4. 상관관계, 선형회귀선, 기울기_기준금리와 주택 매매 거래량

1. 데이터 수집

주택 매매 거래량 3년 (data.dbland.kr)
한국은행 기준 금리 (bok.or.kr)

3년간의 주택 매매 거래량과 금리를 정리

기준금리와 전국, 수도권, 지방데이터의 상관관계 분석

모든 결과는 음(-)의 관계로 반비례 방향.
금리가 올라갈수록 주택매매거래량은 줄어드는것을 의미.
수도권과 지방 수치가 비슷 한 것으로 보아
수도권이라해서 금리에 대해 더 영향을 받는 것은 아니라 판단.

기준금리와 전국 주택 매매 거래량의 선형 회귀선 (Regression line)

선형회귀선은 역시 음(-)의 방향을 보여준다
선형회귀 기울기의 값 : -37767x =SLOPE(C2:C34,B2:B34)
y절편 값 : 117382 =INTERCEPT(C2:C34,B2:B34)

선형회귀 기울기와 y절편 값은 엑셀 함수를 사용해도 동일한 결과가 나옴.

결정계수 R^2은 0.5922로 회귀분석의 설명률이 59.2% 높은편은 아님.

한국은행 기준금리 추이

2020년부터 금리가 가파르게 상승하고 있으며 현재 10년전의 금리와 비슷한 수치를 보여주고 있다.

상관분석과 회귀분석의 목적은 다르다.

* 상관관계 분석
두 변수의 연관성, 유의성 검증(의미가 있는지..)

* 상관관계 분석 절차
1단계 : 유의성 검증
2단계 : 상관계수(r)의 크기를 비교 (어떤 변수와의 관계가 더 큰지..)

* 상관계수(r)
r의 값은 -1 < r < 1 사이에 있음.
r의 절대값이 클수록 선형관계가 크다는 것을 의미

r < 1 비례(같은) 방향
r=0 관계가없다
r < 1 반비례방향

* 결정계수 R^2
회귀분석의 설명력을 알아볼때 사용. 값이 1에 가까울수록 설명력이 높다고 판단.
독립변수와 종속변수의 인과성은 해석자가 판단.
결정계수가 크다고 자동적으로 인과성이 크다고 말할수는 없으나 회귀모형이 잘 추정되었다고 판단할 수 있다.

Resources

한국은행 금리 추이(한국은행 사이트)

주택매매 거래량 (KB 부동산)

엑셀 선형회귀 기울기

통계 회귀분석으로 살펴본 서울 집값과 금리의 관계 뉴스

상관계수와 결정계수의 차이