[ChatGPT]인공지능으로 분석하는 대한민국 부동산 시장: 건축 비용, 공급과 수요, 정부 규제 등의 영향 분석(파이썬)
공대남이다.
부동산은 참 매력적인 투자수단이다.
사람들은 부동산을 사서 오래 가지고 있으면 언젠가는 오른다는 말을 한다.
틀린 말은 아니다. 분명 화폐의 가치는 시간이 갈 수록 떨어지니 상대적으로 올라보이는 거 일 수도있다.
예전에는 부동산을 사기만 해도 계속 올랐지만 지금은 좀 시대가 바뀐것 같다.
그래서 오늘은 부동산 가격에 영향을 주는 요인들을 찾아보고
그 요인들에 대해서 ChatGPT에게 물어봐보자!
1. 부동산 가격에 영향을 주는 요인들!
- 지역 경제 상황: 지역의 경제적 상황은 부동산 가격에 큰 영향을 미칩니다. 일반적으로 경제적으로 번영하는 지역은 부동산 가격이 상승하는 경향이 있습니다.
- 인구 변화: 인구 변화는 부동산 시장에 큰 영향을 미칩니다. 인구가 증가할 경우 부동산 가격이 상승하는 경향이 있습니다.
- 규제와 정책: 규제와 정책은 부동산 시장에 영향을 미칩니다. 예를 들어, 정부가 부동산 세금을 인상할 경우 부동산 가격이 하락하는 경향이 있습니다.
- 대출 금리: 대출 금리는 부동산 가격에 큰 영향을 미칩니다. 대출 금리가 낮을수록 부동산 시장이 활성화되어 부동산 가격이 상승하는 경향이 있습니다.
- 공급과 수요: 부동산 가격은 공급과 수요의 균형에 영향을 받습니다. 수요가 공급보다 많을 경우 부동산 가격이 상승하는 경향이 있습니다.
- 건축 비용: 건축 비용은 부동산 가격에 영향을 미칩니다. 건축 비용이 높을수록 부동산 가격이 높아질 가능성이 높습니다.
먼저 ChatGPT에게 요인들을 물어봤다.
그랬더니 위와 같은 답변을 제시했다.
그럼 저 요인들에 현 상황을 대입해보았다.
1. 현재 대한민국은 인구수가 줄고 있고 갈수록 지방에 사는 사람들이 줄고 있다.
2. 정부의 부동산에 대한 규제와 정책은 규제완화를 시행하고 있다.
3. 하지만 금리가 계속 오를것으로 예상된다.
4. 그리고 수요보다는 공급이 점점 많이 지고 있고 건축비용도 높아지고 있다.
부동산 시장을 예측해볼수 있나라고 함축적이지만 필수요소들을 데이터로 넣어보았다! 다들 알고는 있지만 이런걸 가지고 가격을 종합적으로 판단하기에는 어려웠다.
그래서 그 어려운걸 인공지능에게 간단하게 시켜보자!
2. 현 상황에 대한 ChatGPT의 생각!
부동산 시장은 여러 요소들에 영향을 받기 때문에 정확한 예측은 어렵습니다.
하지만, 주어진 정보를 바탕으로 부동산 시장의 추세를 가늠해볼 수 있습니다.
인구 감소와 지방 이주는 일반적으로 부동산 시장에 영향을 미치는 중요한 요소입니다. 이에 따라 수요가 감소하고 공급이 늘어나면 부동산 가격은 하락할 가능성이 높습니다.
하지만, 규제완화 정책이 시행되고 있다는 것은 부동산 시장을 지지하려는 노력이 있음을 나타냅니다. 또한, 대출 금리가 상승할 가능성이 있다는 것은 부동산 가격이 하락할 가능성이 있음을 나타냅니다.
또한, 공급과 수요의 균형을 유지하는 것이 부동산 시장의 안정성을 유지하는 데 중요합니다. 현재 공급이 수요보다 더 많아지고 있는 상황에서는 부동산 가격이 하락할 가능성이 높습니다.
마지막으로, 건축비용이 높아진다는 것은 새로운 부동산 개발을 어렵게 만듭니다. 따라서, 새로운 부동산 공급이 늘어나지 않을 경우 가격 상승 압력이 높아질 수 있습니다.
종합해보면, 현재 대한민국 부동산 시장은 하락하는 추세가 있을 가능성이 높습니다. 그러나, 규제완화 정책과 대출 금리 상승을 고려해야 하며, 공급과 수요의 균형을 유지하는 노력이 필요합니다.
항상 데이터 없이 지금의 현상을 물어보면 잘 모른다고 답변을 하지만 현 상황의 데이터를 주입을 해서 분석을 하라하면 또 잘 하는 우리의 ChatGPT였다.
최고의 인공지능이 내린 종합적인 소견은 대한민국의 부동산 시장은 하락 추세 가능성이 높다 였다.
참 너무나도 좋은 성능을 가지고 있다. 현재 상황을 종합할 수도 있고 가능성이 높은지도 알 수 있으니 말이다.
자 오늘도 이 데이터를 가지고 파이썬으로 그래프를 그려보자!
일단 라이브러리를 가져오자!
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
그 다음 함수들을 정의해주자!
인구수, 금리, 공급과수요,건축비용에 대해서 함수를 만들어보자!
def simulate_population_change(start_year, end_year, start_population, end_population):
years = np.arange(start_year, end_year+1)
population = np.linspace(start_population, end_population, len(years))
return pd.Series(population, index=years)
def simulate_interest_rate_change(start_year, end_year, start_rate, end_rate):
years = np.arange(start_year, end_year+1)
rate = np.linspace(start_rate, end_rate, len(years))
return pd.Series(rate, index=years)
def simulate_supply_demand_balance_change(start_year, end_year, start_balance, end_balance):
years = np.arange(start_year, end_year+1)
balance = np.linspace(start_balance, end_balance, len(years))
return pd.Series(balance, index=years)
def simulate_construction_cost_change(start_year, end_year, start_cost, end_cost):
years = np.arange(start_year, end_year+1)
cost = np.linspace(start_cost, end_cost, len(years))
return pd.Series(cost, index=years)
자 함수들을 만들었으니 바로 값들을 넣어보자!
임의로 값을 넣었으니
# 각 요소의 변화 시뮬레이션
population = simulate_population_change(2023, 2031, 52000000, 48000000)
interest_rate = simulate_interest_rate_change(2023, 2031, 2.5, 4.5)
supply_demand_balance = simulate_supply_demand_balance_change(2023, 2031, 1.0, 0.8)
construction_cost = simulate_construction_cost_change(2023, 2031, 10000000,30000000)
real_estate_price = 100 +10 * (population - population.mean()) / population.std() +(-5) * (interest_rate - interest_rate.mean()) / interest_rate.std() +20 * (supply_demand_balance - supply_demand_balance.mean()) / supply_demand_balance.std() +5 * (construction_cost - construction_cost.mean()) / construction_cost.std()
이 데이터를 가지고 이제 그래프를 그려보자!
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))
ax.plot(real_estate_price.index, real_estate_price.values)
ax.set_title('Real Estate Price Change')
ax.set_xlabel('Year')
ax.set_ylabel('Price')
plt.show()
지금 이 상황이 계속된다면 계속해서 가격이 내려갈 것으로 보고 있다.
인공지능과 그래프가 부동산 가격 하락에 대해 말하고 있다.
오늘은 부동산 가격에 대해서 인공지능과 파이썬으로 데이터를 가시화 해보았다.
가능성을 계산해보니 참으로 암담하다. 데이터는 데이터이니 앞으로의 변수들은 설정해놓지 않았고 또 요소들이 바뀌면 다시 가격이 올라가니 희망을 가져보자!