경매 낙찰가 예측에서 데이터가 못 잡는 것들

나 원래 데이터 기반 분석하는 걸 좋아하는 편인데 경매 하면서 좀 회의적으로 변했다. 왜냐면 경매는 숫자만으로 예측이 안되는 영역이 분명 있어서. 작년 가을에 인천 남동구 아파트 하나 입찰 넣었는데. 시세 대비 감정가가 높고, 유찰 2회 된 물건이라 데이터상으로는 감정가 70% 근처에서 낙찰될 걸로 봤다. 근데 낙찰가가 87%였음. 내가 넣은 금액보다 한참 위. 나중에 알고 보니까 같은 동 같은 라인 바로 윗층에 사는 사람이 입찰한 거였다. 층수 합치려고. 이런 건 어떤 데이터 모델로도 예측이 안된다. 비슷한 케이스로 이혼소송 중인 부부가 재산분할 때문에 일부러 고가에 낙찰받는 경우도 있고, 인접 토지 소유자가 진입로 확보 때문에 시세보다 훨씬 높게 쓰는 경우도 있다. 이런 비합리적 입찰자가 한 명만 끼어도 예측은 틀어진다. 그래서 나는 낙찰가 예측할때 데이터로 범위를 좁히고, 마지막 판단은 "이 물건을 나 말고 누가 원할 수 있을까"를 생각하는 걸로 하고 있다. 그게 감이라면 감인데 데이터보다 이게 더 정확한 경우가 솔직히 많았다.