• 재무관리연구
• /
• 제8권2호
• /
• pp.1-29
• /
• 1991

본 논문에서는 우리나라의 부동산시장(不動産市場)의 불완전성(不完全性)이 금융시장보다도 강한 현실을 반영하여 그것이 자본자산가격결정모형(資本資産價格決定模型) (the capital asset pricing model)에 미치는 영향을 분석하였다. 부동산시장의 불완전성으로서는 특히 부동산의 경우 기본적인 최저거래단위가 일반 금융자산보다도 높아 거래에 제약이 따른다는 점, 또한 최근 정부의 부동산 가격의 안정화 시책에 따라 개인의 부동산 보유한도가 엄격하게 제한되고 있으며 부동산 투자 이득에 대한 과세도 대폭 강화되고 있다는 점 등이 고려되었다. 이와같은 가정하에서 본고에서는 전통적인 자본자산가격모형을 수정 검토한 뒤, 그 모형의 틀속에서 부동산보유제한(不動産保有制限) 및 투자이득(投資利得)의 과세강화(課稅强化)같은 부동산가격 안정화 시책의 효과를 살펴보고, 그 외 자산담보대출의 담보비율 조정이 자산의 가격형성에 미치게되는 효과와 부동산 투자신탁제도의 도입효과, 부동산 기대수익률과 주식의 기대수익률의 관계 등을 검토하였다. 이러한 분석의 결과, 특히 본고에서는 현재 정부가 추진중인 불동산보유제한(不動産保有制限) 및 투자이득(投資利得)의 과세강화(課稅强化)와 같은 정책들이 경우에 따라서 부동산 가격을 안정화시키기 보다는 오히려 부동산 가격의 상승을 유발할 수도 있는 것으로 나타나 정책의 시행시 상당히 신중을 기하지 않으면 안되는 것으로 분석되었다.

• 국제지역연구
• /
• 제15권1호
• /
• pp.219-240
• /
• 2011

본 연구는 주가 및 부동산가격 변화에 의한 화폐수요함수의 자산효과를 분석하였다. 부동산가격 자료의 획득이 가능한 10개국, 25개 통화단위를 대상으로 분석하였으며, Johansen 공적분 검정에 추가하여 Pesaran, Shin and Smith의 한계검정을 적용하였다. 또한, 효율적인 공적분벡터의 추정을 위하여 Stock and Watson의 DOLS를 적용하였다. 분석결과, 화폐수요함수에 주가와 부동산가격을 포함시킬 경우 장기균형관계의 성립 가능성이 월등히 증가하였다. 특히 ARDL-한계검정에 의하면 12개 통화단위는 자산 가격을 포함하는 경우에만 공적분관계가 존재하는 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 자산가격의 변화가 장기화폐수요에 매우 유의한 영향을 준다는 의미이다. DOLS에 의한 공적분 벡터의 추정결과에서도 주가와 부동산가격이 매우 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 주가는 12개 통화단위에서 통계적으로 유의한 영향을 미치는 반면 부동산가격은 19개 통화단위에서 통계적으로 유의하였다. 특히 부동산가격은 싱가포르 M1을 제외하고 나머지 모든 국가의 통화단위에서 통계적으로 유의하게 나타나 장기 화폐수요함수 추정에서 부동산시장의 중요성이 부각된다. 한편 주가와 부동산가격의 계수부호나 크기는 국가별로, 통화단위별로 상이하게 나타났다.

• 부동산연구
• /
• 제27권1호
• /
• pp.45-57
• /
• 2017

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.

• 재무관리연구
• /
• 제10권2호
• /
• pp.53-81
• /
• 1993

본고에서는 부동산 가격의 상승과 기업가치의 관제를 이론적으로 규명하고 그에 관한 실증분석의 결과를 제시한다. 우선 이론적인 분석에서는 거품가격의 형성에 의하여 야기되는 부동산 가격상승 기대는 기업의 미래 성장기회에 대한 가치손실을 야기하므로 부동산 가격상승 기대에 따른 기업가치의 변화는 기업의 보유 부동산 가치의 상승에 미치지 못할 것으로 분석하였다. 또한 이러한 성장기회의 가치 상실은 부채에 의한 자금조달이 높을수록 더욱 커질 것으로 분석되었다. 이에 대한 실증분석의 결과, 우선 87-91년의 연도별 횡단면 분석에서는 기업의 부동산 보유 비율이 주식수익률에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 그러나 부채비율의 과다에 따라 표본을 분류하여 분석을 하였을 때에는 고부채 기업일수록 부동산 보유 변수에 대한 회귀제수가 전반적으로 낮게 나타나 부채사용이 높을수록 성장기회 가치상실이 클 것이라는 이론적인 가설을 지지하였다. 이러한 결과는 기업의 규모별 분석에서는 관찰되지 않았다. 따라서 주식수익률의 부동산 보유 효과는 규모별 효과에 비하여 부채비율별 효과가 좀 더 뚜렷한 효과로 간주되었다.

• 대한지리학회지
• /
• 제41권3호
• /
• pp.267-282
• /
• 2006

우리나라의 부동산가격공시제도는 건설교통부의 공시지가 및 주택가격공시제도, 행정자치부의 시가표준액, 국세청의 기준시가로 나뉘어져 있다. 토지와 건물이 시장에서 일체로 거래되고 있음에도 불구하고, 담당기관들은 토지와 건물을 분리하여 평가 과세하고 있다. 한국의 부동산가격공시제도의 근본문제는 여기에서 시작된다. 2005년 주택가격공시제도가 도입되었으나 근본적인 문제점은 여전히 해결되지 않은 채 남아 있다. 근본적인 해결책을 찾기 위하여, 국가는 모든 토지와 건물의 가격을 일괄평가하여 공시하는 방향으로 현행 부동산가격공시제도를 개선해나가야 한다.

• KDI Journal of Economic Policy
• /
• 제26권1호
• /
• pp.3-33
• /
• 2004

본 연구는 장기적으로 자본생산성이 하락하면서 성장률과 실질이자율이 하락하는 경제에서 인플레이션율이 부동산가격, 특히 주택의 매매가격과 전세가격의 격차에 어떠한 영향을 미칠 것인지에 대해 살펴보고 있다. 즉, 실질이자율이 하락할 경우 전세가격에 대비한 부동산의 매매가격은 상승하며, 따라서 자본생산성이 하락하면서 성장률 및 실질이자율이 하락할 경우에는, 통화당국이 동일한 수준의 인플레이션율을 유지한다고 하더라도 통상 인플레이션의 폐해로 거론되는 실물자산(부동산) 대비 금융자산(전세자금) 가치의 하락이라는 부작용이 확대될 수 있는 것으로 보인다. 이와 같은 이론적 논의는 자료추적이 가능한 1986년 이후 우리나라 주택의 매매 전세가격 비율의 변화추이를 설명하는 데에 기여할 수 있다. 즉, 1990년대 이후 전반적인 인플레이션율의 하향안정은 매매 전세가격 비율을 안정시키는 한 요인으로 작용해온 것으로 보이며, 최근 2001년 이후 나타난 매매 전세가격 비율의 상승은 인플레이션 기대의 확산보다는 실질이자율의 하락에 의하여 주도된 것으로 해석된다.

• 응용통계연구
• /
• 제31권2호
• /
• pp.217-228
• /
• 2018

부동산 투기근절, 공평과세 목적으로 부동산 실거래 신고제도가 도입된 이후, 정부에서 운영 중인 부동산거래관리시스템에는 연간 약 200만 건의 부동산 실거래 신고자료가 축적되고 있다. 인터넷이 발달하고 정보에 대한 접근성이 높아진 요즘, 부동산 투자에 대한 관심 증가로 부동산 가격정보에 대한 요구도 나날이 증가하고 있다. 하지만 이는 단순히 거래사례에 대한 정보만을 제공할 뿐이라 공동주택 실거래의 경우 동, 호수, 토지건물 실거래의 경우 지번을 개인정보보호 등의 이유로 공개하고 있지 않아 실거래의 위치별 정확한 데이터를 구득하기 어려운 실정이어서 정보의 비대칭성이 여전히 존재하고 이러한 부동산 정보의 특수성이 부동산시장에서의 투기가 근절되지 않는 이유 중 하나이다. 본 논문에서는 축적된 실거래 신고가격 데이터를 활용하여 실거래 미발생 지점에 대한 시세가격 추정 모형을 도출하는 것으로, 부동산 가격이 지리적 위치에 따라 결정되는 특수성을 가지는 것을 고려하여 공간구조가 반영될 수 있도록 공간회귀 모형을 통한 추정 토지 시세가격의 정확도를 살펴보았다.

• 주택과사람들
• /
• 통권221호
• /
• pp.90-91
• /
• 2008

재산을 상속하거나 증여할 때 부동산 가격을 어떻게 평가하는지 궁금해하는 사람들이 많다. 당초 취득한 가격과 현재의 공시 가격, 거래 시세가 크게 차이날 때 무엇을 기준으로 삼을지 평가하는 방법에 대해 알아보자.

• 부동산연구
• /
• 제27권3호
• /
• pp.71-86
• /
• 2017

본 연구의 목적은 딥 러닝 방법을 부동산가격지수 예측에 적용해보고, 기존의 시계열분석 방법과의 비교를 통해 부동산 시장 예측의 새로운 방법으로서 활용가능성을 확인하는 것이다. 딥 러닝(deep learning)방법인 DNN(Deep Neural Networks)모형 및 LSTM(Long Shot Term Memory networks)모형과 시계열분석 방법인 ARIMA(autoregressive integrated moving average)모형을 이용하여 여러 가지 부동산가격지수에 대한 예측을 시도하였다. 연구결과 첫째, 딥 러닝 방법의 예측력이 시계열분석 방법보다 우수한 것으로 나타났다. 둘째, 딥 러닝 방법 중에서는 DNN모형의 예측력이 LSTM모형의 예측력보다 우수하나 그 정도는 미미한 수준인 것으로 나타났다. 셋째, 딥 러닝 방법과 ARIMA모형은 부동산 가격지수(real estate price index) 중 아파트 실거래가격지수(housing sales price index)에 대한 예측력이 가장 부족한 것으로 나타났다. 향후 딥 러닝 방법을 활용함으로써 부동산 시장에 대한 예측의 정확성을 제고할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
• /
• pp.93-96
• /
• 2021

본 논문에서는 공공데이터를 이용한 개인 맞춤형 부동산 추천 방식을 제안한다. 이 추천 서비스는 기존의 가격 중심의 부동산 추천 방식이 아닌 개인이 원하는 요소 통해 부동산을 추천함으로써 사용자의 만족도를 높인다. 이 모델은 사용자가 실거주를 목적으로 하는 부동산 매물을 탐색하고자 할 때 거래 유형, 매물 유형, 가격 정보 뿐만 아니라 사용자가 자신의 주거지 근처에 형성되어 있길 원하는 편의 시설이나 기반시설, 치안 등의 환경 요소를 선택할 수 있도록 하고 선택된 요소들을 통합적으로 분석하여 주거지를 추천한다. 본 논문에서는 직접 구현한 서비스를 통해서 제안하는 새로운 맞춤형 부동산 추천 모델이 기존의 가격 중심의 부동산 추천 서비스보다 편의성 면에서 우수함을 보인다.