• 디지털융복합연구
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• 제12권2호
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• pp.45-59
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• 2014

디지털경제를 맞이하여 지난 1980년대 중반 이후 부동산이 가장 선호하는 투자자산으로 부각되면서 많은 관심을 받아오고 있다. 부동산 중에서 주택가격의 상승과 하락은 가계 및 국가경제에 많은 비중을 차지하고 있다. 본 연구에서는 서울지역 아파트가격과 KOSPI, 건설주, 증권주, 금리, 환율 지표를 이용하여 지난 1987년 1월부터 2013년 8월까지 총 320개월 동안 월별 동향을 살펴보면서 서울지역 아파트가격과 각 지표와의 상관관계를 살펴보았다. 또한 서울지역 아파트가격의 상승과 하락에 어느 지표가 얼마나 영향을 주는지도 분석하였다. 상관관계 분석결과 서울지역 아파트가격과 KOSPI의 상관계수는 0.8566로 높은 양(+)의 값을 보여주었으나 반대로 금리는 -0.7846으로 강한 음(-)의 상관관계를 보여주었다. 주식시장의 상승은 서울지역 아파트가격 상승에 많은 영향을 주고 있으며 금리 하락은 서울지역 아파트가격의 가격상승으로 나타난다고 해석된다. 연구결과 서울지역 아파트가격은 KOSPI를 비롯하여 각 지표들과 통계적으로 유의한 관계를 유지하며 변동하고 있는 것으로 나타났다.

• 한국지역지리학회지
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• 제10권3호
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• pp.592-605
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• 2004

본 연구에서는 IMF 경제위기 이후 서울의 아파트 가격이 지역에 따라 양극화 되는 현상을 거주지 분리 심화라는 틀을 통해 분석하고자 한다. 이를 위해 서울의 지역별 아파트 가격 차별화와 고학력집단의 거주지 분리 정도를 밝히고, 아파트 가격과 고학력집단 거주 비율의 상관관계를 밝히고자 한다. 연구 결과 거주지 분리와 아파트 가격의 차별화라는 공간적 과정은 밀접한 관계를 맺고 있는 것으로 나타났다. 서울시 행정동을 단위로 45$\sim$59세 인구의 고학력집단 비율을 시계열적으로 분석한 결과 1990년에 이미 현재와 같은 학력집단별 거주지 분리가 관찰되고 있어, 거주지 분리가 지속적으로 재생산되고 있음을 알 수 있다. 행정동별 고학력집단 거주 비운은 아파트 가격의 행정동별 변이와 밀접한 관련을 보이고 있다. 1997$\sim$2003년 사이 아파트 가격의 상승은 고학력집단이 공간적으로 집중되어 있는 지역을 중심으로 발생하였다. 그외 지역의 아파트 가격은 정체되어 있거나 소폭의 상승을 보여 아파트 가격의 지역차가 매우 강화되었다. 아파트 가격의 지역별 차별화는 거주집단에 따라 지역이 달라지는 거주지 분리 과정을 적극적으로 반영하고 있다.

• 주택과사람들
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• 35호통권52호
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• pp.89-91
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• 1994

서울시내 소형 아파트 가격에 이어 서울시 및 신도시 일부 지역의 중대형 아파트 가격도 최근 상승세로 돌아섰다는 일부 보도내용과 관련. 주택국의 주택투기 단속반이 언론보도된 아파트를 대상으로 직접 현장조사한 결과는 다음과 같다.

• 대한교통학회지
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• 제27권6호
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• pp.89-96
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• 2009

본 연구는 고속도로 인터체인지와 이격거리가 아파트 가격에 미치는 영향관계를 정의하기 위하여 수행하였으며, 국외 선행연구고찰을 바탕으로 연구방향을 설정하였다. 자료수집의 일관성을 확보하기 위하여 세력권을 단순화시키고자 서울외곽순환고속도로의 인터체인지 내측(서울지역)과 외측(경기지역) 주변 최대 6.0km까지의 아파트가격을 조사하였다. 서울외곽순환고속도로 전체를 대상으로 분석한 결과 고속도로 인터체인지의 거리에 따라 아파트가격이 일정한 추세로 분포함을 알 수 있었다. 구체적으로 고속도로 인터체인지 세력권 전체적 측면의 아파트의 가격은 a) 상승하나 b) 인터체인지 인접지역은 상대적으로 감소하며 c) 약 2.0~4.0km에 가장 높은 가격을 보이다 d) 그 이후 인터체인지와 멀어지면서 급격히 감소하는 것을 알 수 있었다. 또한 고속도로 인터체인지 이격거리와 아파트 가격의 추세는 기존 철도(지하철)의 역세권이 가지는 (-)의 1차 선형이었던 것과는 대비되게 2차 형태의 곡선(Polynomial Curve)과 유사한 것을 알 수 있었다.

• 지적과 국토정보
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• 제52권2호
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• pp.211-231
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• 2022

본 연구는 거시경제변수인 전산업생산지수, 소비자물가지수, CD금리, KOSPI지수가 전국, 서울, 광역, 지역으로 구분된 아파트 전세가격에 미치는 영향을 파악하고 LSTM(Long Short Term Memory)을 활용하여 지역별 아파트 전세가격의 방법론적 예측모형을 제시하고자 하였다. VAR분석결과에 따르면 Lag1, 2에서 전국 아파트 전세가격지수와 소비자물가지수는 전국 아파트 전세가격에 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났고, 마찬가지로 Lag1,2에서 서울 아파트 전세가격지수와 소비자물가지수, CD금리는 서울 아파트 전세가격에 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한, 광역 아파트 전세가격은 Lag1에서 광역 아파트 전세가격지수, 소비자물가지수가 유의미한 영향을 보였으며 지역 아파트 전세가격은 Lag1에서 지역 아파트 전세가격지수, 소비자물가지수가 유의미한 영향을 나타냄을 확인하였다. LSTM예측모델 구축 결과, 지역 아파트 전세가격 예측모델의 RMSE 0.008, MAE 0.006, R-Suared값은 0.999로 예측력이 가장 높았다. 향후, 주요 정책변수들을 포함하여 딥러닝 기반의 발전된 모형을 적용한다면 더욱 의미 있는 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권5호
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• pp.89-99
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• 2014

주식시장에서 종합주가지수를 부동산시장에서 서울지역아파트가격과 전국주택매매가격지수를 선정하여 경기선행지수와 함께 각 지표들 사이의 상관관계를 찾아보았다. 또한 각 지표들 사이의 흐름을 서로 비교하여 선행성이 성립되는지도 살펴보았다. 본 연구의 목적은 종합주가지수와 서울지역아파트가격, 전국주택매매가격, 경기선행지수의 상관관계와 선행성을 분석해 보는 것이다. 주식시장의 종합주가지수나 부동산시장을 예측하기 위해서는 이에 선행하는 지표를 찾아 그 추이를 먼저 분석해 보는 것이다. 지난 1987년 1월부터 2013년 12월까지 총 27년 동안 KOSPI의 상승률은 687%로 나타났으며 CLI은 443%, 서울아파트는 391%, HPPCI는 263% 순으로 높은 상승률을 보여주었다. 서울아파트와 CLI, KOSPI, HPPCI의 상관분석을 실시한 결과 KOSPI는 상관계수 0.877인 HPPCI와 서울아파트는 상관계수 0.956인 CLI와 높은 상관관계를 보여주었다. 분석결과 CLI는 주식시장 및 부동산시장과 높은 상관관계를 보여주고 있어 주식시장 및 부동산시장을 예측하기 위해서는 CLI의 흐름을 먼저 살펴보는 지혜가 필요해 보인다.

• 토지주택연구
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• 제14권1호
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• pp.33-46
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• 2023

본 연구는 코로나19 팬데믹 기간 동안 서울시 대규모 아파트단지를 대상으로 가격 영향 요인을 도출하고, 이질적 시장으로 인식되고 있는 강남권과 비강남권 지역의 차이를 비교하였다. 분석방법은 본 연구의 요약과 시사점은 다음과 같다. 첫째, 서울시 모형 분석결과 대규모 단지 아파트 가격의 변화는 기존 연구결과와 달리 아파트의 개별특성은 유의한 영향을 주지 않는 반면 거시경제변수인 이자율과 통화량에 의해 영향을 받는 것으로 나타났다. 한편, 이자율과 총통화량 변수의 단위를 고려했을 때 두 변수들이 아파트 매매가격에 영향을 미치는 정도가 매우 높은것으로 판단된다. 둘째, 강남권 모형 분석결과 서울시 전체 모형과 같이 아파트 가격의 변화는 이자율과 통화량에 의해 크게 영향을 받으며, 세대수와 평균면적이 클수록 아파트가격은 높아지는 것으로 나타났다, 셋째, 비강남권 모형 분석결과 또한 이자율과 통화량에 의해 아파트가격이 크게 영향을 받는 것으로 나타났으나, 강남권 모형과 달리 미시특성변수 중 지하철역과의 거리, 용적률이 매매가격에 영향을 주는 것으로 나타났다. 마지막으로, 세 모형 분석결과 이자율과 통화량이 공통적으로 아파트가격 변화의 주요한 영향요인으로 나타났으나, 비강남권 지역의 대규모 단지 아파트가격이 이자율과 통화량의 변화에 보다 민감하며, 이에 비해 강남권 지역의 아파트가격은 이들 변수에 대해 둔감하게 반응하는 특징을 보여주고 있다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제10권4호
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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.

• 토지주택연구
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• 제12권4호
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• pp.41-59
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• 2021

본 연구에서는 부동산 가격, 거시경제변수, 부동산정책에 대한 이론적 고찰과 선행연구를 검토하고, 다변량 시계열분석방법으로 가장 널리 사용되는 VEC 모형으로 2003년 1월부터 2021년 6월까지의 월별 자료를 사용하였다. 이를 바탕으로 거시경제변수와 부동산 규제정책이 서울의 부동산 가격에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구의 실증분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 거시경제변수인 통화량, 금리 등은 서울아파트 가격에 큰 영향을 미치지 못한다는 것이다. 수요는 많고 공급이 충분히 이루어지지 못한 결과 거시경제의 호황, 불황과 상관없이 내 집 마련 등의 수요가 있다는 것이다. 둘째, 조세 및 금융규제정책은 서울아파트 가격 상승에 초기에 영향을 끼치고 시간의 지남에 따라 영향이 축소된다. 셋째, 투기지역지정은 서울아파트 가수요억제를 통한 가격 하락을 예상하지만 오히려 서울 아파트가격 상승을 초래하였다. 이러한 현상은 양도소득세 강화에 따른 매물잠김 현상으로 파악이 된다. 넷째, 분양가상한제는 서울아파트 가격하락에 별다른 영향을 끼치지 못하였다. 이러한 결과에 따르면 수요가 많고 공급이 부족한 서울은 조세규제, 금융규제, 투기지역규제, 분양가상한제 등의 여러 가지 규제보다는 우선적으로 양질의 충분한 주택공급이 우선시 되어야 한다. 또한 정책결정에 있어서 규제일변의 정책보다는 서울지역에 맞는 적합한 부동산 정책을 시행할 필요가 있다는 시사점을 제공한다.

• 한국경제지리학회지
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• 제20권3호
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• pp.405-418
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• 2017

본 연구에서는 서울시 장기전세주택(SHIFT 이하 시프트)이 주변 아파트의 전세가격에 미치는 영향을 분석했다. 시프트 공급단지 5km 이내에 위치한 아파트들의 전세 실거래가 데이터를 이용하여, 시프트로 인한 주변 아파트 전세가격의 변화를 추정했다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 시프트 공급 이후 2-3km 이내 아파트들의 전세가격은 공급 이전을 기준으로 4.4% 하락했다. 반면 그 보다 근접한 1-2km 이내 위치한 아파트의 전세가격은 유의미한 변화를 확인할 수 없었다. 그 이유는 시프트 단지의 공급으로 주변지역이 함께 개발되면서 아주 근접한 아파트들의 경우 시프트 공급으로 인한 가격하락 요인을 입지환경 개선으로 인한 가격상승 요인이 상쇄한 것으로 해석된다. 시프트 단지별 분석에서는 천왕2지구1단지와 서초네이처힐 1, 3, 6단지에서는 주변 아파트 전세가격을 하락시키는 효과가 나타났다. 그러나 양재1단지, 묵동리본타워, 신내3지구2단지에서는 유의미한 효과를 확인할 수 없었다. 단지별 효과가 상이한 이유는 해당 지역의 전세수요와 시프트 공급물량 등의 차이로 인한 결과로 판단된다.