서울과 수도권 지역에서는 집을 사려는 사람보다 팔겠다는 사람이 주를 이룬다. 살 사람은 적은데 팔 사람이 많다 보니 수급 불균형에 따른 가격 하락이 이어지는 실정이다. 하지만 집값을 자극할 만한 변수가 생기거나 아파트 공급이 차질을 빚는다면 언제든지 수급불균형에 따른 집값이 들썩일지 모른다.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2013.05a
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pp.125-126
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2013
본 연구는 부동산 시장을 지역별(서울 강남, 강북지역) 및 주택형태별(아파트, 단독주택, 연립주택)로 분류하여 주식시장 및 각 형태별 주택시장의 수익률 동조화현상을 비교분석하였다. 또한 각 자산 간의 수익률을 1998년도 외환위기와 2008년도 글로벌 금융위기를 전후로 비교하여 기간 간의 수익률 및 수익률 변동성 차이에 대해서 분석하였다. 구분된 시기별로 각 자산의 수익률은 첫째, 주택시장은 주식시장과는 동조현상이 없는 것으로 분석되었으며, 둘째, 지역별 및 주택형태별 시장은 서로 동조현상이 있으나 그 정도는 시기에 따라 차이가 있는 것으로 분석되었다.
VoIP시장은 과연 오아시스인가, 지난 99년부터 불어닥친 VoIP에 대한 관심이 최근들어 시장에 대한 회의론이 고개를 들면서, 그 사업성에 의문이 제기되고 잇다. 초기 시장 형성에 대해 낙관적이던 많은 전문가들 역시 이제는 시장에 대한 분석을 기피하는 경향까지 생기는 듯하다. 이는 초기 서너개에 불과하던 VoIP업체는 현재 그 수가 200여개가 넘을 정도로 많은 업체가 난립하고 있다. 물론 희망적인 평가가 없는 것은 아니다. 일부에서 올해를 기점으로 내년에는 시장이 크게 형성될 것이라는 낙관론도 없지 않다. 이러한 낙관론에는 여러가지가 있으나 그 중에서도 가장 큰 것은 올 하반기부터 기간통신사업자를 비롯한 망사업자 및 별정 통신사업자들의 VoIP망 전환 작업을 시작으로 시장 형성될 것이라는 부분과 사이버아파트를 중심으로 시장이 형성될 것이라는 분석에서 기인한다.
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.
Journal of the Korean Regional Science Association
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v.38
no.4
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pp.45-58
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2022
This study intends to compare the factors influencing the location of international schools on apartment sales and monthly rent prices for Songdo International School in Incheon, which has a history of more than 10 years. At the latest point, 10 years after the opening of the school, apartments in areas near international schools are divided into sales and monthly rent markets and analyzed. Songdo International City, designed as a planned city, was set as a spatial scope, and 2018-19, which is a relatively stable real estate period, was set as a temporal analysis period to avoid the overheating period of real estate after COVID-19. Considering the urban image of the "New Special Education Zone," such as the opening of Songdo Campus by private academies formed around international schools and domestic and foreign universities, the multiple regression model was applied based on the traditional Hedonic price model. As a result of the empirical analysis, first, differences in the price determinants of sales and monthly rent were confirmed. Second, the price influence of international schools was much higher than that of the variables. Third, the influence of international schools was more pronounced in the monthly rent market than in the sales market.
The purpose of this research is to set a standard for deciding competitive marketing prices of new supplying apartment houses and to analyze decision factors in sale price of supplying apartment houses with Analytic Hierarchy Process; the resulted model does not use the method that joins the land cost and the cost of construction together, but the method that compares the sales prices of surrounding apartments. This research tries to set a standard for decision of the prices of newly supplying apartment houses by classifying the determinants into the $1^{st}$ step(4 factors), the $2^{nd}$ step(9 factors), and the $3^{rd}$ step(25 factors). According to the process, the relative importance of decision factors in the sale prices is determined and this should be used as the index of sale prices for newly supplying apartment houses when the houses are provided. In addition, through the $2^{nd}$ step including 9 factors, the comparative model for sale prices is defined and the model is presented to be applied in the real business. Subsequent study additionally considering the factors apart from marketing which tries to find a generalized standard needs to be conducted.
Researches on the prediction of domestic apartment sales price have been continuously conducted, but it is not easy to accurately predict apartment prices because various characteristics are compounded. Prior to predicting apartment sales price, the analysis of major factors, influencing on sale prices, is of paramount importance to improve the accuracy of sales price. Therefore, this study aims to analyze what are the factors that affect the apartment sales price in Gwangju, which is currently showing a steady increase rate. With 6 years of Gwangju apartment transaction price and various social factor data, several maching learning techniques such as multiple regression analysis, random forest, and deep artificial neural network algorithms are applied to identify major factors in each model. The performances of each model are compared with RMSE (Root Mean Squared Error), MAE (Mean Absolute Error) and R2 (coefficient of determination). The experiment shows that several factors such as 'contract year', 'applicable area', 'certificate of deposit', 'mortgage rate', 'leading index', 'producer price index', 'coincident composite index' are analyzed as main factors, affecting the sales price.
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.
Proceedings of the Korean Institute of Interior Design Conference
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2006.05a
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pp.179-182
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2006
Since the middle of 1990's, domestic apartment building suppliers have set up brand images to overcome the difficulties in financial situation after IMF foreign exchange crisis. The main trends in recent apartment buildings could be classified generally into several types, such as 'Ubiquitous Intelligent(standing for High-tech)', 'Walkable Community(community-friendly)', 'Eco-friendly', 'Ergonomic Humanity(Human Engineering)', 'e-easy Home through Internet(Digital Home)'. With those brand images, construction enterprises have been making inroads into local apartment markets, especially one of the region around Dae-gu. It is meaningful and worth researching and analyzing the local residents' preferences and tendencies to form marketing strategies of brand images. Here, this research and analysis is of pre-examination before getting down the study of this subject.
Lee, Jung-Mok;Choi, Su An;Yu, Su-Han;Kim, Seonghun;Kim, Tae-Jun;Yu, Jong-Pil
The Journal of Bigdata
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v.6
no.1
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pp.91-113
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2021
Despite the influence of real estate in the Korean asset market, it is not easy to predict market trends, and among them, apartments are not easy to predict because they are both residential spaces and contain investment properties. Factors affecting apartment prices vary and regional characteristics should also be considered. This study was conducted to compare the factors and characteristics that affect apartment prices in Seoul as a whole, 3 Gangnam districts, Nowon, Dobong, Gangbuk, Geumcheon, Gwanak and Guro districts and to understand the possibility of price prediction based on this. The analysis used machine learning algorithms such as neural networks, CHAID, linear regression, and random forests. The most important factor affecting the average selling price of all apartments in Seoul was the government's policy element, and easing policies such as easing transaction regulations and easing financial regulations were highly influential. In the case of the three Gangnam districts, the policy influence was low, and in the case of Gangnam-gu District, housing supply was the most important factor. On the other hand, 6 mid-lower-level districts saw government policies act as important variables and were commonly influenced by financial regulatory policies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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