본 연구는 최근 전세가격과 전세가격비율의 이상 급등현상에 비추어 매매가격과 전세가격과의 관계를 살피는 데 있다. 전세가격비율과 매매가격에 대한 기대상승률 간의 관계를 고찰한 연구는 그리 많지 않다. 본 연구는 이 문제와 함께 전세가격비율이 지역별로 주택가격별로 어떠한 차이를 보이는지를 고찰하고 있다. 이 같은 점에서 본 연구는 기존 논문들과 차별성이 있다. 분석결과 매매가격에 대한 기대상승률과 전세가격비율은 정의 상관관계를 가지며, 기대상승률이 0일 경우에도 전세가격이 매매가격을 초과하는 현상은 나타나지 않았다. 매매가격이 높은 지역일수록 전세가격비율은 낮아지며, 매매가격이 낮은 지역일수록 전세가격비율은 높아지는 것으로 나타났다.
본 연구는 서울, 서울 강남, 서울 강북을 대상으로 주택 매매가격과 전세가격의 인과관계를 분석하였다. 시간불변 그랜져 인과성 검정을 통해 분석한 결과, 서울과 강북 지역에서는 매매가격과 전세가격이 양방향 인과성이 있는 것으로 분석된 반면, 강남은 양방향으로 인과성이 없는 것으로 분석되었다. 반면, 시간가변 그랜저 인과성 검정을 통해 분석한 결과에서는 서울, 강남, 강북 지역 모두 1993년 이후 전기간 동안 주택 전세가격은 매매가격에 그랜저 인과관계가 있는 것으로 분석된 반면, 전세가격에 대한 매매가격의 그랜저 인과성이 발견된 빈도는 그 역에 비해 적었다. 특징적인 것은 강남 지역은 2010년 이후 전세가격이 매매가격에 대해 지속적으로 그랜저 인과하는 것으로 분석되었다는 것이다. 이와 같은 분석 결과는 매매시장과 전세시장이 양방향으로 강한 영향을 주고받는 구조에서 전세시장에 대한 유동성 공급 확대는 주택시장 전반에 걸쳐 변동성을 확대할 수 있음을 시사한다.
본 연구에서는 물류부동산의 가격결정에 영향을 미치는 요인에 대하여 헤도닉 가격 모형을 이용하여 분석하였다. 연구의 분석을 위하여, 2006년부터 2015년까지 10년간 경기도지역에서 거래된 물류센터의 실거래 사례를 전수 조사하였다. 또한 매매가격 형성요인으로 건물특성, 경제특성, 투자특성 및 시간특성을 설정하였고, 헤도닉 가격 모형을 활용하여 다중회귀분석을 실시하였다. 분석결과, 첫째, 규모의 경제에 대한 선호도 경향으로 인하여 대형면적의 매매가격이 높게 형성되었고, 둘째, 간접투자의 경우에 더욱 적극적인 투자성향으로 인하여 직접투자의 경우보다 매매가격이 상대적으로 높게 나타났으며, 셋째, 물류센터의 투자에 대한 다양한 노하우를 보유한 외국인투자자가 매매가격을 주도하고 있는 것으로 판단된다. 본 연구를 통하여 물류센터에 대한 투자의사 결정의 판단기준을 제시하고자 한다.
단선 일방통행 방식을 지하철 노선으로 도입한 사례는 국외에도 흔치 않은 사례이다. 국내에서는 서울 지하철 6호선의 응암순환선이 대표적인 단선 일방통행 방식의 구간이다. 본 연구는 이러한 응암순환선과 연립다세대 매매가격의 관계를 역과의 인접성 및 특징에 따른 효과를 규명하고자 하였다. 본 연구에서는 2006년부터 2017년까지의 총 17,938건의 연립다세대 매매가격의 자료를 활용하여 헤도닉가격모형을 이용한 분석을 진행하였다. 주요 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, 응암순환선특성으로 지하철역과의 인접성이 매매가격에 중요한 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있었다. 거리구간별로는 100-200m 구간의 가격수준이 가장 높았고, 노선의 구조적 특징과 관련해서는 주요 지역으로의 이동성과 연결성이 우수한 불광역을 보행권으로 하는 연립다세대의 매매가격이 높게 나타났다. 둘째, 입지특성으로 버스정류장, 마트, 학교와 인접할수록 매매가격에 긍정적 효과를 미치는 것으로 분석되었다. 셋째, 연립다세대의 토지특성으로 토지면적은 작을수록 매매가격이 높았고, 토지의 세부적 특성인 형상과 방위, 도로접면에 따라서 매매가격에 미치는 유의적인 차이를 확인하였다. 넷째, 건물 및 소재층특성과 관련하여 주택유형과 건물규모, 경과연수, 승강기유무, 소재층에 따라 매매가격에 미치는 영향의 정도가 다른 것으로 분석되었다. 본 연구는 지하철역과의 인접성 및 특징에 따라 연립다세대의 가격에 미치는 효과가 상이하다는 것을 보여줌으로써 비아파트 수요변화에 대응한 주택가격 분석을 위한 참고자료로 활용되고자 한다.
본 연구는 주택가격의 변화가 거시경제변수와 소득불평등에 영향을 미치는 중요한 요인으로 작용하였을 것으로 판단하여 주택 전세가격과 매매가격, 지니계수, 금리, 취업자수와의 관계를 분석하였다. 2003년부터 2016년까지 국내 16개 광역시 도의 자료를 활용한 패널분석을 하였고 패널자료임을 감안하여 패널 VAR모형을 구축한 뒤 그랜저인과관계, 충격반응함수, 분산분해분석을 실시하였다. 그랜저인과성 검사와 충격반응검사 결과, 주택시장의 매매가격과 취업자수, 금리가 소득불평등에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 글로벌 금융위기 이전에는 전세가격만이 통계적으로 유의한 결과를 보였지만 금융위기 이후에는 주택 전세가격과 매매가격이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 분산분해분석 결과에서는 금융위기 이전에는 전세가격이 소득불평등에 미치는 영향력이 크게 나타난 반면에 금융위기 이후에는 전세가격의 영향력이 낮아지고 금리가 큰 영향을 미치는 것으로 나타나, 금리, 취업자수, 주택시장의 매매가격과 전세가격이 소득불평등에 주요한 요인으로 작용할 수 있다는 것으로 확인되었다. 따라서 정부의 부동산 정책을 비롯한 경제 활성화를 위한 정책시 변수들간의 영향력을 고려하여 소득불평등을 완화시킬 수 있는 정책수립이 될 수 있길 기대한다.
다양한 아파트 특성들을 이용하여 아파트 가격을 추정하고 예측하는 연구 또한 많이 존재하고 있는 실정이다. 그렇지만 이러한 연구들 대부분이 회귀모형에 지나치게 의존하고 있는 실정이다 그러나 회귀모형은 단점보다 장점이 많은 모형이다. 본 연구는 회귀모형을 부정하기보다는 새로운 모형을 도입하여, 회귀모형의 문제점들을 극복하고 회귀모형과 상호보완적인 모형을 도입할 필요성에 의해서 본 연구를 수행한 것이다. 다양한 아파트 특성들에 대하여 신경망모형을 이용하여 아파트 가격을 예측하고, 기존의 회귀모형과 비교하는 것이 본 연구의 주목적이다 또한 회귀모형과 신경망모형의 상호 보완적인 측면을 규명하는 것은 본 연구의 부차적인 목적이 된다 아파트 특성들은 주변에서 쉽게 이용 가능한 데이터를 위주로 하였다. 2004년 6월 기준으로 서울시 송파구와 도봉구의 아파트 매매가격들과 12개의 아파트 특성들을 수집하였다. 아파트 매매가격들 (즉, 매매 하한가, 일반 거래가, 매매 상한가) 을 새로운 측정방법을 이용하여 하나의 매매가격으로 추정하였으며, 대표성을 가지도록 하였다. 신경망모형을 도입하여 아파트 특성들을 이용하여 아파트 가격을 정밀하고 유효하게 예측하고, 기존의 회귀모형들과 비교하는 것은 아파트 가격에 대한 연구 분야에 큰 의미가 있다 하겠다. 그리고 주택에 관한 기존의 연구와 신규 연구에 신경망모형이 활용될 수 있으리라 판단된다.
본 연구는 오피스 매매가격에 영향을 주는 결정요인에 대한 연구를 진행하였다. 그 중에서도 특히 부분매매가 미치는 영향에 대해 초점을 맞춰서 헤도닉 가격모형을 활용하여 실증분석을 실시하였다. 본 연구에는 2000년부터 2017년까지 서울에서 거래된 오피스 사례 1,171건이 분석에 이용되었다. 오피스 매매가격에 영향을 주는 요인을 분석하기 위해 거시경제변수, 입지특성변수, 자산특성변수, 거래특성변수, 거래시점변수로 독립변수를 구성하였다. 본 연구에 있어서 주요 관심사항인 부분매매에 대해서 분석결과를 살펴보면, 부분매매는 전체매매보다 약 156만원 정도 평당 매매가격이 할인 효과가 있는 것으로 나타났다. 할인율 측면에서는 전체매매에 비해 부분매매가 12.6% 할인되는 것으로 나타나 부분매매가 오피스 매매가격에 적지 않은 영향을 미치고 있는 것으로 밝혀졌다. 이는 집합건물의 경우 소유자가 재산권에 대한 행사와 유지관리에 따른 비용 배분 등 측면에서 단독소유보다 어려움을 겪고 있기 때문이라고 볼 수 있다. 본 연구 결과를 통해 향후 오피스 거래 특히 부분매매의 경우 거래 투명성 확보 및 리스크 관리 측면에서 일정부분 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.
다가구주택은 수익형부동산으로 활용되고 있는 주택의 유형들 중 상대적으로 적은 금액으로 투자가 가능하고 소유주가 직접 거주하며 임대수익을 누릴 수 있다. 본 연구에서는 아파트에 비해 상대적으로 연구가 미진했던 주택 유형 중 하나인 다가구주택의 매매가격에 영향을 미치는 요인에 대한 분석을 통하여 다가구주택의 실수요자와 투자자의 매수 의사결정 및 디벨로퍼의 개발전략 수립 시 시사점을 제공하고자 하였다. 실증분석을 위해 경상남도 창원시에서 2016년에서 2018년 사이에 거래된 다가구주택 매매사례 299개를 구득하여 헤도닉 가격모형을 활용하여 분석하였다. 종속변수는 다가구주택의 연면 적당 매매가격으로 선정하였으며, 독립변수는 지역특성, 입지특성, 주택특성 및 시기더미로 구분하여 설정하였다. 실증분석 결과 지역적으로는 의창구과 성산구 지역의 가격이 높았고, 입지특성에서 유의한 변수로는 '주요상권과의 거리(-)', '대로 및 광로와의 거리(-)', '도로 2면 접면 여부(+)'인 것으로 나타났다. 주택특성의 변수들 중에서는 '연면적(+)', '원룸형 여부(+)', '남향여부(+)', '경과연수(-)', '옵션제공여부(+)'가 매매가격에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
우리나라 뉴스에서 매일 빠지지 않는 내용은 아마도 부동산 경제에 관한 것이라고 생각된다. 많은 사람들은 부동산 가격의 변동에 관한 전문가들의 예측에 관심을 갖고 있다. 매매가격 혹은 전세가격을 예측하기위해 일반적으로 많이 사용되는 방법은 박스-젠킨스에 기반을 둔 자기회귀이동평균모형이다. 본 논문에서는 자기회귀모형과 다변량 자료분석에서 사용하는 독립성분분석을 결합하여 예측하는 방법을 시도하여 보았다. 매매가격과 전세가격을 두 개의 독립성분으로 재설정하고 독립성분들을 이용하여 예측한 후 역변환을 통해 매매가격과 전세가격을 예측하는 방법을 시도하였다. 그 결과 일반적인 자기회귀이동평균모형을 사용할 때 보다 독립성분을 활용한 예측이 실제 지수에 더 유사한 값들을 얻을 수 있음을 보였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권3호
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pp.561-568
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2015
이 연구에서는 공간회귀모형 중 공간시차모형과 공간오차모형을 이용하여 대구 경북 지역 단위면적당 아파트 매매가격을 예측하였다. k-최근접이웃 (k-nearest neighbours)을 이용하여 공간가중행렬을 구축하였으며, 이를 이용해 2012년 3월의 단위면적당 아파트 매매가격에 대한 모형을 적합시켰다. 적합시킨 공간시차모형, 공간오차모형을 이용하여 2013년 3월의 단위면적당 아파트 매매가격을 예측하였으며 RMSE (root mean squared error), RRMSE (root relative mean squared error), MAE (mean absolute error)를 통해 두 모형의 성능을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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