• 대한공간정보학회지
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• 제23권1호
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• pp.55-63
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• 2015

최근 부동산거래의 투명성과 공평과세의 기반을 마련하고자 부동산 실거래가격의 활용에 대한 필요성이 증가하고 있다. 본 연구는 부동산 실거래가격의 활용과정에서 실거래 미발생지점에 대한 효과적인 가격추정을 위해 실거래 가격 및 고도, 경사도를 통합한 공동크리깅의 적용 가능성을 연구하였다. 이를 위해 경북 영천시의 2012년 1월부터 2014년 6월까지의 실거래 자료를 활용하여 실거래가격을 추정하였으며, 이를 정규크리깅 추정결과와 비교하였다. 추정된 가격과 2,575개 검증 지점의 실거래가격 사이 평균 오차, 평균제곱근오차 등을 분석한 결과 정규크리깅에 비해 공동크리깅 결과가 실거래가 추정과 현실화 측면에서 모두 효과적인 것으로 나타났다. 이는 지가형성에 영향을 미치는 고도, 경사 등의 영향요인이 고려되는 공동크리깅이 실거래가 추정에서 더 효과적임을 보여준다.

• 응용통계연구
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• 제31권2호
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• pp.217-228
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• 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.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권1호
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• pp.43-51
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• 2012

주택시장 분석에 널리 사용되는 헤도닉 방법은 OLS(ordinary least squares) 모형을 이용하는데, 이는 오차가 독립적이며, 평균이 0이고, 분산이 일정하다는 가정에 기초한다. 그러나 공간 자기상관이 존재할 경우에는 이러한 가정에 위배되며, 공간효과를 제대로 반영하지 않으면 왜곡된 추정결과를 가져오게 된다. 최근 이에 대한 대안으로 공간계량모형이 도입되고 있는데, 이 연구에서는 OLS 모형과 공간계량모형의 적합도를 비교 평가하고자 한다. 부산시 실거래 주택매매 가격자료를 이용하여 분석한 결과, OLS를 이용한 기존의 헤도닉 모형보다는 공간자기상관을 고려한 공간계량모형들이 보다 설명력이 높았다. Dubin이 제시한 기준과 Log Likelihood 기준을 통해 볼 때 공간계량모형 중에서는 공간자기회귀모형(spatial autoregressive model: SAR)모형의 적합도가 높은 것으로 나타났다. 이를 통해 주택가격에 있어서의 공간효과를 확인할 수 있었으며, 재건축 추진여부가 아파트 매매가격에 매우 큰 영향을 미침을 알 수 있었다. 또한 적절한 공간계량모형의 선택은 정부의 주택정책에 있어서도 매우 중요하다고 하겠다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제28권1호
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• pp.61-93
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• 2019

본 연구는 2020년 7월부터 시행될 '공원일몰제' 시행에 앞서 주민들의 도시녹지공간에 대한 선호를 분석하기 위해, 2015년 동안 서울시에서 거래된 아파트 117,918건의 실거래자료를 중심으로 다양한 GIS정보를 활용하여 단지 인근 강이나 하천, 산림 그리고 도시공원의 3가지 유형의 도시녹지공간이 제공하는 서비스를 조망과 접근성으로 대표하여 헤도닉가격함수를 추정한 뒤 잠재가격과 주민들이 향유하는 연간편익을 측정하였다. 서울시민들은 한강을 포함한 아파트 단지 도시녹지공간들에 대해서 조망 및 10분 이내 접근성이나 거리-이용 접근성의 관점에서 모두 쾌적한 주거환경을 제공하는 어메니티로 선호하고 있었다. 나아가서 강이나 하천 조망가능성(아파트 가격의 0.7-2.5%)과 접근가능성(2.3%)에 비해 도시공원 조망가능성(1.7-3.3%)이나 접근가능성(3.9%) 모두 잠재가격이 훨씬 높은 것으로 나타났다. 잠재가격에 기초한 연간 편익은 도시공원의 조망가능성에 약 55-60만원 그리고 10분 이내 접근가능성에 대해 80만원이 넘는 것으로 나타나 강이나 하천 조망이나 접근가능성에 비해 2-3배 높은 것으로 나타났다. 반면에 산림녹지 유형에 대해서는 강북지역 거주자들의 북한산 조망을 제외하고는 아파트 인근 산림 조망이나 접근성은 아파트 가격에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.

• 지역연구
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• 제36권1호
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• pp.37-50
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• 2020

이 연구는 투자이론에서 활용되고 있는 토빈의 Q 개념을 적용하여 투자이익을 측정하고 이를 통해 서울 주택시장을 이해하고자 한다. 구체적으로 서울시 아파트와 연립·다세대주택을 대상으로 2010년부터 2018년까지 투자이익을 추정하고 공간계량모형을 이용하여 투자이익에 영향을 주는 요인들을 살펴보았다. 투자이익은 실거래가격에서 대체비용(토지비용+건축비용)을 빼는 방식과 실거래가격 대비 대체비용의 비율로 각각 추정하였다. 분석결과를 보면, 투자이익은 2018년으로 갈수록 더 커졌고 강남·서초구 및 한강 주변에서 투자이익이 높게 나타났으나 투자이익의 시공간적 변화양상은 아파트의 경우 뚜렷한 반면에 연립·다세대주택은 산발적·국지적으로 나타났다. 공간계량모형 분석결과는 주택유형과 상관없이 고밀·신축개발이 많은 지역에서 투자이익이 높았다. 이 연구의 접근방법과 결과는 향후 주택 공급 정책, 투자이익 환수, 지역 경쟁력 측정, 가격 거품 측정 등에 대한 논의를 위한 기초 자료가 될 것이다.

• 부동산연구
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• 제24권1호
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• pp.7-14
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• 2014

본 연구는 2006년 1월부터 2013년 6월까지의 서울시 아파트 개별 실거래가격에 대한 시공간 자료로 시공간자기상관의 문제를 헤도닉가격결정모형에 의한 통상최소자승법(OLS), 시간효과를 고려한 시간자기회귀모형(TAR), 공간효과를 고려한 공간자기회귀모형(SAR)과 시공간자기회귀모형(STAR)을 이용해 아파트 가격 추정결과를 비교분석하였다. 실증분석결과, STAR모형이 기존의 OLS에 비해 수정결정계수가 약 10% 증가하였으며, 추정오차는 약 18% 감소한 것으로 나타나 시공간효과를 고려했을 때 아파트 가격 추정이 기존모형에 비해 정확함을 알 수가 있었다. STAR모형 분석결과, 아파트 매매가격에 전용면적(-), 아파트연수(-), 저층더미(-), 개별난방(-), 도시가스(-), 재건축더미(+), 계단식(+), 단지규모(+)등이 영향을 주는 것으로 나타났으며 다른 분석방법론과도 대부분 같은 부호를 나타냈다. 시공간자기회귀모형을 이용해 부동산 가격을 추정시 정부 당국자는 부동산시장의 동향을 정확히 파악해 정책을 수립 집행해 정책효율을 높을 수 있고 투자자의 입장에서는 객관적인 정보를 바탕으로 합리적 투자를 할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.7672-7676
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• 2015

본 연구는 금융투자시장에서 적극적으로 연구되는 정보효과에 대한 동태적 분석을 시도하였다. 기존문헌(들)을 통해 정보거래가 갖는 효과에 대해 고찰하였으며, 국내 아파트시장을 대상으로 실증분석하였다. 자료는 국토해양부에서 공개하는 실거래 자료가 사용되었으며, 2006년부터 2015년까지의 월별 아파트 Data를 EGARCH 분석모형에 적용하였다. 추정한 결과, 전기 거래량이 주택가격의 변동성에 영향을 미치고 있는 것으로 확인한 바, 주택거래량이 전달하는 정보효과(information role)가 금융투자시장과 유사하게 나타날 수 있음을 확인하였다.

• 토지주택연구
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• 제11권2호
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• pp.33-46
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• 2020

As the fastest growing office transaction volume in Korea, there's been a need for development of indicators to accurately diagnose the office capital market. The purpose of this paper is experimentally calculate to the office price index for effective benchmark indices in Seoul. The quantitative methodology used a Case-Shiller Repeat Sales Model (1991), based on actual multiple office transaction dataset with over minimum 1,653 ㎡ from Q3 1999 to 4Q 2019 in the case of 1,536 buildings within Seoul Metropolitan. In addition, the collected historical data and spatial statistical analysis tools were treated with the SAS 9.4 and ArcGIS 10.7 programs. The main empirical results of research are briefly summarized as follows; First, Seoul office price index was estimated to be 344.3 point (2001.1Q=100.0P) at the end of 2019, and has more than tripled over the past two decades. it means that the sales price of office per 3.3 ㎡ has consistently risen more than 12% every year since 2000, which is far above the indices for apartment housing index, announced by the MOLIT (2009). Second, between quarterly and annual office price index for the two-step estimation of the MIT Real Estate Research Center (MIT/CRE), T, L, AL variables have statistically significant coefficient (Beta) all of the mode l (p<0.01). Third, it was possible to produce a more stable office price index against the basic index by using the Moore-Penrose's pseoudo inverse technique at low transaction frequency. Fourth, as an lagging indicators, the office price index is closely related to key macroeconomic indicators, such as GDP(+), KOSPI(+), interest rates (5-year KTB, -). This facts indicate that long-term office investment tends to outperform other financial assets owing to high return and low risk pattern. In conclusion, these findings are practically meaningful to presenting an new office price index that increases accuracy and then attempting to preliminary applications for the case of Seoul. Moreover, it can provide sincerely useful benchmark about investing an office and predicting changes of the sales price among market participants (e.g. policy maker, investor, landlord, tenant, user) in the future.

• 부동산연구
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• 제28권1호
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• pp.91-104
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• 2018

본 연구는 시장참여자의 행태 중 하나인 군집행동의 발생 여부와 정도를 주택시장을 중심으로 분석하였다. 분석방법으로 최근 군집행동 분석에 가장 많이 활용되는 CSAD모형에 실거래가격을 적용하였다. 분석내용은 권역별, 경과년수별, 규모별, 시장조건별로 세분하여 지역성, 내부요인, 외부 요인에 대한 분석을 하고자 하였다. 분석결과 첫째, 서울시 전체에서는 군집행동이 발생하지 않았다. 권역별로는 도심권, 동남권, 서북권에서 군집행동이 발생하여 선행연구(Ngene et al., 2017)와 동일한 결과를 보였다. 둘째, 경과년수별 분석에서는 노후주택에서 군집행동이 포착되었으며, 규모별로는 $60m^2$이하의 소규모와 $85m^2$이상 $102m^2$미만의 국민주택규모에서 군집행동이 발생하는 것으로 나타났다. 셋째, 글로벌 금융위기하에서는 모든 권역에서 군집행동이 발생하지 않았으며, 시장 상황이 호황기일 경우 서북권에서 군집행동이 발생하는 것으로 분석되었다. 이는 손실공포 확대에 따라 불황기에서 군집행동이 집중적으로 발생하는 주식시장과 차이를 보이는 결과이다. 본 연구는 시장참여자의 행태를 행동경제학적 측면에서 분석하여 주택시장 이상현상에 대한 이해도를 높이고 시장분석에 시장참여자의 행동이라는 심리요인을 제시하였다는 점에서 의미가 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권9호
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• pp.419-430
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• 2023

대체 불가능 토큰 (NFT: non-fungible Token)은 분할할 수 없다는 고유한 특징을 가지고 있다. 현재 NFT는 디지털 콘텐츠에 대한 소유권 증명 이상의 용도가 명확하지 않고, 토큰의 유동성이 거의 없으며, 이로 인한 가격의 예측이 어렵다. 현실에서의 부동산은 대개 가격이 매우 높은 특징으로 인해 투자 진입장벽이 매우 높다. 현물 부동산을 NFT 화하고, FT (fungible token)으로 분할하면 유동성의 증가, 접근성의 증가에 따른 투자자 커뮤니티 볼륨의 증가를 기대할 수 있다. 본 논문은 일반 투자자들이 개별적으로 구매하기 어려운 현물 부동산을 대량의 FT로 분할하고 이를 Black Litterman 모델 기반의 Portfolio 투자 인터페이스를 통해 투자할 수 있는 시스템을 설계하고 구현하였다. 이를 위해, 현물 부동산을 담보로 페깅하고, 보안적으로 안전한 블록체인인 NFT로 발행한다. 상시 변경되는 부동산 가격을 모니터링하기 위한 오라클을 사용하여, 외부 부동산 정보를 블록체인에 반영할 수 있도록 하였다. 현물 부동산 가격을 그대로 유지하고 있는 NFT를 낮은 가격의 대량 FT로 분할함으로써, 큰 유동성을 제공하고 가격 변동성 제한을 두었다. 이를 통해, 높은 가격으로 인해 투자하기 어려웠던 일반 소액 투자자들이 쉽게 투자할 수 있도록 하였다. 또한 소액 투자로 여러 개의 복수 현물 부동산에 투자하기 위한 효과적인 포트폴리오 구성을 위한 자산 포트폴리오 인터페이스를 구현하였다. 이는 Black Litterman 모델을 활용하여, 다수의 현물 부동산 NFT에 대한 투자 비율을 최적화할 수 있는 목적을 가진다. 전체 시스템은 Solidity 언어로 작성한 smart contract, Flask 웹 프레임워크, 공공데이터포털의 "국토교통부_아파트매매 실거래자료 Open API"를 활용하였다.