• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.682-691
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• 2016

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.

• 한국경제지리학회지
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• 제25권1호
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• pp.147-170
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• 2022

이 논문은 70개 수도권 시군구 아파트 매매가격의 주간 수익률을 대상으로 그 변동 순환과 현 정부의 집권 시기 등을 고려하여 전체기간(2008년 4월~2021년 8월), 가격 급등기 이전(2008월 4월~2018년 10월), 그리고 가격 급등기(2018년 11월~2021년 8월)로 나누어 확산효과를 분석한다. 이러한 분석으로부터 얻어진 분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 확산효과에 대한 분석은 시기에 따라 기존의 연구 결과와 유사하기도 하지만 다르기도 하다. 전체기간과 가격 급등기 이전 시기에 대한 확산효과 분석은 수도권 아파트시장에서 '강남' 효과가 실재한다는 것을 보여준다. 반면에 가격 급등기에 대한 확산효과 분석은 이전과는 상이한 결과를 나타낸다. 순환 표본의 분석을 통해 계산된 확산효과 지수는 수도권 아파트 매매가격 순환의 하강기에는 확산효과 지수가 낮아지고, 반면에 상승기에는 그 반대의 추세를 보여준다. 확산효과 지수의 정점과 정책 개입 간의 타이밍을 보면 대체로 2017년에는 확산효과 지수의 정점 이후, 2018년과 2019년에는 정점 이전, 2020년 이후 정점 무렵이나 정점 이후에서 정부의 정책 개입이 이루어진 것으로 나타난다.

• 지역연구
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• 제38권4호
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• pp.31-44
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• 2022

본 연구는 당해도시와 연담도시권 내 도시들의 특성과 단위면적(m²)당 아파트 거래가격 간의 상관성을 확인하는 목적을 가지고 수행되었다. 구체적으로 당해 도시 및 연담도시권 내 도시들이 인구 특성. 산업 특성, 도시계획사업 및 개발사업 특성, 입지적 특성이 아파트 m²당 매매가격 형성의 원인으로 작용하는지, 당해도시와 연담도시 간에 차별적인 특성을 보이는지 또한 수도권과 비수도권 간에 차별적인 특성을 보이는지를 상관분석, 다중회귀분석을 통해 파악하고자 하였다. 인구특성 부문에서는 모두 상관성이 있는 것으로 나타났다. 산업부문과 도시계획사업 및 개발사업 특성 부문은 당해도시에서는 유의하지 않게 나오지만, 연담도시권으로 분석하여 볼 때, 유의하게 나타나는 것으로 된다. 수도권과 비수도권으로 분류하여 분석하여 볼 때, 인구 부문은 수도권 및 비수도권 모두 유의하게 나타나며, 입지적 부문에서는 강남구와의 거리만이 유의하게 나타난다. 이는 지금 수도권으로 인구가 집중되기 때문에 아파트 m²당 매매가격도 수도권 집중으로 높은 가격대를 형성하는 것으로 이와 같은 결과가 나타나는 것으로 판단된다. 본 연구는 아파트 m²당 매매가격에 영향을 미치는 요인을 분석할 때, 당해도시 뿐 아니라 인접 지역들의 특성을 같이 분석하여야 한다는 결과를 보여주며, 또한 부동산 정책을 실시할 때에도 당해도시 뿐 아니라 연담도시권으로 설정하여 주택시장 모니터링이 함께 이루어질 필요가 있다는 점을 시사한다.

• 부동산연구
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• 제27권4호
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• pp.63-76
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• 2017

본 연구는 울산시를 대상으로 하여 중학교 및 고등학교의 전국 단위 학력평가의 결과가 해당 지역 아파트 가격에 미치는 효과를 헤도닉 가격결정모형을 활용하여 실증 분석하였다. 중학교와 고등학교의 학업성취도평가 결과, 고등학교의 수학능력시험 점수 및 전국연합학력평가 점수, 그리고 명문대학교 합격자 수는 해당 지역의 아파트 가격 형성에 정의 관계를 가지고 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 여러 가지 학력평가 성적들은 아파트 매매가격 결정에 있어서 비대칭적 효과를 갖는 것으로 나타났다. 중학교 학업성취도평가 결과보다는 고등학교 학업성취도평가 결과가 아파트 매매가격 결정에 더 중요하게 영향을 미치고 있으며, 학업성취도평가 결과 중에서도 기초학력 미달 학생의 비율보다는 보통학력 이상 학생 비율이 더 중요하게 작용하고, 그리고 고등학교의 수능 인문계 점수보다는 자연계 점수 수준이 더 중요하게 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권4D호
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• pp.523-531
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• 2008

본 연구는 신규 아파트 가격의 규제에 대한 결과로 나타난 신규 아파트의 분양가격과 입주 시점의 매매가격의 차이 즉 프리미엄의 원인을 규명하고자 하였다. 분석 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 부산지역 아파트 시장은 기존의 주택 형태에서 벗어나 새로운 형태의 아파트에 대한 수요가 높은 것으로 생각할 수 있다. 분석결과 아파트의 층수가 고층이고 타워형 아파트인 경우에 가격 상승이 높은 것으로 나타났으며, 주택의 형태도 더 많은 베이를 가진 아파트가 가격이 상승하는 것으로 드러났다. 둘째, 신규 아파트의 가격은 주거한 후에 평가되는 가격이 아니므로 가격상승에 대한 기대감을 높여주는 단지정보가 가격상승에 중요하게 작용하는 것으로 분석할 수 있다. 유의하게 나타난 변수는 녹지율과 아파트 세대수, 브랜드 및 도심지 접근성 등과 같은 변수였는데, 이러한 경향은 기존의 중고 아파트에 대한 연구 결과와 동일한 것이다. 셋째, 신규 아파트 중에서도 대단지의 규모를 가지며 건설업도급순위 상위에 위치하는 건설회사의 브랜드 아파트가 가격 상승률이 높은 것으로 분석되었는데, 이는 지역 건설 업체의 불리한 상황에 대한 반증이기도 하다. 넷째, 변수들 중에서 가장 큰 영향을 미치는 변수는 아파트 분양가인 것으로 드러났다. 각종 선행연구들에서는 아파트 가격 상승요인으로 정부의 분양가격 규제정책을 지목하였는데, 분양가격의 규제로 인해 주택의 초기 분양가가 시장가격보다 낮게 책정되어 아파트 입주시에 가격이 상승하게 된다는 것이다. 또한 하부시장 특성에 대한 중요성을 알 수 있었는데, 중고주택시장의 상승률, 제1선호구와 제2선호구, 아파트 비율이 유의한 영향을 끼치는 것으로 나타났다.

• 주택과사람들
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• 통권202호
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• pp.90-91
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• 2007

'1.11 대책' 이후 부동산 시장은 실수요자 위주로 빠르게 재편되면서 안정세를 보이고 있다. 하락을 주도한 재건축 아파트를 중심으로 매매, 전세 등 전체적인 부동산 가격은 약보합세를 띠었다. 2007년 2월 주택 시장을 돌아보았다.

• 주택과사람들
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• 통권197호
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• pp.46-47
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• 2006

지난 9월은 판교 청약 열기와 함께 주택을 구입하려는 매매ㆍ전세 수요가 몰려 집값이 강세를 보였다. 택지지구에 분양하는 아파트의 고분양가 논란 등으로 주변의 집값도 함께 오를 것으로 보여 당분간 주택 가격은 강보합세를 유지할 것으로 예상된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.956-959
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• 2020

본 연구에서는 아파트를 대표할 수 있는 내·외적 데이터를 수집하고 인공지능 기술들을 활용하여 아파트 가격을 예측하는 시스템을 구축하고자 한다. 구체적으로 웹크롤링 기법을 통해 수집한 아파트 내·외적 데이터의 변수들에 대한 특성 선택(Feature Selection)을 수행하였고, 다양한 인공지능 기법을 활용하여 부동산 가격 예측 모형을 개발하였다. 아파트 가격 예측 모형 생성을 위해 Linear Regression, Ridge, Xgboost, Lightgbm, Catboost 등의 기계학습 알고리즘을 사용하였고, RMSE를 사용하여 각 예측 모형 간의 성능 비교를 수행하였다. 가장 성능이 좋은 예측 모형은 Xgboost기반 예측 모형이였으며, RMSE값이 약 0.0366으로 가장 낮았으며 테스트 데이터에 대한 정확도는 약 95.1%였다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.455-475
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• 2009

1992년부터 2007년까지의 실증분석 결과에 따른 우리나라 부동산시장 가격과 관련된 시사점으로서는 첫째, 미국과 달리 경기 침체시나 경기 회복 시에 뚜렷한 차이점을 발견할 수는 없었다는 점이다. 둘째, 전국아파트 매매가격이 상승할 경우 통화당국에서 인플레이션율 목표관리에서 참고하여야 할 것임을 나타내고 있다. 참고로 1986년부 터 2002년까지 미국 대도시지역의 아파트와 상가, 사무실의 순가격상승율을 패널데이 타로 추정한 자료에 따르면, 이들은 거시경제변수와 단기이자율, 이자율간의 스프레드 차이, 인플레이션 등에 영향을 받는 것으로 나타났다. 이들 자산가격상승률은 경기상황과 반비례관계를 갖는 것으로 나타났는데, 이는 대부분 대출 및 신용과 관련되어 있기 때문이다. 그리고 이는 부동산시장에서 자산 간 수익률 격차를 크게 넓힐 수 있음을 지적하고 있다.

• 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.