文献

J-GLOBAL ID：201502210969813631   整理番号：15A0910292

不動産価格を予測するためのモデル構築の研究-東京23区の商業地地価を中心に-

著者 (1件)： 金東煥 (日本不動産研)
資料名： 季刊不動産研究  (不動産研究)
巻： 57  号： 3  ページ： 83-99  発行年： 2015年07月11日 
JST資料番号： L6452A  ISSN： 0532-7776  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 昨今,日本経済はデフレ脱却の兆しを示しており,不動産市場が活性化へと導かれる可能性が高い。本稿の目的はこのような日本の不動産市場の動向をより正確に予測できるモデルを構築し,投資家や政策当局等へ合理的な不動産市場の今後の見通し等を提供することである。そのため,ここでは東京23区の商業地における市街地価格指数を対象に,短期予測に特化した時系列モデルのARIMAモデル,ARDLモデル,伝達関数モデル,VARモデルを用いて予測モデルを構築し,将来予測を行った。結果,ARIMAモデルは2015年5月に公表された当該指数を高い精度で予測した(予測値:93.2~93.8,実績値:93.9)。また,他の予測モデルの良好な予測パフォーマンスに着目すると,今後の当該指数は2016年まで上昇し,以降,上昇幅が縮小するか,下落に転じる可能性が高いと予測された。なお,2020年東京オリンピック開催までの地価の変動予測に対する社会的な関心が高いため,中長期予測モデルの構築が今後の課題として残る。(著者抄録)

シソーラス用語： *不動産 ,  *価格 ,  予測 ,  モデリング ,  東京都 ,  商業地区 ,  地価 ,  ARMAモデル ,  伝達関数 ,  自己回帰モデル
準シソーラス用語： *モデル構築 ,  *商業地地価 ,  *不動産価格

分類 (2件)： 土地問題  (RD02020K) ,  都市計画一般,都市経済学  (RD01010S)

引用文献 (23件)：

• GUO, Jianhua (2012) , ”Housing Price Forecasting based on Stochastic Time Series Model”, International Journal of Business Management and Economic Research, Vol 3(2), pp.498-505.
• Alexander Bonner (2009), ”Forecasting Models for the German Office Market”, Dissertation of Graduate School of Business, Administration, Economics, Law and Social Sciences, University of St Gallen, Germany.
• Kim, Kyung-Hwan and Hahn-shik, Lee (2000), ”Real Estate Price Bubble and Price Forecasts in Korea”, Department of Economics, Sogang University, online (http://www.researchgate.net/profile/Hahn_Lee2/publication/251221019_Real_Estate_Price_Bubble_and_Price_Forecasts in_Korea/links/53e46d700cf21cc29fc8f732.pdf).
• Kim, Kyung-Hwan and Hahn-Shik, Lee (2004), ”Housing Market Forecast Modelling Study I ”, Korea Housing Institute (in Korean).
• Kim, Kyung-Hwan., Lee, Hahn-Shik., Kwon, Joo-An and Yoon-Joong, Kim (2005), ”Housing Market Forecast Model Study Ⅱ ”, Korea Housing Institute (in Korean).

タイトルに関連する用語 (8件)： 不動産 ,  価格 ,  予測 ,  モデル構築 ,  研究 ,  東京 ,  商業地 ,  地価