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서울 월세 리스크를 6개 동인으로 읽습니다

KHMI는 서울 자치구 아파트 월세 리스크와 관련된 공공 통계를 한곳에 모아, 차트와 짧은 해설로 보여주는 대시보드입니다.

Korea Housing Market Intelligence (KHMI)는 KAIST 디지털금융 MBA 졸업생들이 의기투합하여 시작한 서비스입니다.

지표는 데이터사전이 정한 6개 동인으로 나눠 봅니다. ①~④는 시·도마다 다른 지역 구조, ⑤는 단기 신호, ⑥은 전국 공통 환경(금리·대출·경기)으로 구분합니다. 동인 구분은 선행연구에서 반복해 쓰인 변수를 기준으로 했습니다.

Home: 월세가격지수 시장 코멘터리, 17개 시도 가격 상승률 지도, 이달의 차트, 주요 정책 동향을 한 화면에서 봅니다.
부동산 대시보드: Overview(6개 동인의 대표 지표 코멘터리와 차트)와 동인별 화면입니다. 동인 화면은 차트가 먼저 나오고, 개요·지표 표·해설은 펼쳐서 봅니다. 17개 시도 중 최대 3곳을 골라 비교하고, 기간과 수준·전년동기 대비를 바꿀 수 있습니다.
부동산 정책: 주요 정책 정리, 새 발표 모니터링, 정책 히스토리를 공식 발표 기준으로 정리합니다.
About: 이 사이트의 구성과 데이터·방법, 그리고 부동산 기초 학습 자료를 모았습니다.

데이터사전: 팀원 세 명의 데이터사전을 하나로 합친 마스터 템플릿입니다. 원본 변수·자료행 77개를 지우지 않고 보존하고, Variable_Master 52개 변수를 6개 동인으로 1차·2차 분류합니다. 변수마다 예상 부호, 기대 선행성, 정보 누출(Leakage) 위험, 권장 가공 방법이 적혀 있습니다.
수집·전처리: DFMBA 파이프라인이 KOSIS·R-ONE·ECOS·국토부 실거래 API로 수집하고 전처리합니다. 화면의 값은 전처리본의 1차_결측보완 시트로, 기준기간 값이며 빈칸만 정해진 규칙으로 채웠습니다. 예측 모형용으로는 공표 시차만큼 값을 미룬 2차 시트를 따로 씁니다.
화면의 샘플 범위: 시도는 17개 전체(차트에는 최대 3곳을 골라 비교), 서울 구는 강남구·마포구·노원구, 2016년부터입니다. 국토부 실거래 신고건수의 최근 3개월은 신고기한(계약 후 30일)·해제 시차로 바뀌는 잠정값이라 점선으로 그립니다.
해설 문장: 차트의 헤드라인과 설명은 데이터에서 계산한 값(최신값, 전년동기 대비, 최근 3개월 방향, 최근 3년 범위 위치)으로 자동으로 만듭니다. 원인이나 전망은 쓰지 않고, 방향 해석은 데이터사전의 예상 부호만 근거로 합니다.