• 국제지역연구
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• 제14권3호
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• pp.246-263
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• 2010

본 연구에서는 2000년 이후 미국의 주택가격과 물가의 장기적 관계가 어떻게 변화하고 있는지를 분석하였다. 분석 모형은 벡터오차수정모형(VECM)을 이용하였으며, 모형을 통해 공적분 검정과 장기균형식 추정 그리고 그랜저 인과검정을 실시하였다. 데이터 기간은 1975년 1분기부터 2010년 2분기까지이며, 모형 추정 및 검정 기간의 최종 시점을 2000년 1분기부터 한 분기씩 늘려나가는 축차적(recursive) 방식을 택하였다. 실증 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 서브 프라임 모기지 사태 이전의 주택가격이 급등했던 시기에도 주택가격과 물가는 안정적인 장기균형관계를 유지하였다. 둘째, 주택가격과 물가의 장기 균형 관계가 2007년 이후 상당한 변화를 보였으며, 장기균형 이탈에 대한 주택가격변수의 조정 계수도 이론적인 부호와는 반대로 나타나고 있다. 이러한 결과는 2007년 이후의 주택 가격 하락이 물가와 주택가격의 안정적인 장기균형의 회복을 위한 주택가격 자체의 조정이라고 보기는 어렵다는 것을 시사한다. 셋째, 그랜저 인과검정 결과 10% 유의수준 하에서 물가가 주택가격을 그랜저-코즈 하는 것으로 나타났으며, 주택가격이 물가를 그랜저-코즈 하는가에 대한 검정은 기각되었다.

• 한국경제지리학회지
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• 제25권1호
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• pp.183-201
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• 2022

주택가격을 정확히 추정하기 위한 많은 연구가 진행되어 왔다. 선행연구들은 주택의 고유 특성과 인근 지역 특성을 통제하는 계량경제모형을 활용한 분석이 많았다. 본 연구에서는 인공신경망 모형(ANN)을 활용하여 주택가격을 추정하였다. 딥러닝 기술의 장점은 변수 간의 복잡하고 비선형적인 특성을 모델링하고 데이터의 패턴을 인식할 수 있다는 것이다. 본 연구에서는 부동산 시장에서 공간적 분포도 패턴으로 인식할 수 있다는 가정하에 지리좌표를 설명변수로 ANN에 투입하였다. 선형회귀분석과 ANN 모형 간 비교 결과, 선형 모형 대비 ANN 모형의 설명력이 높았으며, 특히 ANN 모형은 지리좌표를 투입하였을 때 더 높은 정확도를 보여주었다. 또한 ANN 모형의 경우 지리좌표를 통해 모형 잔차의 공간적 자기 상관성이 크게 감소하였다는 점을 확인하였다. 이를 통해 ANN 모형의 패턴인식 능력을 활용하면 공간적 패턴을 학습시킴으로써 주택가격을 정확히 추정할 수 있음을 밝혔다.

• 대한지리학회지
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• 제39권6호
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• pp.907-921
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• 2004

주택은 여러 가지 요인들의 집합체로 구성되기 때문에 헤도닉 기법을 이용하여 개개요인들의 주택에 내재된 가격을 현시화하고자 하는 연구가 많이 수행되었다. 그러나 이러한 요인들은 서로 상호작용할 수 있으며. 공간적으로 변화할 수 있다는 것을 설명하는데 한계를 가지고 있다. 본 연구는 서울시의 공동주택을 대상으로 주택가격에 영향을 미치는 결정요인들이 공간적으로 다양하게 변화함을 모델링하고자 하였다. 주택가격에 영향을 미치는 인자들간의 상호작용을 밝히기 위해 Casetti의 확장형 회귀분석방법을 사용하였다. 본 연구의 주요결과를 살펴보면 다음과 같다. 초기모델에서는 서울의 공동주택가격을 추정함에 있어 주택규모, 근린환경 특성. 그리고 강남의 재건축아파트 여부가 주요 요인으로 작용하였다. 그러나 이러한 특성들은 도심, 부도심, 강과의 인접성 여부라는 접근성변수에 따라 서로 다르게 상호작용하고 있었다. 주택의 규모가 작은 공동주택은 도심이나 부도심까지의 거리에 따른 주택가격의 변동이 거의 없었으나, 주택의 규모가 큰 공동주택은 부도심에 가깝고, 강에 인접할수록 주택가격은 크게 상승하였다. 반면 부도심에서 거리가 먼 지역에서는 자가주택과 아파트 비율의 변화에 따른 주택가격의 변동이 심하지 않았으나, 부도심에서 가까운 지역에서는 자가주택과 아파트의 비율이 높은 지역에 위치한 공동주택일수록 주택가격은 크게 상승하였다. 모델의 잔차분석에서는 강남, 이촌동, 목동등의 대형평수 아파트들이 과소추정되고 있음을 나타내어 하부주택시장별로 서로 다른 주택가격모형을 적용할 필요성이 있음을 시사하고 있었다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제10권4호
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• pp.483-494
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• 2001

본 연구는 항공기 소음이 주택가격에 미치는 영향을 헤도닉가격기법을 적용하여 분석하고자 하였다. 국제공항이 인천으로 이전하기 전 서울지방항공청장이 소음피해지역(제1종, 제2종 및 제3종)으로 고시한 김포공항 주변의 아파트 가격을 주요 분석 대상으로 하였다. 소음측정단위로는 세계민간항공기구가 권장하는 연속적 동등소음감지단위(Weight Equivalent Continuous Perceived Noise Level: WECPNL)를 사용하였다. 2000년도 여름에 매매된 총 220가구를 대상으로 아파트의 실질거래가격과 소음측정단위, 가구속성 및 지역관련 변수를 사용하여 헤도닉 방정식을 추정한 결과 소음변수를 비롯 아파트 평수 및 방의 개수를 나타내는 변수에 대한 계수의 추정치는 통계적으로 매우 유의적으로 나타났다. 분석대상지역에 있어 항공기 소음의 한계내포가격은 평균 마이너스 340여 만 원으로 추정되었다. 이 추정치는 다시 말해 소음감지단위인 WECPNL이 한 단위 증가하게 되면 아파트의 평균매매 가격의 3.19%가 떨어지는 것을 의미하며 이 지역이 소음피해지역으로 고시되어 있는 상황을 매우 잘 나타내고 있었다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제17권1호
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• pp.147-164
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• 2008

주택에 포함된 여러 가지 환경적 요인에 대한 가치추정을 시도할 경우 전형적인 헤도닉 가격기법에서는 시장균형을 가정한다. 이때 개별 요인들의 추정가치는 시장가격에 근거한 암묵적 가치가 된다. 따라서 이 접근법의 논리는 기본적으로 현시선호이론을 배경으로 한다. 그런데 주택시장의 참여자들이 주택과 관련된 요인들에 대해 완전한 정보를 갖지 못하거나 판단이 애매할 경우에는 전형적인 헤도닉 접근법이 제공하는 추정치의 적절성에 대해 의문이 제기될 수 있다. 이 문제의 해결방안으로 퍼지 헤도닉 기법이 제안된 바 있다. 본 논문은 우리나라 주요 공항주변의 비행기 소음이 주택가격에 미치는 영향을 추정하기 위해 퍼지 헤도닉 기법을 응용함으로써 추정치에 포함된 불확실성 또는 모호성 부분을 파악하고자 하였다.

• 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.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제7권1호
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• pp.61-84
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• 1997

본 연구는 기존의 특성가격기법(特性價格技法)(hedonic price technique)에 공간(空間)개념을 도입한 계량경제모형을 이용하여 분석하였다. 이 공간시차모형은 기존의 모형과 달리 특성변수의 변화에 따른 직(直) 간접효과(間接效果)를 동시에 포착할 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 공간시차모형의 회귀진단 및 가설검정 결과는 공간시차모형이 적합한 것으로 나타났다. 이 경우 공간시차를 고려하지 않은 OLS 회귀분석 결과의 계수들은 편기추정(biased)된 동시에 효율적(efficiency)이지 못하다는 것이다. 회귀분석 결과는 주택에 자본화된 대기오염에 대한 잠재가격(潛在價格)(marginal implicit price)은 주택평균가격의 약 1.5% 정도인 것으로 추정된다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제5권2호
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• pp.303-315
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• 1996

폐기물 오염문제에 대한 국민적 인지도가 높아지면서 폐기물 처리시설에 대한 주민의 반대는 최근 커다란 사회적인 문제로 등장하고 있다. 혐오시설인 매립장의 입지를 반대하는 현상은 개인의 효용을 중시하는 경제주체의 경제행태 논리상 무시할 수 없는 현상이다. 주택가격과 주택까지의 거리와의 함수관계를 파악함으로써 주변지역주민들의 매립장 기피의사를 파악하고자 하였다. 추정결과 주택가격으로 지불하는 금액을 통해서 주민들이 매립장을 피하기 위해 부담하고자 하는 의사는 유의성이 있었다. 비용부담의사는 매립장과 가까이 거주할수록 높았고, 거리가 멀어짐에 따라 감소하는 것으로 나타났다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제36권4호
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• pp.171-205
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• 2014

본 논문은 주택가격이 주택가격채널을 통해 거시경제변수에 어떻게 영향을 미치는지를 분석하였다. 분석의 방법으로는 Iacoviello(2005)의 경제구조와 동태적 확률적 일반균형(DSGE) 모형을 한국 데이터에 적용하였다. 본 논문의 분석 결과에 따르면, 주택과 소비 간 보완성이 강할수록 주택가격 상승에 대한 소비의 반응은 더 커지면서 주택과 소비 간 동조 현상이 나타난다. 보완성이 0.42이고 LTV(주택담보대출)가 50%일 때 주택가격의 1% 상승은 소비를 0.057%p 상승시키고, 보완성이 0.52인 경우 1%의 주택가격 상승은 소비를 0.047% 상승시킨다. 한편, 주택가격이 거시경제변수와 연계성을 가지는 주요 통로는 소비의 변화이다. 주택가격이 상승하면 소비가 늘어나고, 이는 다시 거시경제 전반에 걸쳐 영향을 미치게 된다. 한편, 주택과 소비 간 기간내대체탄력성은 0.42로 추정되어 주택과 소비 간 보완성이 존재함을 확인하였다. 이 보완성은 주택가격이 소비에 미치는 영향을 증폭시키는 중요한 역할을 한다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제5권2호
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• pp.291-302
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• 1996

환경질 개선의 편익추정에 사용되는 헤도닉 가격모형에서 제1단계 헤도닉 함수 추정시 그 함수형태에 따라 결과가 편의를 가질 수 있다. 본 논문에서는 13가지의 각기 다른 비선형 및 선형 헤도닉 함수 등을 한국 주택시장에 적용하여 그 적합성을 이론 및 실증적 방법을 병행하여 검증하였다. 그 결과, 고전적으로 종속변수만을 변환시키는 Box-Cox 함수형태나 Box-Cox 변형계수가 사전적으로 0과 1사이에 있음을 가정하는 오목한(concave) 한 함수형태가 기존 연구와는 달리 한국시장에는 적합한 함수형태가 아니라는 결과를 이끌어 냈다. 나아가 서울 주택시장에 가장 적합한 함수형태는 종속 및 독립변수를 각각 다르게 변환시키는 헤도닉 함수형태임을 보여 주었다. 아울러 본 연구는 간접적으로 헤도닉 가격모형 적용시 그 지역의 주택시장 특성에 관한 연구가 선행되어야 함을 시사하고 있다.