵심 알고리즘.' }, }; // 12개 요인 → 근거 소스 매핑 const FACTOR_REFS = [ { id: 'transactions', label: '실거래가 추이', weight: 18.4, refs: ['rtms', 'caseshiller', 'kreaa'] }, { id: 'supply', label: '공급 물량 (입주예정)', weight: 14.2, refs: ['reb', 'glaeser', 'krihs'] }, { id: 'rates', label: '기준금리 / 대출 규제', weight: 11.8, refs: ['ecos', 'kdi', 'himmelberg'] }, { id: 'transit', label: '교통 호재 (GTX·역세권)', weight: 9.6, refs: ['kdi', 'kticonf'] }, { id: 'school', label: '학군 / 학원가', weight: 8.1, refs: ['jhs', 'rosen'] }, { id: 'redev', label: '재건축 / 재개발 단계', weight: 7.4, refs: ['reb', 'krihs'] }, { id: 'pir', label: 'PIR (소득 대비 가격)', weight: 7.0, refs: ['kb', 'himmelberg'] }, { id: 'macro', label: '거시 경제 (GDP·CPI)', weight: 6.2, refs: ['kosis', 'ecos'] }, { id: 'volume', label: '거래량 / 매물 수', weight: 5.7, refs: ['rtms', 'reb'] }, { id: 'jeonse', label: '전세가율', weight: 4.8, refs: ['kb', 'reb'] }, { id: 'income', label: '지역별 소득 수준', weight: 3.5, refs: ['kosis'] }, { id: 'pop', label: '인구 이동 / 청약 경쟁률', weight: 3.3, refs: ['kosis', 'applyhome'] }, ]; const KIND_COLOR = { '공시': '#1FB57A', '리포트': '#2D7FF9', '논문': '#8B5CF6', '논문(해외)': '#FFB020' }; // 요인별 상세 설명 (클릭 시 표시) — 무엇을·왜·어떻게·현재값 const FACTOR_DETAIL = { transactions: { what: '단지·평형별 국토부 실거래 신고가의 최근 추세(6개월 이동평균)', why: '실제 체결가는 호가보다 시장을 정확히 반영하며, 단기 모멘텀이 다음 분기 가격을 예측하는 가장 강한 신호입니다.', how: '6·12개월 변화율과 거래 빈도를 결합해 추세 강도를 점수화', now: '전국 평균 +0.42% MoM · 서울 +0.8%' }, supply: { what: '향후 2년 입주 예정 물량과 분양 일정', why: '공급이 늘면 가격 상승이 둔화됩니다(공급탄력성 이론). 입주 폭탄 지역은 단기 조정 위험.', how: '권역별 입주물량 대비 수요(가구 증가)를 비율화', now: '서울 입주물량 전년比 −32% (공급 부족 → 상방)' }, rates: { what: '한국은행 기준금리와 DSR 등 대출 규제', why: '금리는 대출 이자·구매력을 직접 좌우합니다. 규제 완화는 수요를 늘립니다.', how: '기준금리 수준·방향 + 규제 강도를 결합', now: '기준금리 2.75% 동결 · DSR 완화 검토' }, transit: { what: 'GTX·지하철 신설/연장 등 교통 인프라 진척도', why: '역세권 접근성 개선은 인접 단지에 뚜렷한 프리미엄을 형성합니다(KDI 연구).', how: '노선 진척률·개통 임박도로 가중', now: 'GTX-A·C 진척률 87%' }, school: { what: '학군·학원가 밀집도와 명문 배정 여부', why: '교육 수요는 비탄력적이라 학군 우수지는 하방 경직성이 강합니다(헤도닉 분석).', how: '학원 밀집도·학업성취·배정학교 등급', now: '대치·분당·목동 강세' }, redev: { what: '재건축·재개발 사업 단계(안전진단~사업시행~관리처분)', why: '단계가 진척될수록 불확실성이 줄며 가치가 단계적으로 반영됩니다.', how: '정비사업 단계별 가중 + 분담금 리스크 차감', now: '주요 단지 사업시행계획 단계' }, pir: { what: '가구소득 대비 주택가격 배율(Price to Income Ratio)', why: 'PIR이 역사적 고점이면 추가 상승 여력이 제한됩니다(적정가치 평가).', how: '지역 중위소득 대비 중위가격 배율', now: '서울 28.4 (역사적 고점권 → 하방 요인)' }, macro: { what: 'GDP 성장률·소비자물가(CPI) 등 거시 환경', why: '경기·물가는 자산 전반의 방향을 좌우하는 배경 변수입니다.', how: 'GDP·CPI·고용 추세를 종합 스코어링', now: 'GDP +2.1% · CPI 2.4%' }, volume: { what: '거래량과 시장 매물(재고) 수', why: '거래량 증가는 가격 상승의 선행지표, 매물 적체는 하락 신호입니다.', how: '거래량 MoM + 매물 회전율', now: '거래량 +24% MoM' }, jeonse: { what: '매매가 대비 전세가 비율(전세가율)', why: '전세가율이 높으면 갭이 작아 하방을 지지하고 투자 진입이 쉽습니다.', how: '전세/매매 비율의 수준·추세', now: '전국 평균 54.2%' }, income: { what: '지역별 가구 소득 수준과 증가율', why: '소득이 높고 늘어나는 지역은 구매력 기반 수요가 탄탄합니다.', how: '국세청 통합소득 + 증가율', now: '강남3구 +6.4% YoY' }, pop: { what: '인구 순유입과 청약 경쟁률', why: '인구가 몰리고 청약 경쟁이 치열하면 실수요가 강하다는 의미입니다.', how: '순이동 + 청약 경쟁률', now: '청약 경쟁률 평균 18:1' }, }; function ReferencesPage() { const isMobile = useIsMobile(); const focusId = (() => { try { return new URLSearchParams((location.hash.split('?')[1] || '')).get('f'); } catch (e) { return null; } })(); useEffect(() => { document.title = '모델 근거·레퍼런스 — 우리집사기'; window.UJTrack.track('view_references', { focus: focusId }); if (focusId) { const el = document.getElementById('factor-' + focusId); if (el) setTimeout(() => el.scrollIntoView({ behavior: 'smooth', block: 'center' }), 200); } }, [focusId]); const allRefs = Object.entries(REF_SOURCES); const byKind = {}; allRefs.forEach(([id, r]) => { (byKind[r.kind] = byKind[r.kind] || []).push({ id, ...r }); }); const focusFactor = focusId ? FACTOR_REFS.find(f => f.id === focusId) : null; return (
{/* 선택한 요인 상세 (요인 클릭 시) */} {focusFactor && FACTOR_DETAIL[focusFactor.id] && (
{[['무엇을 보나', FACTOR_DETAIL[focusFactor.id].what], ['왜 중요한가', FACTOR_DETAIL[focusFactor.id].why], ['모델에서 어떻게 쓰나', FACTOR_DETAIL[focusFactor.id].how], ['현재 수치', FACTOR_DETAIL[focusFactor.id].now]].map(([k, v]) => (
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{v}
))}
근거 자료
{focusFactor.refs.map(rid => { const r = REF_SOURCES[rid]; return ( {r.org} ↗ ); })}
)} {/* 방법론 요약 */}
1차 데이터 — 국토부 RTMS 실거래가를 기준으로, 한국부동산원·KB·한국은행·통계청 공시 통계를 결합합니다.
모델 — LightGBM(Gradient Boosting)으로 12개 요인을 학습하고, SHAP으로 각 요인의 기여도를 분해합니다.
이론 근거 — 헤도닉 가격모형(Rosen, 1974), 주택가격 모멘텀(Case & Shiller, 1989), 공급탄력성(Glaeser, 2008), PIR 적정가치(Himmelberg, 2005) 등 검증된 연구에 기반합니다.
{/* 요인별 근거 */}
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{/* 전체 레퍼런스 목록 */} {['공시', '리포트', '논문', '논문(해외)'].map(kind => (
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※ 외부 데이터·논문의 저작권은 각 기관·저자에 귀속됩니다. 본 서비스는 공개된 공시자료와 검증된 연구 방법론을 근거로 한 정보 제공 도구이며, 투자 자문이 아닙니다. 실제 거래 전 등기부등본·공인중개사·세무사 확인을 권장합니다.
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