Accuracy
자이랜드는 자동가치산정모형(AVM) 정확성을 어떻게 측정하고 검증하는가
1. Accuracy (“정확성”)이란 무엇인가?
AVM은 실거래 데이터를 기반으로 부동산 가치를 추정합니다.
정확성이란 다음을 의미합니다:
당사의 추정 가격이 국토교통부 실거래가와 얼마나 근접하는가?
당사는 이를 국제적으로 통용되는 통계 기준으로 측정합니다.
마케팅 문구가 아닌 데이터 기반 검증입니다.
2. AVM 구축 프로세스
당사의 모형은 네 단계로 구성됩니다.
Step 1 – 데이터 수집
- 국토교통부 실거래가
- 건축물대장, 인허가 등
- 아파트, 연립, 다세대, 오피스텔, 단독·다가구 주택
- 소규모 상업용 건물
- 토지
- 인프라, 교통, 학교, 병원 등
- GIS 및 환경 데이터
Step 2 – 데이터 엔지니어링 및 품질 관리
- 지오코딩
- 이상치 제거
- 데이터 병합
- 중복 제거
- 결측치 처리
- 구조화된 변수 생성
정제된 데이터만 모형에 투입됩니다.
Step 3 – AI 모형 학습
- 비교사례 접근법 기반
- 시장 논리 반영
- 지역별 보정
자산 유형별로 독립적으로 학습합니다.
Step 4 – 외부 검증 (Out-of-Sample Validation)
모형 학습 및 개발 과정에 사용되지 않은 외부 데이터를 대상으로:
실제 국토교통부 실거래 데이터로 테스트합니다.
이를 통해 모형의 객관적 성과와 일반화 성능을 검증합니다.
3. 정확성 측정 지표
우리는 투명한 통계 지표를 사용합니다.
1️⃣ MdAPE (중앙값 절대비율오차)
추정가와 실거래가 간의 비율 오차의 중앙값을 측정합니다.
값이 낮을수록 정확도가 높습니다.
중앙값을 사용하는 이유:
극단값(outlier)의 왜곡을 최소화하기 위함입니다.
최신 정확도 결과를 확인하세요:
2️⃣ PPE @% (예측 정확도 비율, Percentage Predicted Error) (±5%, ±10%, ±20%)
PPE@10%는 추정가가 실거래가의 ±10% 범위 안에 포함되는 평가의 비율을 의미합니다.
예를 들어: 100건의 거래 중 82건이 ±10% 이내라면 → PPE@10% = 82%
값이 높을수록 예측 안정성이 높습니다.
3️⃣ 히트율 및 데이터 규모
- 히트율: 평가 성공 비율
- 레코드 수: 접근 가능한 데이터 규모
높은 커버리지 + 높은 정확성 = 신뢰 가능한 인프라
4. 정확성이 중요한 이유
AVM 정확성은 단순한 기술 지표가 아닙니다.
직접적으로 영향을 미치는 요소:
- LTV 리스크
- 담보 모니터링
- 충당금 민감도
- 자본 배분 결정
- 금융 시스템 안정성
정확성의 투명한 공개는 과대평가 리스크를 줄이고 책임 있는 여신을 지원합니다.
5. 지속적 개선
당사의 모형은:
- 정기적 재보정
- 지속적 재학습
- 성능 모니터링
- 감사 대응 문서화
정확성은 고정된 숫자가 아니라 관리되는 프로세스입니다.
우리는 신뢰성과 확장성을 보장하기 위해 데이터 수집, 청소, 피처 엔지니어링, 지오코딩 및 모델 재훈련 워크플로우를 지속적으로 개선하고 있습니다.
기술 데이터 아키텍처와 파이프라인 진화에 관심이 있는 독자를 위해:
🔗 우리의 데이터 전처리 프로세스 (데이터파이프라인) 보기
6. 연구 및 정책 기여
자이랜드는 한국에서 투명한 자동평가시스템(AVM) 표준 개발에 적극적으로 기여하고 있습니다.
우리 CEO가 공동 저자로 참여한 동료 평가 논문이 부동산분석학술지(2024)에 게재되었습니다:
“자동가치산정의 정확성 분석 및 투명성 관리 방안”
(An Analysis of the Accuracy of Automated Valuation Model and Transparency Management Plan)
연구 내용:
- 약 2만 건 거래 분석
- MdAPE 및 PPE@10% 기반 성능 평가
- 지역별 정확성 차이 분석
- 지역별 기준 필요성 제안
- 독립적 제3자 검증 체계 제안
- 과대평가 방지 및 금융 안정성 기여 논의
이는 측정 가능한 기준에 대한 당사의 약속을 반영합니다.
7. 기관 보고
다음 기관을 위한 지역별 정확성 보고서 제공:
- 은행
- 금융감독기관
- 공공기관
- 기관투자자