부동산경영, Vol.26 (2022)
pp.7~26
- 단일변량 모형을 이용한 토지가격 예측력 비교 -
본 연구에서는 ARIMA, ARIMA-GARCH, ARIMA-RS 모형들의 토지가격 예측력을 비교하였다. 분석에 사용된 자료는 1987년 1분기부터 2022년 1분기까지 토지가격지수 이며, 예측시계별로 표본내(in-sample)와 표본외(out-of-sample) 예측력을 추정하였 다. 예측력은 평균제곱오차제곱근(RMSFE)와 평균절대오차(MAFE)를 적용하였고 각 모 형들의 예측력이 통계적 유의성이 있는지 여부에 대해 DM 검정 수행하였다. 분석 결과 는 다음과 같다. 첫째, 표본내외의 모든 시계에서 ARIMA(1,1,0)-GARCH 모형의 예측 력 가장 우수하게 나타났다. 둘째, 표본내에서는 ARIMA(1,1,0) 모형의 예측력이 ARIMA(2,1,0) 모형보다 상대적으로 더 우수하게 나타났지만, 표본외에서는 반대로 나 타났다. 또한 표본내에서는 ARIMA(3,1,0)-RS 모형의 예측력이 ARIMA(1,1,0)-RS 모 형의 예측력보다 상대적으로 더 우수하게 나타났지만, 표본외에는 반대로 나타났다. 셋 째, 표본내외의 모든 예측시계에서 국면전환모형(RSM)예측력이 현저히 떨어지는 것으 로 나타났다. 부동산시장의 안정화를 위해 이분산성의 특징을 잘 표착할 수 있는 ARIMA(1,1,0)-GARCH 모형을 예측 모형의 대안으로 고려할 필요성이 있다.
Forecasting Performances Comparison of Univariate Time Series Models with Land Price Index
The Purpose of this paper is to compare different models’ forecasting performance of ARIMA, ARIMA-GARCH, ARIMA-RS models in Korean land market covering the period from the first quarter of 1987 to the first quarter of 2022. I carry out in-sample and out-of-sample forecasting power to Korean land price index. For the comparison of forecast powers, I calculate root mean squared forecast errors and mean absoute forecast errors for each forecasting horizon of the second quarter of 2021 to the first quarter of 2022. I test the statistical signification of the predictive comparison results using DM test. The empirical results are as follows: First, the forecasting power of the ARIMA(1,1,0)-GARCH model is the best in all horzions in- and out-of-sample. Second, within the sample, the forecasting power of the ARIMA(1,0) model is relatively better than that of the ARIMA(2,1,0) model, but outside the sample, it is the opposite. In addition, within the sample, the forecasting power of the ARIMA(3,1,0)-RS model is relatively better than that of the ARIMA(1,0)-RS model, but it is contrary to the sample. Third, it is found that the predictive power of the regime-switching model(RSM) is significantly decreased in all predictive horzions in- and out-of-sample. In order to stabilize the real estate market, it is necessary to consider the ARIMA(1,0)-GARCH model as an alternative to the prediction model.