국민주택채권 정보 중계시스템은 관련된 여러 기관들이 중계센터를 중심으로 연결된 대표적인 금융정보 중계시스템이다. 이러한 중앙 집중형 구조는 중계센터 구축 및 운영에 막대한 비용이 소요되고, 센터시스템에 장애나 사고가 발생할 경우 모든 네트워크가 단절되는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 블록체인 기술을 활용하여 안전하고 효율적으로 정보를 처리할 수 있는 블록체인 기반의 국민주택채권 정보 중계시스템 모델을 제안한다. 제안 모델은 국민주택채권 정보를 처리하는 각 기관들이 안전하게 정보를 전송할 수 있도록 블록체인 네트워크를 구성하고, 스마트 컨트랙트 기반의 분산 어플리케이션으로 동일한 분산원장을 관리한다. 제안 모델은 중계센터 없이 복잡한 국민주택채권 거래 정보를 처리할 수 있어 비용을 절감할 수 있으며 기존 시스템 대비 네트워크 사용률의 1.7%, 디스크 사용률의 8.53%의 개선 효과가 있다.
최근, 미국에서 발생한 주택담보대출시장 비우량대출 부실로 인한 세계 금융위기에 따라, 우리나라 주택시장 또한 침체를 겪고 있다. 이에 대한 대응으로 정부는 주택 수요 활성화를 위한 다양한 규제 완화 정책을 시도 하고 있다. 특히, 주택담보대출비율(LTV) 및 총부채상환비율(DTI) 와 같은 주택담보대출 기준의 완화를 통해 주택수요 및 주택 거래의 활성화를 기대하고 있으며, 2차 주택담보대출시장을 활성화하여 주택 수요의 지속적인 발생을 유도하고자 한다. 그러나 이러한 정책은 비우량 대출 부실로 시작된 세계 금융위기에 역행하는 시도가 될 수 있다. 이러한 상황에서, 시장에 대한 예측은 대부분 단편적인 시각으로 이루어지고 있어, 향후 주택시장의 변화에 대한 종합적이고 체계적인 예측 방법론에 대한 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 연구는, 주택시장 및 주택담보대출시장을 구성하는 기본 요소를 바탕으로 통합된 관점의 주택시장 시스템다이내믹스 연구 모형을 작성한다. 또한, 연구 모형을 통해 정부의 주택담보대출 규제완화가 시장 참여자에 미치는 영향을 알아본다. 이는 수요 자극을 통해 침체된 주택시장의 주택거래 활성화 효과를 기대하고 있으나, 제 2 주택담보대출 시장의 형성 및 부실 파생상품 생성 가능성을 높일 위험을 갖고 있다.
본 연구는 공동주택 개발 프로젝트 파이낸싱 참여기관 및 PF ABCP의 구조적 문제점 분석을 목적으로 수행되었다. 이를 위해 공동주택 개발 사업으로 PF ABCP 발행된 4곳을 사례 대상으로 선정되었다. 이에 따라 공동주택 참여기관으로 시행 사, 시공사, 금융기관 그리고 PF ABCP의 개선방안을 제시하였다. 상기와 같은 목적과 방법에 따라 진행된 본 연구의 결론 은 요약하면 다음과 같다. 1) 장기운영펀드 등 중 장기 프로젝트 파이낸싱과 ABS의 여신심사 강화와 ABCP의 발행절차의 간편함이 결합된 금융상품 개발이 되어야 한다. 2) 시공사는 경영적 부담이 없는 단순도급 시공에 집중하고, 금융기관은 본질적 프로젝트 파이낸싱 요건인 사업성에 의존한 검증으로 자금 대출하여 사업부실화 방지, 시행이익의 보존이 가능하게 되어야 한다. 또한, 사업부지 환가가치평가를 통한 부분보증제 도입, 금융기관의 지분투자 형식의 발행, 유동화참여기관들은 회사별로 내부통제 시스템 강화, 이해상충 방지 및 불공정거래 행위 규제 등을 위한 제도를 강화해야 한다.
본 논문은 서브프라임 부동산 투자자를 활용해서 레버리지 주기 이론의 지리적 확장을 시도한다. 레버리지 주기 이론은 낙관적 구매자 중심의 거래구성 재편으로 기초요인 변화와 무관한 자산가격 변동을 입증했지만, 금융위기의 지리적 기원을 설명하기 위해서는 저소득층 주거지역이 몰려 있는 불황 주택시장에서 이 이론이 어떻게 작동하는 지를 파악해야 한다. 불황 주택시장에서 서브프라임 부동산 투자자는 저소득층 주거지역에 집중했고, 이에 따라 저소득층 주거지역의 주택거래는 부동산 투자자 중심으로 구성되었다. 새로운 행위주체로서 서브프라임 부동산 투자자의 발굴은 레버리지 주기 이론을 자본투자의 취약지역이었던 불황 주택시장에 적용할 수 있는 토대를 마련한다. 이와 같은 시도는 경제이론의 지리적 재해석으로 경제지리학이 경제현상의 시공간적 맥락을 어떻게 복구할 수 있는지를 예시한다.
최근 주택 가격이 전국적으로 상승하였고 정부는 실수요자 보호를 위해 금융, 세금 등 다양한 규제를 지역에 따라 시행하였다. 정책 시행 이후 전국적인 주택 가격 평균은 안정되었으나 지역 별로 살펴보면 양극화 현상이 발생하였다. 또한 규제로 인해 오히려 실수요자가 피해를 볼 우려에 대한 논의도 지속되고 있다. 따라서 정책 계획 및 분석에 있어 시장 변수 간의 상관관계 뿐 아니라 미시적으로 시장 참여자들에게 어떻게 정책의 효과가 파급되는 지 분석할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 변수 간 인과관계로 구성되는 시장 구조 분석을 위한 시스템 다이내믹스와 시장 참여자들의 의사 결정 과정 모델링을 위한 행위자 기반 모델을 통합하여 시뮬레이션 모델을 구축하였다. 개발한 모델에 금융 규제와 세금 규제를 적용하여 주택 가격의 변화와 이에 시장 참여자들이 어떻게 행동하는 지에 대한 분석을 통해 정책의 실효성을 평가하였다. 본 연구를 통해 가격 안정화라는 같은 목적을 가진 두 규제에 대해 시장 참여자들이 다른 의사결정을 함에 따라 시장을 지배하는 피드백의 차이를 확인했다. 이에 따라 정책 대상 지역 뿐 아니라 그 이외의 지역에 대해서도 다른 파급효과가 나타났다.
병자년 새해에서는 연면적 5천$m^2$ 이상인 다중이용시설의 감리는 감리전문회사가 맡게 되고 건축허가시 건축위원회의 심의를 반드시 받아야 하는 등 건축물 감리가 강화되며, 부부합산 금융소득이 4천만원을 초과하는 경우 종합과세 대상이 된다. 또 도심지 혼잡지역을 통과하는 1~2인승 차량에 혼잡통행료를 물릴수 있다. 5월부터는 주가지수 선물시장이 개설되는 등 정치$\cdot$경제$\cdot$사회 각 분야에 걸쳐 제도적, 법률적으로 많은 변화가 있게 된다. 세제, 금융, 노동, 주택, 교통, 기업환경 등 각 분야에 걸쳐 새해부터 달라지는 내용들을 알아보기로 한다.
본 연구는 주택담보대출 가산금리가 주택담보대출에 미치는 영향을 분석하는데 그 목적이 있다. 특히, 가산금리의 구조적 변화 여부, 구조적 변화가 존재할 경우 그에 따른 주택담보대출로의 영향을 면밀하게 분석하고자 한다. 실증분석을 위해 주택담보대출, 주택담보대출금리, COFIX금리, 가산금리를 이용하였으며, 분석기간은 2010년 12월부터 2017년 12월까지이다. 분석결과, 가산금리와 주택담보대출에 통계적으로 유의한 구조적 변화가 존재(각각 2015년 5월과 6월)하였으며 가산금리의 구조적 변화가 주택담보대출의 구조적 변화에 영향을 미친 것으로 추정된다. 가산금리는 기준금리인 COFIX금리와 대출금리인 주택담보대출금리보다 주택담보대출에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났으며 가산금리가 주택담보대출에 큰 부담으로 작용하는 것으로 나타났다. 대내외적으로 경제의 불확실성이 증가하고 있는 상황에서 금리인상에 대한 압력이 가중되고 있다. 이러한 환경과 여건 등을 고려해 볼 때 향후 금리인상은 불가피할 전망이다. 현재 우리나라의 경제수준에서 기준금리와 가산금리가 동시에 증가하게 된다면 가계의 대출 상환 및 이자에 대한 부담이 가중되어 경기침체로 이어질 것이 자명하다. 따라서 객관적이고 투명하지 못한 은행의 자의적인 가산금리 산정을 사전에 방지하여 금융소비자를 보호할 수 있도록 금융당국의 제도적 장치 마련이 시급하다.
사업기획 및 타당성분석단계는 사업을 추진하는데 가장 큰 영향을 미치는 단계로써, 정확한 프로젝트 타당성 검토 수행은 프로젝트를 추진하는데 결정적인 기회를 제공해주므로 직관적인 접근방식보다는 객관적이고 정확한 방법의 제시가 요구되는 바이다. 사업타당성을 정확하게 분석하기 위하여 본 논문에서는 프로젝트 진행에 영향을 주는 리스크 인자를 식별하고 이 인자들을 성격별로 그룹화한다. 소규모 임대주택의 사례를 바탕으로 기존 방식인 금융부분의 프로젝트 타당성 분석을 실시한다. 위에서 식별된 리스크 인자들 중 금융부분을 포함하여 인자들간의 상관관계를 Influence Diagram으로 파악하여 리스크를 분석하고, 각 인자별의 중요도를 판별하기 위한 민감도 분석을 실시한다. 이와 같은 과정을 통하여, 기존의 프로젝트 타당성분석에서 사용하는 금융부분의 타당성분석 뿐만 아니라, 프로젝트 진행시에 나타나는 비정형적이고 주관적인 요소들을 리스크 인자로써 포함하여 분석할 수 있는 장점이 있다. 또한, 도출된 모든 리스크 인자를 정량화하여 객관적인 분석 및 의사결정을 할 수 있기 때문에 기존 방법보다 발전된 프로젝트 타당성 분석 방안을 본 논문에서 제시하였다.
주택 매매에 있어서 가격에 대한 예측은 매우 중요하지만, 실거래 발생 전까지는 정확한 가격을 알 수 없다. 그렇기에 주택가격을 예측하는 많은 연구가 진행되어왔다. 주택가격을 결정하는 영향요인은 크게 주택의 내부요인과 주택의 외부 요인으로 구분되는데, 내부적인 요인 (공급면적, 전용면적, 층, 방 개수 등)에 대한 연구가 많이 진행되었다. 하지만 외부적인 요인 (위치 요인, 금융요인 등)에 대한 연구는 미비하였다. 본 연구는 주택 매수자 관점에서 가격 예측 시 외부적인 요인 역시 중요하다고 판단하여 외부요인을 적용하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 다양한 외부요인 중 주택의 위치 정보를 활용하여, 해당 정보 기반으로 도출 가능한 데이터를 추가한다. 또한 이용량에 따른 지하철역 데이터를 추가하여 관련된 여러 영향요인들을 분석 및 적용 후 머신러닝 기반 예측 모델을 생성한다. 생성된 모델들에 주택매매 실거래 데이터를 적용하여 예측 정확도를 비교 후 높은 정확성을 보이는 모델 결과에 주요하게 영향을 끼치는 요인에 관하여 기술한다.
공동주택 리모델링은 최신 관심이 커지고 있는 실정이다. 개발의 초기 단계에서는 신축에 대한 수요가 높은 반면, 도시적 용도의 토지 공급이 한계에 이르는 다음 단계에서는 재건축 또는 재개발이 중요한 주택 공급의 수단으로 등장하게 된다. 그러나 현재 우리나라는 리모델링에 대한 사회적 관심이 커지고 있음에도 불구하고 금융정책을 제외하고는 이를 효과적으로 뒷받침할 수 있는 제도적 여건이 많이 미흡한 실정이다. 본 연구는 공동주택의 리모델링을 활성화시키기 위하여 리모델링에 대한 관련 제도의 실태와 정책 방향을 살펴보고, 국내외 리모델링 발전방향을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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