레이더 STAT은 법원 경매 물건의 낙찰가를 예측하는 얼마써 예상낙찰가 모델 21개 중 하나입니다. 매달 실제 낙찰 결과와 대조해 채점하며, 물건의 조건이 이 모델에 맞을 때 그 값이 예상낙찰가로 채택됩니다. 성적만으로 정하지 않습니다.
| 정식 명칭 | Market Statistics |
|---|---|
| 전술 | 홈 그라운드 장악. 동네를 잘게 알수록 강해진다. |
| 강점 | 시군구 경기장 최다승. 시장 급변 시 충격흡수는 AI가 못 하는 것. |
| 약점 | 표본이 얇은 곳에서는 답 자체를 못 낸다. |
레이더 창단 멤버. AI 팀들이 입단하기 전부터 홀로 예측을 책임졌다.
조건부 중앙값 — 같은 동네·같은 유찰 깊이에서 실제 낙찰된 값들의 중앙값. 표본이 얇으면 시군구→시도→전국으로 물러나며 답을 찾는다. 모델이 아니라 시장의 목소리.
감정평가·부동산 실무의 거래사례비교법 그 자체 — 사람이 수백 년 써 온 방법의 데이터판.
AI 11팀 전체 vs 통계 1팀 — 이 리그의 근본 구도. 시군구 홈에서는 아직 통계가 최다승이다.
"AI가 항상 이기는 건 아니다"의 살아있는 증거. 그래서 최종 예측은 언제나 AI 대표와 STAT의 협의로 나간다.
감정평가론의 거래사례비교법(sales comparison approach) + 비모수 통계의 조건부 중앙값 추정.
중앙값은 절대오차 손실 E|y−c|의 최소화 해이며 극단값에 견고(로버스트 통계). 조건부(같은 지역·유찰 깊이)로 좁힐수록 국지 시장 정보가 반영된다.
동일 종류·시군구·유찰깊이의 최근 실낙찰 낙찰가율 중앙값을 취하고, 표본이 부족하면 시도→전국으로 계층 폴백한다. 감정가와 비교사례가 같은 시차로 낡기 때문에 비율에서 시장 충격이 자기상쇄된다.
학습이 없고 즉시 갱신 — 시장 급변에 가장 빠르게 반응한다. 표본 희소 지역이 구조적 한계.
전 세계 감정평가 실무 표준 방법의 데이터판. "단순한 방법이 이기는 조건"에 대한 예측학 연구(M-competitions)의 오랜 교훈과 정합.
전체 모델 보기 → 경매 물건에서 예상낙찰가 확인하기 →
얼마써 — 사건번호만 입력하면 법원경매 물건의 예상낙찰가를 AI가 계산합니다. 여러 방식이 낸 값을 실제 낙찰가와 매달 대조해 검증합니다. 입찰가 결정은 경매 참여자 본인의 판단이며, 예상낙찰가는 통계 기반 참고치입니다. 입찰 전 법원 공고와 현장을 반드시 확인하세요.