• Korea Real Estate Review
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• v.24 no.1
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• pp.15-26
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• 2014

Using multivariate GARCH model, we estimate the relationship between the housing sale prices and lease prices in the Korean housing market. In the analysis of relationship between the rate of changes in sale and lease prices, the correlation coefficient of the apartment and detached house is higher than that of the townhouse. By housing type, the correlation coefficient between detached house and townhouse is higher than between apartment and detached house or apartment and townhouse. By housing size, there are no significant different results between the sales price and the rental price. The correlation coefficient between medium and small size is the highest in the apartment housing market, whereas the correlation coefficient between large and medium size is the highest in the detached housing market, resulting from the fact that people may be more interested in medium- and small-sized apartment and large- and medium-sized detached house. In the detached housing market, the correlation coefficient between large-medium size and medium-small size in the rental price is higher than that of sales price. This result implies that the process of the decision making between purchasing and leasing a house might be different.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.10 no.4
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• pp.483-494
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• 2001

본 연구는 항공기 소음이 주택가격에 미치는 영향을 헤도닉가격기법을 적용하여 분석하고자 하였다. 국제공항이 인천으로 이전하기 전 서울지방항공청장이 소음피해지역(제1종, 제2종 및 제3종)으로 고시한 김포공항 주변의 아파트 가격을 주요 분석 대상으로 하였다. 소음측정단위로는 세계민간항공기구가 권장하는 연속적 동등소음감지단위(Weight Equivalent Continuous Perceived Noise Level: WECPNL)를 사용하였다. 2000년도 여름에 매매된 총 220가구를 대상으로 아파트의 실질거래가격과 소음측정단위, 가구속성 및 지역관련 변수를 사용하여 헤도닉 방정식을 추정한 결과 소음변수를 비롯 아파트 평수 및 방의 개수를 나타내는 변수에 대한 계수의 추정치는 통계적으로 매우 유의적으로 나타났다. 분석대상지역에 있어 항공기 소음의 한계내포가격은 평균 마이너스 340여 만 원으로 추정되었다. 이 추정치는 다시 말해 소음감지단위인 WECPNL이 한 단위 증가하게 되면 아파트의 평균매매 가격의 3.19%가 떨어지는 것을 의미하며 이 지역이 소음피해지역으로 고시되어 있는 상황을 매우 잘 나타내고 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.388-390
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• 2010

본 논문은 옵션의 표준 이격도를 정의하고, 이격도에 따른 매매 전략을 제시하며, 이의 수익을 분석하였다. 옵션 가격은 내재가치와 시간가치인 프리미엄으로 분리되는데, 프리미엄은 만기일에 가까워질수록 줄어들어 0에 수렴한다. 따라서 행사가와 선물가격과의 차이와 만기일까지의 잔존시간의 두가지 변수에 대한 옵션 평균 가격을 계산해낼수 있다. 그 평균 가격과의 가격 차이를 표준 이격도라 한다. 기본적인 스트랭글 매도 전략에 진입 시점과 청산 시점에 표준 이격도를 사용하였다. 표준 이격도가 높으면 매도 진입하고 표준 이격도가 낮으면 매수 청산하였다. 2010년 9월물을 사용하여 실험한 결과 약 8%의 수익률을 기대할 수 있었다. 향후에 옵션 표준가격을 추출하기 위한 샘플 기간에 대한 연구가 필요하다.

• Journal of Cadastre & Land InformatiX
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• v.48 no.2
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• pp.5-20
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• 2018

This paper aims to analyze characteristic by the cities focused on the ratio of new apartment resale that is one of the apartment unit sale market, which has been increased recently. So, this study examined characteristics of population, apartment trade & sale, housing with 162 cities and counties and performed multiple regression analysis with dependent variable, ratio of new apartment resale. As a result. the factors affecting the ratio of new apartment resale are 7variables, apartment sales rate, transfer of ownership, apartment turnover rate, sale volume, regional apartment rate, population increasing rate, housing average apartment sale price rate. In terms of the increase in apartment sales prices, the rate of sales price increase was relatively low in areas where the transaction rate for apartment sales is high, and the number of apartment sales right transactions increased as the number of other ownership transfers rose. As a result, the data will be based on the improvement of the government's policies and systems to stimulate the transaction focused on the real estate agents in the apartment market.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.9 no.1
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• pp.163-187
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• 2003

본 연구는 옵션가격 및 거래량 자료를 이용하여 옵션시장의 가격발견 기능에 대해서 분석을 시도하였다. 이를 위해 먼저 옵션가격과 거래량 정보가 현물시장을 선행하는 현상에 대해서 분석해 보았다. 옵션가격은 실제 현물지수를 약 1시간 정도 선행하는 것으로 관찰되었다. 콜옵션 가격이 풋옵션에 비해서 상대적으로 옵션시장에서 높게 거래되는 경우 이는 현물주식시장에서의 주가상승을 예고하는 것으로 나타났다. 옵션 거래량 정보 역시 현물시장의 가격움직임을 예측하는데 유효한 것으로 관찰되었다. 콜옵션의 풋옵션 대비 상대적인 거래증가는 투자자의 낙관적인 장세전망을 반영해 일단 현물지수의 상승을 야기하는 것으로 나타났으나 이후 투자자의 풋옵션을 통한 헤지(hedge) 수요의 증가로 이어지는 것으로 조사되었다. 두 번째로 본 연구는 이러한 옵션시장의 가격발견 기능을 이용하여 매매전략을 수립하고 이를 통하여 투자이익을 극대화시킬 수 있는지에 대해서 살펴보았다. 콜옵션 가격(거래량)이 풋옵션 가격(거래량)에 비해 고평가(증가) 되었을 경우 이는 주가상승을 미리 예고하고 있는 신호로 받아들어져 주식을 매입하고 반대로 콜옵션 가격(거래량)이 풋옵션 가격(거래량)에 비해 저평가(감소) 되었다면 주가하락을 예측하기 때문에 주식을 매도함으로써 투자이익을 증대시킬 수 있을 것이다. 실증분석 결과는 우선 옵션 가격정보를 이용하여 현물시장에서 지수 바스켓 포트폴리오를 매매하려는 전략은 30분 내외의 단기 투자에는 유효하나 그 이상의 투자기간을 가지는 경우에는 예상과는 다른 결과를 초래하였다. 반면 옵션시장에서의 콜옵션과 풋옵션의 상대적인 거래량 정보는 현물주식시장의 움직임을 예측하는데 옵션 가격정보에 비해서 보다 효과적인 것으로 판단되었다. 조사한 모든 일중 및 1일(overnight) 투자수익률에서 옵션 거래량의 상대적 비율에 의거한 투자전략은 통계적으로 유의한 투자수익률의 차이를 가져왔다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.31 no.3D
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• pp.477-487
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• 2011

The modified repeat-sales model is employed in this study in order to identify differentiating impacts of time-varying accessibility characteristics on housing price. The results demonstrate that accessibility measures have very differential impacts on housing price over time. The improvement of accessibility through newly built facilities and apartment complex has either increased or decreased housing price. For example, the new subway line 9 has positive impact on housing price nearby, therefore price gap between subway access area and the other parts has been increased. The impact of the wide area facilities such as shopping center and hospital are decreased because they can be used more easily by the new subway line before. However, the small service area facility such as elementary school doesn't lose their impact even though subway accessibility extremely increased. The results imply that new facilities in existing residential site can affect not only housing price but also the other facilities' impact of housing price.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.956-959
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• 2020

본 연구에서는 아파트를 대표할 수 있는 내·외적 데이터를 수집하고 인공지능 기술들을 활용하여 아파트 가격을 예측하는 시스템을 구축하고자 한다. 구체적으로 웹크롤링 기법을 통해 수집한 아파트 내·외적 데이터의 변수들에 대한 특성 선택(Feature Selection)을 수행하였고, 다양한 인공지능 기법을 활용하여 부동산 가격 예측 모형을 개발하였다. 아파트 가격 예측 모형 생성을 위해 Linear Regression, Ridge, Xgboost, Lightgbm, Catboost 등의 기계학습 알고리즘을 사용하였고, RMSE를 사용하여 각 예측 모형 간의 성능 비교를 수행하였다. 가장 성능이 좋은 예측 모형은 Xgboost기반 예측 모형이였으며, RMSE값이 약 0.0366으로 가장 낮았으며 테스트 데이터에 대한 정확도는 약 95.1%였다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.15 no.1
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• pp.263-297
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• 1998

본 연구의 목적은 일괄매매와 접속매매에서의 주가변동의 행태를 이론적으로 구명하고, 이를 바탕으로 우리나라 종합주가지수를 이용하여 일중 주가지수수익률분산을 구하여 두 제도를 실증적으로 비교분석하는 데 있다. 정보거래자와 무정보거래자가 증권시장에 참여한다는 전제하에 일괄매매와 접속매매의 주가변동성을 유도하고, 양제도에서의 주가변동성을 이론적으로 비교 분석한 결과, 시점간 정보 거래자비율이나 혹은 거래자수가 일정할 경우, 접속매매의 가격변동성이 일괄매매의 가격변동성 보다 큰 것으로 분석된다. 그러나 매 시점마다 정보거래자비율과 거래자수가 일정하지 않을 경우에는 일괄매매의 주가변동성이 접속매매의 주가변동성 보다 더 큰 경우도 발생하지만, 시점1의 거래자비율이 $20%{\sim}80%$ 사이에서 변동할 경우에는 역시 접속매매가 일괄매매보다 주가변동성이 더 클 가능성은 크게 높아진다. 이 같은 이론연구를 바탕으로 노이즈제거전 10분간격 주가지수수익률분산을 살펴본 결과, 9시 41분이 가장 크고 폐장동시호가가 가장 작은 것으로 분석되었으며, 또한 전장에서는 작아지는 경향을 보이고 후장에서는 폭 넓은 U자 형태를 갖는 것으로 나타난다. 그리고 동시호가의 주가지수수익률분산은 개장동시호가가 가장 크고, 후장개장동시호가가 그 다음이며, 가장작은 것은 폐장동시호가인 것으로 분석된다. 폐장동시호가와 후장개장동시호가의 주가지수수익률분산이 대부분의 접속매매보다는 작으나, 노이즈제거후 주가지수수익률분산은 전장개장동시호가가 노이즈제거전과 마찬가지로 가장 컸지만, 폐장동시호가는 전장접속매매와 후장개시동시호가 보다 더 크게 나타났다. 이와 같이 전장개장동시호가의 주가지수수익률분산이 높은 것은 전일 15시부터 당일 9시 31분까지를 대상으로 주가지수수익률이 계산되어진 것과 긴 비거래시간 때문으로 해석할 수 있다. 그리고 폐장동시호가의 주가지수수익률분산이 접속매매 보다 큰 것은 본 연구모형에서 말하는 정보분산이 시점간에 같지 않고 폐장동시호가의 정보분산이 큰 데서 그 원인을 찾을 수 있다. 현재 우리나라에서는 매매제도가 주가변동에 미치는 영향에 대한 이론적 실증적 연구가 미진하고, 이에 대한 관심이 비교적 적다. 따라서 본 연구는 매매제도에 따른 주가변동성의 행태 뿐만 아니라 정보변동의 분산, 정보거래자의 정보해석노이즈, 무정보거래자의 유동성노이즈 등이 주가변동성에 미치는 영향에 대한 이해의 폭을 넓혀 줌으로써 증권시장의 효율성제고에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.612-614
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• 2014

급격한 가격변동에 대한 다양한 속성을 갖는 주가 기대치가 상이하여 기대치 가격을 중심으로 주가가 오르고 내리는 현상이 항상 발생한다. 이 현상은 Gibbs Effect와 매우 흡사한 성격을 갖고 있다. 장이 시작할때와 끝날때의 변동성을 수학적으로 모델링하고 이를 기반으로 한 거래기법을 연구 할 필요성을 갖게되어 시스템구현을 통해 매매기법을 분석하게 되었다.

• Land and Housing Review
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• v.14 no.1
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• pp.33-46
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• 2023

This study investigated price factors for large apartment complexes in Seoul during the COVID-19 pandemic and compared Gangnam and non-Gangnam areas, which have been recognized as heterogeneous markets. We find that the change in apartment prices in large-scale complexes did not significantly affect the individual characteristics of apartments, unlike previous studies, but was affected by macroeconomic variables such as interest rates and money. On the other hand, considering the units of the interest rate and total monetary volume variables, the effects of two variables on the apartment sales price is significantly high. In addition, the Gangnam area model analysis shows that apartment prices are greatly affected by interest rates and currency volume, and, the non-Gangnam area model analysis shows that apartment prices are greatly affected by interest rates and currency volume, but the degrees are different from the Gangnam area model. Overall, our study shows that interest rates and money supply were the main factors of apartment price changes, but apartment prices in non-Gangnam areas are more sensitive to changes in interest rates and money supply.