본 논문은 단기 및 장기간에 걸쳐 부동산시장의 동태적 자금흐름과 수익률 분석에 초점을 맞추고 있다. 본 논문에서는 부동산시장의 실증적 동태적 자금흐름과 수익률 분석은 VAR모형을 사용하였으며 다양한 금융 및 경제관련 변수들을 연구에 포함시키고 있다. 실증적 분석 결과에 따르면 우리나라에서도 기존의 미국 연구 사례에서와 같이 금융시장의 자금흐름을 통하여 부동산시장의 동태적 자금흐름을 예측할 수 없다는 점을 파악할 수 있다. 또한 Granger 인과성 검정 결과에 따르면 통화정책 및 증권시장 변수 모두 전국아파트 매매가격, 전국 단독주택 매매가격, 전국 전세아파트 매매가격 실질상승률 등의 부동산관련 변수에 통계적으로 유의한 영향이 크지 않음을 알 수 있다. 그러나 분산분해 결과에 따르면 전국아파트 및 전국전세아파트 매매가격 실질상승률에 대한 움직임에 코스피수익률의 영향력이 증대될 수 있음을 알 수 있다.
본 연구는 최소걸침나무(minimal spanning tree) 기법을 2003년 7월-2014년 3월 기간 동안의 수도권 아파트 매매시장에 적용하여 주택시장 네트워크의 위상학적인 구조를 분석한다. 이러한 기법의 적용을 통해 파악된 수도권 아파트 매매시장 네트워크의 위상학적인 구조의 특성들은 주식시장에서 발견되는 그것들과 정도의 차이는 있지만 어느 정도 공유하고 있다. 이는 네트워크의 계층구조, 네트워크 내 하위집단의 구분, 시간에 따른 결절 간 수익률의 전염 확산, 시간 종속적인 네트워크 구조에 따른 상관관계 붕괴 현상 등을 포함한다. 이는 분석 기간 동안에 아파트가 자산으로서 투기적 동기에 강렬하게 휩싸여 있었으며 유동성이 상대적으로 가장 뛰어난 주택 상품이라는 것에 어느 정도 기인하는 것으로 보인다.
본(本) 연구(硏究)의 목적은 주식시장이론(株式市場理論)에서 개발된 시장(市場)의 중강효율가설(中强效率假設)(semi-strong from of the efficient market hypothesis)을 적용, 서울 강남지역 137개 유형의 아파트에 대한 1983년부터 1988년까지의 분기별(分期別) 매매가격자료(賣買價格資料)를 사용하여 주택매매시장(住宅買賣市場)의 효율성(效率性)을 실증분석하고자 함에 있다. 본(本) 연구(硏究)의 실증분석결과에 의하면 주택투자자(住宅投資者)들이 정부정책의 변화나 아파트 가격에 영향을 주는 공공정보(公共情報)들을 빠른 시일내에 자본화(資本化)(capitalize)하지 못함으로써 주택매매시장(住宅賣買市場)은 재정이윤(裁定利潤)(arbitrage profit)이 상당기간 존재하는 비효율성(非效率性)을 갖고 있는 것으로 나타났다. 이는 주택이라는 재화(財貨)의 특수성에도 원인이 있지만 더 중요한 원인으로는 만성적인 주택수급(住宅需給) 불균형(不均衡)과 공공정보(公共情報)에 대한 투자자들의 이질적(異質的) 기대(期待)(heterogeneous expectation)를 들 수 있다.
본 연구는 주택시장 선행지표로서 주택시장 소비심리지수의 유용성을 인식하고, 서울 및 수도권 지역에서 아파트 규모별 매매시장과 아파트 경매시장이라는 하위시장에 대하여 주택시장 소비심리지수의 활용가능성을 실증하기 위해 분석을 진행하였다. 이를 검증하기 위해 아파트 규모를 전용면적을 기준으로 소형(전용면적 $60m^2$ 이하), 중소형(전용면적 $60m^2$ 초과 ~ $85m^2$ 이하), 중대형(전용면적 $85m^2$ 초과 ~ $135m^2$ 이하) 및 대형(전용면적 $135m^2$ 초과)으로 세분화하여 주택시장 소비심리지수의 선 후행성 및 인과성을 분석하였고, 다음으로 경매시장과 주택시장 소비심리지수의 선 후행성 및 인과성을 실증하였다. 분석결과를 정리하면 다음과 같다. 우선 그랜저인과관계 분석결과 서울과 수도권의 규모별 아파트 매매시장과 전세시장에서 주택시장 소비심리지수가 인과성을 가지고 있는 것으로 나타났다. 다음으로 교차상관관계 분석을 통한 선 후행성 검증결과를 살펴보면 서울의 경우 주택시장 매매소비심리지수가 모든 규모에 있어 선행하고 있으며, 주택시장 전세소비심리지수는 대형을 제외한 소형, 중소형, 중대형에 있어 선행하고 있는 것으로 나타났다. 수도권 시장의 경우 주택시장 매매, 전세소비심리지수가 소형, 중소형, 중대형에 선행하는 것으로 도출되었다. 경매시장에 있어서는 주택시장 소비심리지수가 서울과 수도권 경매시장에 모두 선행하는 것으로 나타났다.
아파트전세가율이 계속 상승하고 있다. 이런 현상으로 분석하기 위하여 아파트 매매가격과 전세가격의 상호작용을 지역별로 분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 지역별 아파트 매매가격과 전세가격의 상승과 하락 지역이 상이하여 나타나기 때문에, 지역적 양극화가 매우 심화되었다. 둘째, 최근 부동산시장은 지방 부동산의 호황과 수도권지역의 시장 침체로 분석되어, 전세가율은 계속 상승 중이었다. 마지막으로 아파트 전세가율 증감률은 전세가격 증가율이 매매가격 증가율보다 큰 경우는 전세가율 증감률이 (+)로 증가하였고, 적었을 경우는 (-)로 감소하였다.
본 연구의 목적은 우리나라 아파트의 거래원인 가운데 하나인 분양권 거래비율을 중심으로 한 아파트 분양권 거래 실태와 지역 간 특성을 파악하는데 있다. 이를 위해 162개 시 군 지역을 중심으로 인구특성, 아파트거래 및 분양특성, 주거특성을 살펴보았으며 아파트 분양권 비율을 종속변수로 하는 다중회귀분석을 실시하였다. 그 결과 통계적으로 유의한 변수는 아파트 매매비율, 분양권 기타 소유권이전 비율, 아파트 거래회전율, 분양물량, 아파트 비율, 인구증가율, 아파트 매매 가격상승률로 나타났다. 아파트 매매가격 상승률에 있어서도 분양권 거래비율이 높은 지역에서 아파트 매매 가격 상승률은 상대적으로 낮게 나타났고 분양권 기타 소유권이전 건수가 상승할수록 아파트 분양권 거래건수도 상승하였다. 이에 본 결과로 아파트 시장에서 실수요자 중심의 거래를 활성화하기 위한 정부의 정책과 제도의 개선에 바탕이 되는 기초자료가 될 것으로 판단된다.
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.
본 연구는 10여 년의 역사를 지니고 국제학교의 계기가 된 인천 송도국제학교를 대상으로 국제학교 입지가 아파트 매매 및 전월세 가격에 미치는 영향요인 비교·분석이다. 개교 후 10년이 경과한 최근 시점에서 국제학교 인근지역 아파트를 매매시장과 전월세시장으로 구분하여 분석을 실시한다. 계획도시로 설계된 송도국제도시를 공간적 범위로, 코로나 이후의 부동산 과열시기를 피해 상대적으로 부동산 안정기에 해당하는 2018-19년도를 시간적 분석기간으로 설정하였다. 국제학교 주변에 형성된 학원가와 국내외 대학의 송도캠퍼스 개교 등 '신 교육특구' 의 도시이미지를 고려하여 교육요인 변수를 추가하여 전통적 헤도닉 가격모형을 바탕으로 다중회귀모형을 적용하였다. 실증분석 결과, 첫째, 매매와 전월세의 가격결정요인에서 차이점이 확인되었다. 둘째, 국제학교 가격영향력이 다른 변수보다 매우 높게 나왔다. 셋째, 국제학교 영향력은 매매시장보다 전월세 시장에서 두드러지게 나타났다.
국내 아파트 매매가 예측에 관한 연구는 현재까지 지속적으로 수행되어 왔지만, 아파트 가격은 다양한 특성이 복합적으로 작용하기 때문에 예측하는데 어려움을 겪고 있다. 아파트 매매가를 예측하는데 앞서 정확도를 높이기 위해서는 주요 변수 선정 및 영향요인 분석이 무엇보다 중요하다. 이에 본 연구는 현재 꾸준한 상승률을 보이는 광주광역시를 대상으로 아파트 매매가에 영향을 주는 요인을 분석해보고자 한다. 이를 위해 6년간의 광주광역시 아파트 실거래가와 각종 사회적 요인 데이터를 토대로, 다중회귀분석, 랜덤 포레스트, 심층인공신경망 알고리즘을 적용하여 각 모델에서 주요 영향요인을 파악하였으며, 모델의 성능은 평균 제곱근 오차, 평균 절대 오차 그리고 결정계수를 통해 비교 분석하였다. 본 연구에서는 딥러닝의 일종인 심층인공신경망의 성능이 가장 우수함을 보였고, 매매가에 영향을 미치는 주요 요인으로 건축경과연수, 계약연도, 적용면적, 양도성예금증서, 주택담보대출금리, 선행지수, 생산자물가지수, 동행지수 등이 도출되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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