임대 수익률이 제일 높은 아파트 자동으로 찾기




전의 포스팅에서는 부동산 임대 수익률을 구하는 아래 공식을 공유드렸습니다.  


대출제외 수익률(%) = (월세 * 12) / (총 매입액 - 보증금) * 100



이제는 실제 데이터를 사용하여 임대 수익률 높은 아파트를 자동으로 찾는 과정을 공유하려고 합니다. 


위 식에서 임대 수익률을 계산하려면 아파트 실거래가와 월세 실거래 정보가 둘 다 필요합니다.  (이전 포스팅 참고) 


그런데 실제적으로 아파트 단지별로 임대 수익률을 구하려고 하자 두 가지 문제점에 부딪힙니다. 



첫번째는 ....


부동산 거래가 항상 있는 것이 아니라는 것 -_-; 


이상적인 것은 매매와 월세가 항상 같은 시기 (적어도 같은 달)에 일어나는 것인데

거래가 활발한 대규모 아파트 단지가 아니라면 그런일은 일어나지 않습니다 ㅠㅠ



두번째는....


그 없는 거래 중 에서 같은 층에서의 매매와 월세 계약이 같은 시기에 일어나는 것. 

이건 거래가 활발한 대규모 아파트 단지라도 이런 일은 잘 일어 나지 않습니다. 

같은 층에 있는 매매가와 월세가를 고려하는 이유는 

층에 따라 매매가나 월세가가 조금씩 차이가 나기 때문입니다. 




위 두 가지 문제점으로 인해 개별 매물의 월세 수익률을 구하는 방식은 아래와 같이 조정되었습니다.  


1. 같은 시기(같은 달)에 월세 거래가 없으면 바로 직전 거래의 월세 정보를 활용한다. 


2. 같은 층이 아니라도 같은 아파트, 같은 평수라는 조건의 직전 거래의 월세 정보를 활용한다. 




이렇게 전국의 월세 수익률을 자동으로 계산하였고 

그 정보들은 곧 웹 서비스로 오픈할 예정입니다. 

지금은 그 과정에서 인상적이었던 데이터를 공개해 보겠습니다. 




전국에서 가장 높은 월세 수익률은 얼마이며 

그 아파트는 어디일까요? 



대답은 강원도 태백시 소도동 삼신아파트이며 

월세 수익률은 자그마치 225% 였습니다(??????)



보통 임대 수익률이 5%만 넘어도 괜찮다고 하는데  225%의 임대 수익률이라뇨 -_-? 



저는 실거래가 수집이 잘 못 된 것이 아닌가 의심하며 

국토교통부의 빠른 실거래가 조회를 사용해서 

해당 아파트 데이터를 조회해 보았습니다. 






강원도 태백시 소도동 삼신아파트는 올해 11월에 1650만원에 매매가 되었습니다. 





그리고 올해 초에 같은 평수의 아파트가 보증금 850에 150만원으로 월세 계약이 이루어졌습니다 (??????)


800만원을 투자해서 년에 1800만월을 벌 수 있으니 

월세수익률이 200%가 넘는게 맞네요. 





궁금해서 주변 전문가들에게 이런 케이스를 문의해보니

한 분은 매매가는 계속 낮아지거나 지지부진한데 임대 수요가 잘 맞으면 이런 일들도 종종 생긴다고 하고

다른 분은 99% 국토부 실거래가 데이터 입력 실수라고 하시네요.


참고로 궁금해서 국토부 실거래가 신고에 문의 전화도 해봤습니다 ㅋㅋㅋ

문의 전화 받으시는 분이 본인이 아니면 실거래 가격 및 수정 작업은  해 줄 수 없다고 이야기하셔서

 여전히 미스테리로 남았습니다 (...) 

데이터 검증은 그럼 누가 하나요 


어느분의 말이 맞는지는 모르겠지만 이런 데이터가 나올때마다 자문을 요청할 수는 없으니 

걍 이상하다 싶으면 예외 처리하는 것이 좋을 것 같다는 생각이 듭니다.




update(2017/01/21) !


로보리포트에 월세 수익률을 사용하여 아파트 필터링 하는 기능이 추가되었습니다. 
심지어 아파트 별로 월세 수익률도 알려주고 있어요!







관심있으신 분은 서비스 방문 부탁드려요 ㅎㅎ



로보리포트 서비스 방문하기 : ) 











 






임대수익률 계산법





예전에 조금이라도 임대 수익을 얻기 위해 

오피스텔이나 빌라 매매를 알아본 적이 있었습니다.  

그렇지만 각 오피스텔의 임대 수익률에 대한 정확한 정보는 얻기가 쉽지 않았습니다. 



무엇보다 오피스텔 광고에서는 다들 높은 임대 수익률을 보장해준다고 하지만

과연 정말로 그럴까요? 


실거래 데이터로 각 아파트/오피스텔/빌라 등의 기본적인 임대 수익률을 

계산해주는 서비스가 있으면 좋을 것이라는 생각이 들었습니다. 

그리고 현재 블로그에서 그 개발 과정 역시 공유를 하려고 합니다. 





 그렇다면 과연 임대 수익률은 어떻게 계산할까요? 



임대수익률 계산 방법은 대출이 있는 경우와 없는 경우로 나눠지며 

각각의 경우에 대한 계산식은 아래와 같습니다. 



대출제외 수익률(%) = (월세 * 12) / (총 매입액 - 보증금) * 100


대출포함 수익률(%) = ((월세 - 월이자) * 12) / (총 매입액 - 보증금 - 대출금액) * 100



예를 들어, 정자푸르지오시티 3차에서 전용 8평의 월세 임대 수익률을 계산해 봅시다. 








참고로 여기서 주의해야 할 것이 작은 금액 차이 이긴 하지만 

같은 평수라도 층수에 따라 월세는 조금씩 다를 수 있다는 것입니다.

 

보통 낮은 층의 월세가 조금 낮긴 하지만 보통 월세는 큰 차이는 안나는데 

높은 건물의 오피스텔의 분양가는 층에 따라 몇 천 차이가 나는 경우가 종종 있습니다. 

순전히 임대 수익을 위해서라면 새로 오피스텔을 분양받는 경우라면 

가성비 좋은 낮은 층수를 선택하는 것이 좋을 수도 있습니다. 


지금은 분양이 완료된 상태이고 매매와 월세가 같이 이뤄지고 있으니 

대출이 없이 오피스텔을 매매하는 것을 가정해서 실제 월세 수익률을 계산해봅시다. 


20층의 매매가를 비슷한 층수인 17층의 매매가인 22500원 라고 가정하고 

월세 1000/65의 월세 수익률을 계산해보겠습니다. 



 

대출제외 수익률(%) = (월세 * 12) / (총 매입액 - 보증금) * 100


(65 * 12 ) / (22500 - 1000 ) * 100 = 3.6 % 

3.6%이면 임대 수익률이 생각보다 높지 않았습니다. 



그렇다면 8층의 임대 수익률은 어떻게 될까요? 



대출제외 수익률(%) = (월세 * 12) / (총 매입액 - 보증금) * 100

(67 * 12 ) / (21900 - 1000 ) * 100 = 3.8 % 


근소하게 0.2%로 8층의 임대 수익률이 높네요. 

하지만 역시 만족할 수준은 되지 못하네요. 




그렇다면 임대 수익이 높은 지역, 매물은 과연 어디 있을까요? 

다음 포스팅에서는 위와 같이 지역별, 매물별로 임대 수익률을 계산해서 

임대수익률 상위인 아파트들만 한 번 포스팅 해보려고 합니다. 



그리고 각 아파트 매물 별로 위 식으로 임대 수익률을 계산하여 

지도에서 확인 할 수 있는 서비스 역시 지금 개발 중입니다. 



서비스 방문하기 




















아파트 실거래가 open api로 수집하기








아파트 실거래가 데이터 오픈데이터 API로 수집하기 





사람들의 실거래가 질의에 응답을 해주려는 부동산 챗 봇을 만드려면 

일단 부동산 실거래가 데이터가 있어야 합니다. 



다행히 공공데이터 포털에서 해당 데이터들을 오픈 API로 제공해주고 있습니다. 




공공데이터 포털 링크 







기본적으로 아래와 같이  실거래가 데이터 요청 REST URL을 호출하고 

결과로 받아 XML을 파싱하여 저장하는 방식을 사용합니다. 






요청 메시지 명세는 아래와 같습니다.  

지역코드와 년도 월을 지정하여 그 기간의 그 지역의 아파트 실거래가를 받아올 수 있습니다. 






아래는 응답 메세지 상세 내역입니다. 






법정동이라는 항목이 보이는데

 법정동은 대한민국 행정구역의 일종으로 이름 그대로 법으로 정한 동이라는 뜻으로

 정부기관의 공부, 토지의 구획, 지적도, 부동산의 등기, 재산권 행사와 같은 법률행위 등에서 

일반적으로 사용되고 있는 주소지라고 생각할 수 있습니다.


참고로 행정동은 법정동의 크고 작음에 따라 

효율적인 행정편의 및 관리를 위하여 재편성한 후 주민센터를 설치한 단위입니다.

법정동과 행정동은 다른 개념으로 대부분 부동산 관련 데이터들은 

법정동을 기본으로 사용합니다. 



지번은 각 구획마다 부여된 땅 번호를 의미하며  아라비아숫자로 표기합니다.

 본번(本番)과 부번(副番)으로 구성하되, 본번과 부번 사이에 하이픈 표시로 연결합니다. 



아라비아숫자이므로 지번에는 숫자가 들어가 있어야 하지만 

데이터를 수집해온 결과 간혹 한글이 들어가 있기도 합니다. (;;)

산번지나 블럭지번 등이 해당 케이스로 세부 토지 구분은 아래와 같습니다






지번 설명 링크



이렇게 오픈 데이터 API를 사용하여 

10년치 아파트 실매매 거래 데이터를 수집하여서 

 현재 개발중인 서비스에 업데이트 하였습니다. 


그냥 실거래가 정보만 있는 것이 아니라 거래가 뜸했던 아파트라도 

기계 학습으로 현재 시세를 추정할 수 있는 기능을 추가하였습니다 : ) 


서비스 방문하기 










  • 2019.02.27 10:42 ADDR 수정/삭제 답글

    비밀댓글입니다

  • 쁘기얌 2019.02.27 10:43 ADDR 수정/삭제 답글

    헉 덧글 비번을까먹어서 다시 작성합니다 ㅠㅠ
    위에글 확인 못하니 답변가능하시면 요기에 부탁드릴게요 감사합니다

    • adana 2019.02.28 14:20 신고 수정/삭제

      네이버나 다음 주소 정보 api를 통해서 제공해주는 해당 주소값의 좌표를 받아오고 있습니다 :)

토지거래 내역 오픈 api로 수집하기




최근 투자용 토지 매매에 관심이 있는데 

과거 토지매매 내역 & 통계 자료 들을 깔끔하게 볼 수 있는 사이트가 있으면 좋겠다는 

친구의 말에 토지 매매 내역을 오픈 api로 받아올 수 있나 확인을 해 봤더니 

공공 데이터 api에서 제공을 하고 있었다 +_+





오픈 API 바로가기




요청메세지는 아파트 실거래와 같다. 지역별 코드와 계약월 (년도+달)을 입력하면된다. 

지역별 코드는 및 자세한 사용방법은 첨부된 파일을 참고하기 바란다. 


기술문서_토지거래현황+조회+서비스.docx






응답 메세지 명세는 아래와 같다. 





구분에서 지분으로 되어 있는 부분은 

토지 전체 매매가 아닌 일부 지분 매매를 의미 한다. 


거래면적의 단위는 제곱미터이고 금액의 단위는 만원이다. 




기준 : 2017년 3분기, 구분(지분:지분거래), 단위(면적:㎡,금액:만원)






지목


지목은 토지의 주된 용지에 따라 토지 종류를 구분하는 명칭으로 

현재 28가지 법정 지목이 있고 하나의 필지에는 하나의 지목만을 사용할 수 있다고 한다. 

즉 대(대지)로 사용하면서 공장부지로 동시에 사용할 수 없는 것이다. 


용도지역 


용도지역은 국토를 토지의 이용실태 및 특성,장래의 토지이용방향등을 고려하여 

도시지역, 관리지역, 농림지역, 자연환경보전지역 으로 4종류의 용도지역으로 구분한다.


그리고 도시지역은 → 주거지역, 상업지역, 공업지역, 녹지지역으로 나뉘고

관리지역은 → 보전관리지역, 생산관리지역, 계획관리지역으로 구분한다.


주거지역 → 전용주거지역, 일반주거지역, 준주거지역

 ( 전용주거지역은 1종전용주거지역,2종전용주거지역으로 나뉘고

   일반주거지역은 1종일반주거지역, 2종일반주거지역, 3종주거지역으로 나뉜다 )

상업지역 → 중심상업지역, 일반상업지역, 근린상업지역, 유통상업지역

공업지역 → 전용공업지역, 일반공업지역, 준공업지역으로,

녹지지역 → 보전녹지지역, 생산녹지지역, 자연녹지지역으로 세분한다.




관련포스팅 바로가기

 관련포스팅2





요청 및 응답메세지 예시 


REST(URI)

http://openapi.molit.go.kr/OpenAPI_ToolInstallPackage/service/rest/RTMSOBJSvc/getRTMSDataSvcLandTrade?LAWD_CD=11110&DEAL_YMD=201512&serviceKey=서비스키



응답 메시지

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="true"?>

<response>

<header>

<resultCode>00</resultCode>

<resultMsg>NORMAL SERVICE.</resultMsg>

</header>

<body>

<item>

<거래금액>7,000</거래금액>

<거래면적>14</거래면적>

<구분>지분</구분>

<년>2015</년>

<법정동>누하동</법정동>

<시군구>종로구</시군구>

<용도지역>제2종일반주거지역</용도지역>

<월>12</월>

<일>11~20</일>

<지목>대</지목>

<지역코드>11110</지역코드>

</item>

</body>

</response>




아파트 실거래가 api와 기본적으로 사용방식은 비슷한데 받아오는 필드에서 

지분구분이 빠져있거나 들어가 있거나 해서 데이터 처리할 때 주의가 필요하다. 



shell# python3 getLandInfo.py

['500거래금액', '3거래면적', '2006년', '계동법정동', '종로구시군구', '제1종일반주거지역용도지역', '1월', '21~31일', '대지목', '11110지역코드', '']

['10,432거래금액', '32거래면적', '지분구분', '2006년', '사직동법정동', '종로구시군구', '준주거지역용도지역', '2월', '11~20일', '대지목', '11110지역코드', '']

['25,536거래금액', '33거래면적', '2006년', '사직동법정동', '종로구시군구', '준주거지역용도지역', '3월', '1~10일', '대지목', '11110지역코드', '']

['2,841거래금액', '9거래면적', '2006년', '사직동법정동', '종로구시군구', '준주거지역용도지역', '4월', '11~20일', '대지목', '11110지역코드', '']

['6,000거래금액', '13거래면적', '지분구분', '2006년', '내자동법정동', '종로구시군구', '제3종일반주거지역용도지역', '5월', '1~10일', '대지목', '11110지역코드', '']

['25,370거래금액', '55거래면적', '2006년', '사직동법정동', '종로구시군구', '준주거지역용도지역', '6월', '11~20일', '대지목', '11110지역코드', '']



이렇게 데이터 수집을 한 후 로보리포트 - 부동산 리포트 사이트에 업데이트를 하려고 한다.




로보리포트 - 부동산 사이트 바로가기 




관심있는 분들은 많은 방문 & 의견 부탁드립니다 :) 







연립다세대 실거래 데이터 오픈 API로 수집하기







공공데이터 포털에서 과거 연립다세대 매매 자료를 다운받을 수 있다.





사용방법은 아래 링크와 첨부된 문서를 확인한다. 



실거래+데이터+OpenAPI+활용가이드+연립다세대+매매+v2.docx




상세 명세 바로가기




<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="true"?>

<response>

<header>

<resultCode>00</resultCode>

<resultMsg>NORMAL SERVICE.</resultMsg>

</header>

<body>

<item>

<거래금액>59,800</거래금액>

<건축년도>2005</건축년도>

<>2015</>

<대지권면적>106.53</대지권면적>

<법정동>청운동</법정동>

<연립다세대>에벤에셀</연립다세대>

<>12</>

<>21~31</>

<전용면적>107.87</전용면적>

<지번>56-14</지번>

<지역코드>11110</지역코드>

<>2</>

</item>

</body>

</response>




오픈 API를 사용해서 받은 데이터를 출력해보면 

실제 데이터는 필드 개수가 다양하게 나온다.




문제는 필드 개수가 고정되어 있고 그 칼럼의 데이터가 없으면 빠지는 것이 아니라 

앞으로 하나씩 땡겨서 전체 칼럼수가 변경이 된다는 점 ㅠㅠ 이다. 


참고로 예전에 수집했을 때는 건축년도가 없었는데 

이번달에 다시 수집해보니 건축년도가 추가되었다.


 



# 모든 필드 다 있음 

[0 '    17,000거래금액', 1 '1996건축년도', 2 '2017년', 3 '22.38대지권면적', 4 ' 신교동법정동', 5 '(14-5)연립다세대', 6 '6월', 7 '1~10일', 8 '57.9전용면적', 9 '14-5지번', 10 '11110지역코드', 11 '-1층', 12 '']


# 건축년도 없음 (대부분) 

[0 '     9,000거래금액', 1 '2006년', 2 '43.78대지권면적', 3 ' 행촌동법정동', 4 '(210-338)연립다세대', 5 '1월', 6 '1~10일', 7 '59.75전용면적', 8 '210-338지번', 9 '11110지역코드', 10 '1층',  11'']


# 건축년도, 지번 없음 

[0 '    17,540거래금액', 1 '2012년', 2 '20.35대지권면적', 3 ' 용강동법정동', 4 '용강동주택연립다세대', 5 '2월', 6 '11~20일', 7 '34.1전용면적', 8 '11440지역코드', 9 '1층', 10 '']




이럴 경우 과거 데이터들을 다 받아서 
다시 건축년도 정보를 업데이트 해야한다 (...) 


그리고 데이터 자체가 에러가 있을 경우가 있어서 

데이터를 받은 후에서 검수 작업이 필수이다!


그리고 한 번 수집했다고 끝이 아니다. 

"부동산 실거래가 신고 제도"에 의하면 부동산 매매 계약을 체결한 이후로 

정해진 일정기간(현행 60일)안에 신고하도록 되어 있다.


즉 지난 달 데이터 한번 수집한 이후로도 

지난 달 실거래가는 신고되는 대로 

계속 업데이트 되고 있다는 이야기이다.  


crontab에 정기적으로 업데이트하는 스크립트를 걸어두어서 

놓치는 실거래가가 없도록 주의하자!



이렇게 수집한 연립다세대 실거래 매매 데이터는 

지금 개발하고 있는 로보리포트 분석 페이지에 

주기적으로 업데이트 하려고 한다. 


로보리포트 부동산 통계 분석 사이트 바로가기 



그리고 검증 완료된 데이터도 추후 판매 예정하고 있으니 

데이터 판매에 관심있는 분은 까페에 문의 부탁드립니다. 


로보리포트 까페 바로가기  






[스크랩] 부동산 분석 서비스 시리즈 - 한국감정원





다음에 소개하려고 하는 서비스는
한국 감정원 웹사이트입니다. 

간혹 부동산 시장 동향 자료가 필요할 때 
찾아가고는 합니다. 




시장동향 탭에서는 아래 지표들이 확인 가능합니다. 

- 월간주택가격동향
-주간아파트가격동향
- 지가 변동률
-상업용부동산임대동향
-아파트 실거래 가격지수





전국 아파트 매매상승률과 전세상승률을 
다양한 기간별로 확인할 수 있습니다. 







시나 구단위를 선택해서 
매매상승률과 전세상승률을 확인하는 것도 가능합니다. 

 서울특별시를 선택하면  5월 매매상승률이 
튀어오르는 것을 확인할 수 있습니다!







공동주택 (아파트, 연립/다세대)의 실거래 가격 지수도 
기간별로 확인이 가능합니다. 

최근 10년동안은 큰 등락없이 
실거래가격지수가 올라가고 있는 것을 확인할 수 있네요. 

그러나 대체적으로 확인할 수 있는 통계자료들은 
 최대한 자세하게 나와도 구 단위로 나오고 있어 
동단위는 확인이 안되어서 아쉬운 점은 있어요. 

그래서 이 기능들은 나중에  
로보리포트 서비스에 추가하려고 합니다 ㅎ 







사실 지금 로보리포트팀은 경선 준비를 위해서  
연도별로  매매 건수와 매매 금액을 찾고 있습니다. 

일단 감정원 사이트에서 매매건수는 구했는데 
연도별은 정리된 것은 아니라서 다시 계산을 해야 하네요 ; - ; 

통합부동산 검색 포탈 사이트가 필요하다는 ㅎ
결심만 더욱 강해졌습니다.

그래도 역시 감정원 사이트는 
부동산에 대해서 분석을 하기 위해서는 
누구나 알아둬야 할 유용한 사이트 중 하나입니다 :) 


그리고 로보리포트 서비스도 기존 서비스를 리뷰하면서 
기존 서비스들의 부족한 점을 찾으면서 
새로운 기능들을 추가하려고 하니 자주 찾아주세요. 









기존 아파트 가격 예측 사이트 - 부동산뱅크 미래시세예측






아파트 시세를 조사하고 있다가 

우연히 부동산뱅크의 미래시세예측 서비스라는 것을 알게되었다. 



음? 한국 서비스 중에서도 아파트 시세예측 서비스 라는게 있었음? 

검색해보니 심지어 2003년부터 제공하고 있는 서비스였음 


헐 (...)


 

정확히 14년후에 비슷한 서비스를 만들겠다고 하고 

개발 있던 나에게 현타 

ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ


(뭐 확률 모델 대신 기계학습을 사용한다는 차이점은 있음ㅋ ) 




서비스 이름으로 검색해봤는데 검색 양도 별로 없고

블로그나 지식인에도 언급이 거의 없는걸로 봐서 

죽은 서비스인 것 같은데 

왜 잘 안된 것일까 -_-; 




미국에서는 zillow의 zestimate라고 

유명한 부동산 가격 예측 서비스라는게 있는데 

 비슷한 컨셉인 이 서비스는 왜 한국에서 잘 안된 것일까 -_-? 

 

정확도 차이인가? 

그렇다면 정확도는 얼마나 차이가 나는것일까?


아님 마케팅 차이? 

부동산뱅크도 큰 사이트로 알고 있고 

과거에는 뉴스 기사들로도 종종 나왔던데 

사람들의 반응이 없었던 걸까?


반응이 없었다면 왜 없었을까? 

한 번 본격적으로 찾아봐야 할 것 같다 -_-; 



아래는 서비스 소개 




부동산뱅크 미래시세예측 서비스 바로가기








1년후의 아파트 예측 시세를 알려 준다. 





아래는 미래 시세 서비스에 대한 QA 이다. 







1. 미래시세 서비스란 무엇인가요? 


미래시세 서비스란 아파트의 현재부터 1년후에 가격이 얼마가 될지를 예측하는 모형입니다. 조금 상세히 설명드리면, “부동산가격 예측 모형”을 통하여 아파트의 주거환경, 교통환경, 단지 및 평형등의 환경요인을 경기변동지수, 부동산 매매지수등의 경제변수에 대입하여 과거추세선, 가격통계분석, 이동평균선 및 다중선형 회귀분석을 통해 예측한 미래시세 평가기법입니다.  


2. 미래시세 예측기간은 어느정도 인가요? 

현재시점부터 1년후 입니다. 부동산뱅크 미래시세 서비스는 보다 신뢰도 높은 가격예측 결과를 제공하기 위하여 1년 후 가격만 예측하고 있습니다. 향후 1년 이상의 가격도 예측 가능하지만, 아무래도 예측 기간이 길어질수록 통계적인 유의성은 떨어질 수밖에 없다는 점에서 그렇습니다. 

3. 미래시세 서비스의 통계적 적합도는 어느 정도인지요? 

미래시세 예측모형은 통계적인 적합도를 측정하기 위해 R2 와 P-Value, Residual-Plot을 확인했습니다. R2 은 적합도 모델이 설명할 수 있는 정도를 말해주며 0~1 사이의 값을 가집니다. 1에 가까울수록 모델의 설명도가 높다고 볼 수있으며, 부동산뱅크의 미래시세 예측모형은 모두 최소 0.90 이상의 수치가 나오고 있습니다. 


4.한번 확인한 미래시세는 고정되나요? 아니면, 시간에 따라 변동될 수 있나요? 

미래시세 예측결과는 급격한 거시적 경제환경 및 여건이 변화되지 않는 한 큰 변동은 없다고 보실 수 있습니다. 그러나, 미래시세 예측결과는 1일~ 1개월 단위로 경기변동지수와 같은 경제변수를 반영하여 보정하기 때문에 변동될 수 있습니다. 즉, 금주에 확인한 미래시세 예측결과와 차주에 확인한 예측결과가 상이할 수 있습니다. 


5.본 미래시세 서비스 결과를 보고 부동산 투자를 해도 되나요? 

미래시세 서비스는 부동산과 관련한 기초정보 제공을 목적으로 하고 있으며, 부동산 투자를 목적으로 하지 않습니다. 따라서 본 서비스를 통하여 얻은 정보 및 데이터는 부동산투자를 위한 참고자료로만 활용되어야 합니다. 보다 자세한 사항은 이용약관을 참조하여 주시기 바랍니다.  


6. 미래시세 서비스를 제공하는 아파트의 기준은 무엇인가요? 

현재 미래시세 서비스에서 제외하고 있는 아파트는 매매가가 지나치게 높거나, 낮은 아파트, 세대수가 50세대 미만의 아파트 및 사업단계별로 가격변동율이 심한 재건축 추진 아파트 등입니다.  


7. 미래시세 서비스 대상 아파트의 범위는 어디인가요? 

현재로서는 모형개발 및 테스트가 완료되어 신뢰도가 검증된 서울과 인천, 경기도, 신도시 등의 지역에 한하여 서비스되고 있습니다. 


8. 월별 미래시세 예측도 가능한지요? 

1년후 시세예측을 위한 중간 그래프 추이를 제공하고는 있지만, 이는 추세연장을 위한 참고자료일 뿐, 월별 미래시세 예측가격은 제공하고 있지는 않습니다. 그러나 개별 아파트별로 월별, 분기별 변동률을 구하는 것은 가능합니다.  


9. 미래시세 서비스를 위해 사용된 통계 툴은 무엇인가요? 

SPSS란 통계 패키지를 사용했습니다. SPSS란 Statistical Packages for Social Science의 약자로서 사회과학을 연구하는 사람들이 컴퓨터를 이용하여 보다 편리하고 보다 쉽게 통계를 처리할 수 있도록 만들어진 통계전용 프로그램입니다.  


10. SPSS에서도 분석 기법이 여러 가지로 알고 있는데 사용한 기법을 설명해 주십시요. 

회귀분석을 사용했습니다. 회귀분석이란 종속변수의 변화를 독립변수들의 선형조합으로 설명하려는 기법을 말합니다. 특히 독립변수가 1개인 경우를 단순회귀분석이라고 하고, 독립변수가 여러 개인 경우를 다중회귀분석이라고 합니다. 미래가격 예측은 다중회귀 분석을 사용했습니다.  

11. 미래시세를 예측하기 위해 사용된 변수들은 어떤 것인지요? 

부동산뱅크는 1988년부터 아파트시세를 조사하기 시작했습니다. 과거 29년 간의 시세 데이터베이스와 각 아파트의 개별적인 변수, 거시적인 경제 변수를 사용해 구축했습니다.  



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기존 서비스를 분석하면서 부족한 부분을 찾아 보강하는
기계 학습 & 빅데이터 부동산 분석 서비스 개발은 계속됩니다!











기계학습으로 아파트 가격을 예측하는 서비스를 소개합니다.







안녕하세요. 저희는 스타트업 로보리포트 팀입니다. 


저희 팀에서 이번에 부동산 분석 리포트 서비스를 시작하였습니다. 


앞으로 차례대로 선 보여드릴 서비스 중에서 

오늘은 부동산 신호등 서비스를 소개합니다. 


지금이 집을 사기에 팔기에 적합한 시기인지 고민하시는 분들

전세를 연장해야 할지, 실거주용 집을 살까 고민하시는 분들이

결정을 내릴 때 참고가 될 만한 서비스입니다. 



서비스 링크 바로가기 




 








현재는 서울 지역 아파트 분석만 서비스하고 있지만

곧 전국으로 분석 범위를 넓힐 예정입니다 : )


부동산 신호등은  과거 10년동안 서울 전 지역 아파트들의 실거래매매 정보와 

아파트들의 주요 특성, 지역 정보들을 기계 학습하여 

현재 지역들이 고평가, 적정가, 저평가 되었는지 한 눈에 볼수 있게 

지도로 보여주는 서비스입니다. 






붉은 색이 진할수록 현재 아파트 가격이 고평가 되었다는 의미이고 

녹색이 진할수록 현재 지역이 저평가 되었다는 의미입니다. 


신호등에서 붉은 색일 때 멈추고 파란 색일 때 건너는 것과 

같은 의미로 색을 지정하였습니다 ^^






지도에서 송파구 가락동을 선택했을 경우 

해당 지역의 개별 아파트 예측으로 이동합니다. 


현재 매매가와 예측값이 아파트 매물 별로 확인이 가능합니다. 

참고로 개별 아파트 예측은 지난 달에 실거래가 매매가 있었으며 

최근 일년내에 같은 아파트, 같은 평수의 아파트의 매매가 있었던 매물만을 

대상으로 합니다!







해당 지역에 부동산 관련 호재 키워드가 있을 경우 

이 지역 주요 기사 키워드 섹션에서 확인이 가능합니다. 

이 서비스는 시범적으로 몇 개 지역만 대상으로 시행하고 있고 

곧 해당 지역을 늘릴 예정입니다!



 



현재 서비스는 시범 테스트 중으로 한달 동안 피드백을 받고 보강하여 

정식 서비스를 오픈하려고 합니다. 


사용하시다가 불편한 점이나 추가했으면 하는 기능이 있으면 

아래 피드백 섹션에 의견 부탁드립니다. 


건의 하신 부분은 최대한 빠르게 반영하려고 하니 

많은 피드백 부탁드립니다!





 






서울시 월간 아파트 평균 매매가 조사하기


서울시에서 각 동별, 월 단위로 아파트 평균 매매가를 확인하고 싶어 

검색을 해보았다. 


일단 네이버 부동산 사이트에서 최근 1년간의 아파트 시세추이 확인은 가능하였다. 


네이버 아파트 시세추이 확인하기 





해당 시세는 한국감정원과 부동산뱅크에서 가져왔다고 되어있다. 

각가의 사이트에 들어가보았다. 



한국감정원 시세 바로가기. 



사이트에 들어가봤으나 해당 지표가 나오는 곳으로 곧바로 연결이 되지 않아 fail....



부동산뱅크 시세 바로가기


부동산뱅크는 아래와 같이 월간 시세를 구단위로 조회가 가능하였다. 

그러나 한국감정원도 부동산뱅크도 동단위로는 확인이 불가능하였다. 


목마른 자가 우물을 판다고 결국 직접 데이터를 만드는 수밖에 없는 것 같다 ; - ; 













부동산 관련 분석 서비스들



우리동네 상권분석 

http://golmok.seoul.go.kr/sgmc/main.do


서울시 물가 

http://stat.seoul.go.kr/inter/ko/price/index.html


인구변화

http://data.si.re.kr/population-change



부동산매매가격추이분석

http://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/246453_fe28ab9dcf644558849595d1f570c693.html



공공데이터 API를 이용해 실거래가 얻기