• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권1호
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• pp.173-183
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• 2017

본 연구는 아파트 개별 실거래가격에 대한 시공간 자료를 활용하여 아파트 매매가격에 영향을 미치는 요인을 시계열적 흐름과 공간적 변화를 반영한 지리시간가중 회귀모형 (geographical temporal weighted regression; GTWR)모형을 적용하여 분석하였다. 기존 연구에서 활용되었던 일반적인 접근방법인 최소제곱 (ordinary least square; OLS) 회귀모형과 공간 데이터를 분석하기 위한 공간계량 모델 중 가장 많이 활용되고 있는 지리가중 회귀모형 (geographically weighted regression;GWR)과 달리 GTWR은 주택가격 특성을 고려함에 있어서 시간과 공간을 함께 고려함으로써 보다 정밀한 평가모형이 될 것으로 기대되었다. 본 연구에 사용된 주택가격결정 설명 요인들 중에서 건축연도 및 전용면적이 주택가격을 결정하는데 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 주택가격이 시간적 공간적 특성 모두에 의하여 유의적으로 설명되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.566-576
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• 2016

일반적으로 부동산 매매시장과 경매시장 간에는 다양한 측면에서 긴밀한 연관관계가 있는 것으로 알려져 있다. 또한 매체에서는 경매시장이 매매시장 경기를 선도하는 주요한 변수로 언급되었다. 본 논문에서는 서브프라임 금융위기 이전의 주택시장 활황기와 이후의 주택시장 침체기 각 시기별로 주택매매시장 및 주택전세시장과 주택경매시장 간의 관계를 벡터오차수정모형(VECM; Vector Error Correction Model)을 이용하여 분석하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 국내 대표적인 부동산시장이며, 시단위에서 가장 많은 경매물건이 거래되는 서울시의 아파트를 대상으로 연구를 진행하였다. 분석변수는 주택매매가격지수, 주택전세가격지수, 낙찰율, 낙찰가율을 활용하였다. 본 연구에서는 서브프라임 금융위기 발생 이전인 2002년 1월부터 2008년 12월까지를 Model 1로, 2009년 1월부터 최근 2015년 11월까지를 Model 2로 구분하여 비교분석하였다. 분석결과 경매시장의 경우 주택시장 변동에 상대적으로 덜 민감한 것으로 나타났다. 하지만 반대로, 경매시장 충격에는 주택시장이 유의미한 변동을 나타내는 것으로 확인되었다. 이는 경매시장 변화가 주택시장 변동에 선행하는 것을 의미하며 하나의 거래시장으로 경매시장이 활성화되고 있음을 나타낸다. 중앙정부에서는 경매시장의 중요성을 정확히 인지하고 가격변동추이를 면밀히 확인할 필요가 있다. 또한 투자주체들 역시 경매시장에 대한 전문성을 확보할 필요가 있다.

• 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.

• 대한교통학회지
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• 제19권4호
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• pp.19-33
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• 2001

선진 외국과는 달리 우리나라의 경우 외부효과의 계측과 가치화에 대한 노력이 미미하여, 공학적 뿐만 아니라 경제학적 입장에 입각하여 교통소음 이라는 환경재에 대한 가치화를 대도시 도로주변 아파트가격과 실제 소음측정을 통해 본 논문에서 최초로 분석하였다. 그리고 본 논문의 목적은 자동차 소음이라는 환경재의 비시장적 가치를 시장가치로 환산하여 아파트 가격에 내재된 소음가치를 특성가격기법과 회귀분석에 의해 추정하는 것이었다. 즉 소음수준에 따라서 아파트 매매가격에 영향을 미치는 정도가 다르므로 소음차이로 인한 아파트 매매가격에 내재된 한계소음가격 도출이 가능하였다. 구체적으로는 평형대별 한계소음가격을 도출함으로써 소음 IdB(A)의 증가(혹은 감소)가 주택가격에 미치는 영향의 정도를 분석하였다. 본 논문에서 도출된 결과를 정리해 보면, 먼저 대도시권의 교통소음이 아파트 가격에 내재된 가치를 추정하기위해 $\ulcorner$준-특성가격기법$\lrcorner$을 이용하였으며, 자료의 한계를 극복하기 위하여 소음변수를 제외한 다른 요인에 의한 주택가격 차이를 제거할 수 있는 표본을 선정하고, 선정된 표본집단의 소음수준을 측정한 자료를 활용하여 소음에 의한 주택가격의 한계소음가치를 측정하였다. 선형, 준로그, 역준로그, 이중로그 회귀모형식을 이용하여 소음수준에 따른 주택가격 차이를 분석하였으며, 그 중에서도 이중로그 함수식이 가장 적합성이 뛰어난 모형으로 나타났다. 한계소음가격은 대상지역과 주택의 평수에 따라 상당히 다른 것으로 분석되었다 즉, 서울시 지역의 소음가격은 경기도 지역보다 높은 것으로 나타났다. 또한, 큰 평수의 주택이 적은 평수의 주택보다 소음가격이 높은 것으로 나타났다. 한편, 서울시와 경기도에 있어서 소음 IdB증가가 주택가격에 미치는 영향은 서울시 주택가격이 경기도 주택가격에 비해 거의 3배나 되기 때문에 이들 두 지역에서의 소음 IdB증가가 주택가격에 미치는 영향에는 별 차이가 없었다. 즉, 서울시와 경기도의 소음 IdB증가가 주택가격에 미치는 영향은 평균 0.3%로 추정되었으며, 평형대별로는 규모가 큰 평수일수록 소음 IdB증가가 주택가격에 미치는 영향은 높은 것으로 분석되었다. 이상의 연구결과를 통해 볼 때 본 논문에서 도출된 교통소음의 가치를 교통시설의 타당성 평가에 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 융합보안논문지
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• 제8권3호
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• pp.83-92
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• 2008

소매업 매출액는 그룹(소매업)별, 시간별로 다양한 원인에 의해서 매출액 결정이 이루어지고 있어 복잡성을 띠고 있다. 본 연구에서는 복잡성을 띠고 있는 소매업 매출액의 제 변인들을 파악하기 위해 패널 데이터를 이용한 연구 모형을 설정하고 이를 통해 소매업 매출액에 결정적으로 영향을 미치는 제 변인에 대하여 조사, 분석, 검증한다. 본 연구는 7 그룹(백화점, 대형마트, 슈퍼마켓, 편의점, 기타종합소매점, 무점포판매점, 사이버쇼핑몰, 기타무점포판매점, 전문상품소매점)을 분석대상으로 하였다. 분석기간은 2005년 1월부터 2007년 12월 까지의 자료를 이용하였고. 소매업 판매액을 종속변수로 설정하고 종합주가지수, 사이버쇼핑몰 사업체수, 동행(경기)종합지수, 아파트매매가격지수, 고용률, 평균가동률, 소비자물가 지수를 변수로 투입하였다. 소매업 결정요인을 추정한 결과 동행(경기)종합지수와 아파트매매가격지수, 고용률, 제조업 평균가동률의 계수값이 각각 유의적인 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나고 소비자물가지수는 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 종합주가지수와 사이버 쇼핑몰 사업체수는 매출액에 큰 영향으로 주지는 않은 것으로 나타났다.

• 한국철도학회논문집
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• 제19권3호
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• pp.380-387
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• 2016

서울 지하철의 노선 연장, 역사 신설, 운영주체의 변화 등이 예고되는 상황에서 지하철 운영적자의 해소 또는 최소화 방안에 대한 검토가 필요하다. 운영적자와 관련하여 그간 부대사업 수입확충이 대안으로 제시되어 왔으나, 국외 사례처럼 부대사업의 범위를 도시(역세권) 개발로 확장할 수 없는 국내의 여건을 고려할 때 현실적인 대안은 역사 내부 임대시설의 효율적 활용을 통해 수입을 극대화하는 방안이 될 것이다. 이를 위해서는 지하철 역사별로 적정한 임대면적과 임대료 산정이 필요하지만, 관련 연구는 미진한 실정이다. 본 연구는 지하철 5호선과 6호선을 사례로 노선별 특성 및 입지특성을 반영한 적정 임대면적 및 임대료 산정식 도출을 목표로 하였다. 분석결과 지하철 역사 내 임대시설 면적과 임대수입은 지하철의 승 하차 인구수 또는 수입금에 큰 영향을 받았으며, 지상 상권의 영향력은 상대적으로 적은 것으로 나타났다. 특히 노선이 통과하는 지역의 아파트 매매가격의 영향이 큰 것으로 나타났다. 아파트 매매가격이 높은 지역을 통과하는 5호선은 상대적으로 가격이 낮은 6호선 대비 임대면적은 적고 적정 임대료는 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시된 산정식은 신규역사 부대시설 도입에 따른 매출액 산정 및 현재 운영 중인 부대 시설 확장방안 고려 시, 보다 현실적인 타당성 검토에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 지적과 국토정보
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• 제50권1호
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• pp.125-141
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• 2020

본 연구는 서울시 5대 권역을 대상으로 주택소비심리와 주택매매가격 간 시계열적 인과관계를 파악하고 소비심리 변동이 권역별 주택가격에 미치는 영향을 그랜저인과(Granger Causality)모형과 VEC (Vector Error Correction)모형을 이용해 실증분석하였다. 주요 결과를 요약하면 첫째, 주택소비심리와 권역별 주택가격은 밀접한 관계가 있으며, 소비심리는 주택가격에 강하게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 주택소비심리는 단기적으로 서울시 권역별 주택매매 가격에 차별적인 영향을 미치고 있었는데, 동남권 주택가격은 서울 주택소비심리 변화의 주요한 원인으로 작용하며 이에 따른 영향은 비동남권으로 전이되는 것을 확인하였다. 셋째, 동남권 이외 권역은 주택심리가 긍정적임에 따라 장기적으로 주택가격을 상승시키지만, 동남권은 보합세가 나타나는 것으로 분석되었다. 넷째, 권역별 상대적 기여도의 경우 대체로 아파트가격 변동은 인접권역 또는 경쟁권역의 영향을 가장 많이 받는 것으로 파악되었다. 이러한 결과를 통해 본 연구는 주택소비심리와 서울시 권역별 주택가격이 상호 간 명확한 인과관계가 있다는 점과 권역 간에도 차별적인 주택소비심리 영향이 나타나고 있다는 점을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권3호
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• pp.277-285
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• 2013

경인아라뱃길의 경관기능은 조망대상으로써 인근 아파트주민에게는 외부경제효과를 의미한다. 본 연구의 목적은 주택가격에 내재된 아라뱃길 조망권의 가치를 평가하는 것이다. 적용된 방법은 헤도닉가격모형(HPM)이다. 조망 수혜지역 내에 있는 아파트들 중 2011년 기간에 실제 거래가 이루어진 총 4,207세대로부터 수집된 자료를 기반으로 아파트매매가격, 단지특성, 입지특성, 시점특성 등과 관련된 변수들을 도출하였다. 투입 속성으로서 조망권변수는 수치지형도와 Google Mapview의 결합에 의해 고안된 조망권 알고리즘에 의해 도출되었다. 기존에 수행된 주택가격결정모형의 추정결과와 비교해 보았을 때, 본 모형의 추정결과는 계수의 크기에 있어 다소의 차이는 있으나 방향성에 있어서는 일치하는 경향을 보였다. 특히, 주거공간으로부터 아라뱃길까지의 거리와 아라뱃길의 조망권이 주택가격 형성에 있어 중요한 역할을 한다는 점을 밝혔다. HPM에 의해 추정된 조망권의 가치는 평당 16.5만원으로 나타났다. 역내 모집단 아파트로 확장된 아라뱃길 조망권에 의한 지역자산 고도화 효과는 총 891억원으로 추정되었다.

• 아태비즈니스연구
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• 제13권3호
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• pp.343-359
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• 2022

We analyze the regional ripple effects of both the sale prices and cheonsei prices using the global VAR(GVAR) model. The interest rate shock causes the regional sale prices to fall. Moreover, the greatest responses to the shock are those of Gangnam-gu, etc. because of there were many transactions for investment purpose. When interest rate rose, the cheonsei price in Gangnam-gu reacted greatly. Conversely, if interest rates fall, the cheonsei demand to live in Gangnam-gu increases. Furthermore, the response of sale price to the interest rate shock are greater than those of the cheonsei prices. Whereas, a positive shock on the sale price in Gangnam-gu increases the sale price there. It also raises the sale prices of the surrounding area in a similar pattern. The shock on the sale price in Gangnam-gu also increases the cheonsei price in Gangnam-gu. In addition, an increase in the sale price in Gangnam-gu leads to increases of cheonsei prices in other regions. Therefore, the recent rise of the base rate can negatively affect the sale prices, and thus a decrease in the sale price spreads to the surrounding areas. Accordingly, it is time for policy alternatives to make a soft landing in sale prices.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권5호
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• pp.209-216
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• 2024

부동산 시장은 다양한 요인에 의해 가격이 결정되며 거시경제 변수뿐 만 아니라 뉴스 기사, SNS 등 다양한 텍스트 데이터의 영향을 받는다. 특히 뉴스 기사는 국민들이 느끼는 경제 심리를 반영하고 있으므로 부동산 매매 가격 예측에 있어 중요한 요인이다. 본 연구에서는 뉴스 기사를 감성 분석하여 그 결과를 뉴스 감성 지수로 점수화 한 후 부동산 가격 예측 모델에 적용하였다. 먼저 기사 본문을 요약 후 요약된 내용을 바탕으로 생성 AI를 활용하여 긍정, 부정, 중립으로 분류한 다음 총 점수를 산출하였고 이를 부동산 가격 예측 모델에 적용하였다. 부동산 가격 예측 모델로는 Multi-head attention LSTM 모델과 Vector Auto Regression 모델을 사용하였다. 제안하는 뉴스 감성 지수를 적용하지 않은 LSTM 예측 모델은 1개월, 2개월, 3개월 예측에서 각각 0.60, 0.872, 1.117의 Root Mean Square Error (RMSE)을 보였으며, 뉴스 감성 지수를 적용한 LSTM 예측 모델은 각각 0.40, 0.724, 1.03의 RMSE값을 나타낸다. 또한 뉴스 감성 지수를 적용하지 않은 Vector Auto Regression 예측 모델은 1개월, 2개월, 3개월 예측에서 각각 1.6484, 0.6254, 0.9220, 뉴스 감성 지수를 적용한 Vector Auto Regression 예측 모델은 각각 1.1315, 0.3413, 1.6227의 RMSE 값을 나타낸다. 앞선 아파트 매매가격지수 예측 모델을 통해 사회/경제적 동향을 반영한 부동산 시장 가격 변동을 예측할 수 있을 것으로 보인다.