KCI등재
데이터마이닝을 이용한 부동산펀드 위험 특성 분석
저자
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2017
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
39-55(17쪽)
KCI 피인용횟수
0
DOI식별코드
제공처
소장기관
본 연구는 국내외 부동산펀드 상품군의 위험 특성을 분석하였다. 위험특성 분석으로 데이터마이닝을 통한 분류분석을 실시하였다. 분류분석을 통한 위험특성 예측을 통해 자산운용사 및 판매사의 상품기획 및 자산운용담당자들에게 국내외 부동산펀드 투자상품 및 투자항목 선택 기준을 제시하였다. 이를 통해 위험을 최소화하고 수익성을 제고 시키고자 하는데 주된 연구의 목적을 두었다. 국내외 부동산펀드 판매결과에 대한 분류분석은 402개의 자산관리회사 성과 데이터를 원데이터(2014.12~2017.11)로 활용한 데이터마트로 분석을 실시하였다. 분류분석 결과 위험에 영향을 미치는 변수의 중요도를 확인하였다. 분류분석 결과 정분류율은 의사결정나무모형(C5.0)의 97.76%로 가장 높게 분석되었다. 부동산펀드 투자의 고위험(1)을 예측하는 중요한 독립변수는 1개월수익률(1MR), 6개월수익률(6MR), 기준가격(OP), 1yr(1년수익률) 순으로 위험을 설명하는 변수의 중요도가 높은 것으로 나타났다.
더보기This study was carried out with the intent to help institutional investors and the staff of investment companies to select investment goods on the basis of the results of forecasting and analyzing the risk characteristics of domestic and foreign real estate funds (REFs) through classification analysis, thereby minimizing risk and maximizing profitability. The data used for the valuation analysis and classification analysis of REF risk consisted of data on 402 asset management companies" performance in domestic and overseas REF investment products. Data mining was used to classify and analyze the risk characteristics of REFs. As a result of the predictive analysis of investment values based on the classification analysis of data mining, the classification accuracy of the predictive analysis was found to be 97.76%, showing a high classification rate. Therefore, it is expected that the results of analysis using the decision tree model (C5.0) will offer standards for the development and sale of domestic and overseas REF products to the persons in charge of product planning and asset management in asset management companies and product sale companies.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2023 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (재인증) | KCI등재 |
2018-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)