부동산 경매시장 지표가 상관성이 있고 유의미하다면 일반 부동산과 연계되어 부동산 시장에 의미 있는 정보가 될 수 있다. 본 연구는 부동산 경매시장의 주요 지표라고 할 수 있는 경매건수, 매각률(낙찰률), 매각가율(낙찰가율)에 대한 시계열적 상관성을 규명하여 시장 수급 논리가 경매시장에서도 적용되고 있는지 여부를 밝히는 것이 목적이다. 부동산 유형은 주거용 부동산, 토지, 상업용 부동산 세 가지로 구분하여 96개월간 수도권 부동산 경매 관련 월별 시계열 자료를 집계하였다. 이 자료를 바탕으로 유형별 경매 시장 모형을 구축하고 지표 간 상호 영향 관계를 각각 분석하였다. 분석 결과, 수급지표인 경매건수와 매각률은 시장의 수급 논리에 따른 공급 및 수요의 성격을 보였다. 다만 그 상관성은 주거용 부동산의 경우가 높았으며 상업용 부동산은 상대적으로 낮게 나타나 유형별 차이가 있음을 알 수 있다. 매각률은 가격 지표에 장기적으로 영향을 미치고 있으며, 특히 주거용 부동산 경매시장의 지표는 계량적으로 설명력이 높고 유의미하였다. 경매 관련 세 지표는 정도의 차이는 있지만 상관성이 존재하고 특히 주거용 부동산의 경우는 의미 있는 정보로서 정책 의사결정에 도움이 될 수 있다.
본 논문은 부동산정보윤리 의의와 필요성, 부동산정보윤리의 정립 방법 등을 도출하고, 현재 문제가 되는 부동산정보윤리 위반 행위에 대한 윤리적 수준을 제고하는 방안을 도출하기 위한 것이다. 선행연구를 통해 부동산정보윤리의 정의와 필요성, 범위, 기능, 기본원리를 도출하였다. 또한 현행 법률 상 불법적 행위를 제외한 부동산정보윤리의 대상으로 '우발적 오보'와 '지워야할 목록의 보존', '가벼운 표절', '정보의 부적절한 관리'를 도출하였다. 아울러 부동산관련 전문가와의 인터뷰를 통해 현재 문제가 되고 있는 부동산시세정보와 매물정보의 비윤리적 현상을 유형화하고 그 원인도 함께 분석함으로써, 부동산정보윤리 제고 방안도 함께 도출하였다.
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.
본 연구는 다양한 내부특성에 기초하여 기업의 부동산 자산 매각과 매입 의사결정의 동기와 유인을 파악한다. 실증분석결과, 기업은 부채비율이 높을수록, 보유한 현금수준과 매출액 성장률이 낮을수록 적극적으로 부동산 자산을 매각하는 것으로 확인되었다. 이러한 결과는, 재무적 제약, 내부 자금여력 및 성장기회가 부동산 매각을 결정하는 주요한 요인임을 확인시켜주는 결과로 해석될 수 있다. 반면, 부동산 자산 매입 가능성은 부채비율이 낮은 기업에서 상승하는 것으로 관찰되어 안정적인 재무구조가 동 의사결정 이전에 선행되어야 함을 확인할 수 있었다. 한편, 기업의 부동산 자산 매각과 매입 거래규모와 기업특성 간의 관계 역시 앞선 결과와 유사한 행태가 관찰되었다. 본 연구는 기업의 부동산 자산 활용에 대한 다양한 견해가 제기되고 있는 가운데, 보다 엄밀한 접근방식을 통해 그 동기와 유인을 파악함으로써 관련한 경영행태의 이해도를 개선시키고, 향후 관련 규제 도입과 경영 활성화 전략 수립 시 기초자료를 제공한다는 실무적 시사점을 가질 것으로 예상된다.
부동산 시장은 대표적인 불완전 경쟁시장이다. 부동산 정보는 폐쇄적으로 수집, 활용되는 특징이 있으며, 시장참여자는 그러한 정보 습득에 많은 시간, 노력 등의 정보탐색비용을 지불해야한다. 우리나라 부동산 공공데이터는 해마다 증가하고 있으나 관계부처마다 산재되어 있고, 탐색 및 해석이 어려우며, 데이터를 분석, 가공해서 활용하는 부동산 산업 활동의 수준이 낮다. 최근 4차산업혁명 속에서 부동산 시장에 필요한 정보를 효율적으로 제공하기 위한 산업으로서 프롭테크 산업이 발달하게 되었다. 본 연구에서는 프롭테크 기업 중 부동산 플랫폼 분야의 주요 기업의 사례를 바탕으로 사용자에게 제공하는 정보의 종류를 탐색적으로 살펴보고, 반대로 사용자로부터 수집한 데이터의 활용방안을 모색하였다. 본 연구의 결과는 부동산 시장의 정보 비대칭성을 완화하고 부동산 산업의 역량강화에 기여할 수 있는 방안에 대한 이론적, 실무적 시사점을 제공할 것으로 기대한다.
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.
본 연구는 서울에 위치한 오피스 빌딩 및 소매용 부동산 자산 간 권역별 포트폴리오의 구성을 통해 서로 다른 용도의 상업용 부동산 간의 분산 투자 시, 포트폴리오의 위험-수익률 관계를 파악함으로써 투자의 효율성과 성과를 알아보는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 Markowitz의 평균-분산모델을 토대로 서울지역의 오피스 빌딩 자산과 소매용 부동산 자산을 권역별로 분류하여 이들 간의 포트폴리오를 구성한 후, 포트폴리오의 투자성과, 효율성, 그리고 Sharpe 지수에 기반한 최적의 포트폴리오를 확인하였다. 구체적으로, 서울의 3대 오피스 빌딩 시장인 강남권, 여의도 마포권, 그리고 도심권과 소매용 부동산의 3대 시장인 강남권, 신촌 마포권, 그리고 도심권에 대하여, 부동산 자산의 용도와 권역에 따라 투자비율을 달리해가며 포트폴리오를 구성하였다. 분석결과, 도심권 오피스 권역의 자산비중 10~30%와 도심권 소매용 부동산 권역의 자산 비중 70~90%로 구성한 포트폴리오가 가장 높은 분기별 Sharpe 지수인 2.7118~2.7776을 제시해 최적의 자산구성임을 알 수 있었으며 이때의 분기별 수익률은 1.826%~1.838% 그리고 분기별 위험은 0.573~0.589였다. 또한 부동산 자산 간 권역별 포트폴리오의 구성 시, 서로 다른 용도를 지닌 자산간의 포트폴리오 구성에 의한 분산투자가 동일한 투자자산의 권역별 분산투자 보다 더 좋은 투자성과를 보여주는 것을 알 수 있었다. 마지막으로, 본 연구의 결과를 바탕으로 부동산간접투자시장에서도 지역 및 용도별 분산투자에 대한 이해의 폭을 넓혀 부동산 및 건설경기의 활성화에 도움이 되기를 기대한다.
본 논문에서는 세종시 부동산 투자요인이 투자성과와 재투자의향에 미치는 영향 관계를 연구하였다. 세종시 부동산에 투자한 경험이 있는 투자자를 대상으로 설문조사를 통하여 자료를 수집, 분석하였다. 세종시 부동산 투자요인이 투자성과에 미치는 영향과 함께, 투자성과가 투자만족도를 매개변수로 하여 재투자의향에 미치는 영향에 대한 관계성을 확인하기 위해 연구가설을 설정하여 구조방정식 모형을 통하여 검증하였다. 이를 바탕으로 기술통계와 확인적 요인분석 및 모형 적합도 분석으로 실증분석을 하였다. 구조방정식 모형의 각 경로계수의 유의성 검증 결과, 가치적 측면, 정책적 측면, 재정적 측면의 투자요인은 투자성과에 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 여기에서 가치적 측면에 해당하는 지역선정, 투자가치, 입지선정 요인이 세종시투자를 결정하는데 더 큰 비중을 두는 것으로 나타났다. 경제·정책적 측면의 투자요인은 투자성과에 별다른 영향을 미치지 않는 것으로 나타났는데, 이는 부동산정책, 물가/경기, 부동산시장 요인이 부정적 상황으로 변화하여도 세종시 부동산 투자성과에는 별다른 영향을 미치지 못하는 것으로 분석되었다. 투자성과가 투자만족도와 재투자의향에 영향을 미치는 것으로 나타났고, 투자만족도 역시 재투자의향에 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 부동산 투자요인 항목 중에서 세종시 부동산의 중요한 투자요인이라고 할 수 있는 지역선정, 투자가치, 부동산정책, 언론매체 요인의 경로계수가 상대적으로 높게 나타났으며 수익성, 자산가치, 부동산성과, 부동산만족, 가치상승 요인도 높게 나타났다. 이는 세종시 부동산투자는 투자성과와 함께 투자만족도가 높고 향후 재투자에도 매우 긍정적이라는 결과를 제시하였다.
전자등기 및 블록체인시스템을 도입한 등기시스템 하에서 해당 전자정보로서의 부동산등기의 공신력을 확보하려면 이들 범죄 및 법률분쟁을 방지하는 방안으로 거래자의 신분증명 및 부동산등기 기재내용의 투명성을 마련하는 방법에 또한 블록체인 시스템을 이용하여 기록되는 방법으로 진행되어야 한다. 그 방안으로 거래자의 신분증명에 관한 신뢰성을 높이는 방법과 부동산등기부의 기재단계에서 등기관의 실질적 심사권을 인정하고 물권 등 권리사항의 기재시 공증단계를 거치는 등의 공신력 제고 방안을 검토하고 이 단계에서도 블록체인 시스템을 도입하여 무결성 및 신뢰성을 확보하는 방법을 고려해 봄직하다. 현행 부동산 등기 등 공부시스템이 블록체인 시스템으로 전환되기 전 단계에서 부동산 등기 기재사항의 명확성과 투명성, 실제 부동산과의 정합성이 갖추어져야 최종적으로는 부동산 공부에 관한 공신력이 인정될 수 있고 이로써 향후 블록체인시스템을 도입한 부동산공부시스템에 대하여 거래당사자의 신뢰를 담보하고 부동산 거래시장에서 부동산 공부에 대한 투명성과 무결성바탕으로 이를 신뢰한 당사자 간에 최종적으로는 스마트계약의 형태로 부동산거래가 이루어지는 목표에 가까워질 수 있게 될 것이다.
본 연구에서는 국내 공모 부동산펀드를 임대형과 대출형으로 나누어 이들 펀드수익률의 결정요인을 분석하여 보았다. 펀드수익률은 왜도와 첨도가 매우 높은 분포를 따르기 때문에, 본 연구에서는 회귀분석으로 추정된 잔차가 정규분포를 따르도록 극단 관찰치를 충분히 제거한 표본을 사용하였다. 분석 결과, 부동산펀드의 (초과)수익률에 영향을 주는 유의적인 요인으로 규모, 운용보수, 기간 등이 발견되었다. 또한 특이하게도 이들 결정요인은 두 유형에 대해 각기 상반된 방향으로 영향을 주고 있다. 임대형 부동산펀드의 경우는 규모, 운용보수가 펀드수익률에 유의미한 음의 영향을 미치는 반면, 대출형 부동산펀드의 경우는 규모, 운용보수 및 기간도 펀드수익률에 유의적인 양의 영향을 주었다. 이러한 결과는 국내 공모 부동산펀드는 임대형과 대출형이 매우 다른 경제적 성격을 가지고 있으며 향후 연구에서도 두 유형을 분리할 필요가 있음을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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