• 제목/요약/키워드: 주택매매

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도시기반시설이 공동주택가격에 미치는 영향분석에 관한 연구 - 전력통신시설(변전소)을 중심으로 - (A Study on the Analysis of Apartment Price affected by Urban Infrastructure System - Electricity Substation)

  • 황성덕;정문오;이상엽
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제16권1호
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    • pp.74-81
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    • 2015
  • 도심기반시설은 도시 내 인간의 활동을 위해 필수적으로 공급해야 할 시설이나 도심 내의 입지선정과 관련하여 위험시설로 인식되어 많은 갈등이 야기되고 있다. 대표적인 도심의 통신전력 기반시설인 변전소 역시 전력수요의 증가에 따라 도심지에 반드시 존치해야 함에도 불구하고 사회민원이 발생함에 따라 이러한 갈등을 구체적이고 과학적인 근거에 따라 판단하고 객관적인 해결방안을 도출할 필요가 있게 되었다. 이에 본 연구에서는 아파트 가격을 결정짓는 일반적인 요소들과 아파트 단지와 변전소의 직선상의 거리를 독립변수로 사용하고, 아파트 가격을 종속변수로 단위면적당 매매가를 선정하여, 시설 위치를 포함한 아파트가격 결정요인들이 각각 어떠한 영향을 주었는지를 헤도닉 가격모형을 활용한 회귀분석과 인공신경망 분석을 통해 분석하였다. 결과 일부 대상 변전소의 경우 아파트 단지와 거리가 가까울수록 매매가격이 떨어지며 변전소가 아파트가격에 미치는 영향력의 범위는 600m이내 인 것으로 나타났다. 본 연구에서는 변전소의 입지가 아파트 가격에 영향을 미치는지를 객관적 데이터와범 용적인 모형으로 분석함으로써, 변전소의 입지가 부동산의 경제적 가치를 분석하는 방법적 토대를 제공하였다.

딥러닝과 머신러닝을 이용한 아파트 실거래가 예측 (Apartment Price Prediction Using Deep Learning and Machine Learning)

  • 김학현;유환규;오하영
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제12권2호
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    • pp.59-76
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    • 2023
  • 코로나 시대 이후 아파트 가격 상승은 비상식적이었다. 이러한 불확실한 부동산 시장에서 가격 예측 연구는 매우 중요하다. 본 논문에서는 다양한 부동산 사이트에서 자료 수집 및 크롤링을 통해 2015년부터 2020년까지 87만개의 방대한 데이터셋을 구축하고 다양한 아파트 정보와 경제지표 등 가능한 많은 변수를 모은 뒤 미래 아파트 매매실거래가격을 예측하는 모델을 만든다. 해당 연구는 먼저 다중 공선성 문제를 변수 제거 및 결합으로 해결하였다. 이후 의미있는 독립변수들을 뽑아내는 전진선택법(Forward Selection), 후진소거법(Backward Elimination), 단계적선택법(Stepwise Selection), L1 Regularization, 주성분분석(PCA) 총 5개의 변수 선택 알고리즘을 사용했다. 또한 심층신경망(DNN), XGBoost, CatBoost, Linear Regression 총 4개의 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 이용해 하이퍼파라미터 최적화 후 모델을 학습시키고 모형간 예측력을 비교하였다. 추가 실험에서는 DNN의 node와 layer 수를 바꿔가면서 실험을 진행하여 가장 적절한 node와 layer 수를 찾고자 하였다. 결론적으로 가장 성능이 우수한 모델로 2021년의 아파트 매매실거래가격을 예측한 후 실제 2021년 데이터와 비교한 결과 훌륭한 성과를 보였다. 이를 통해 머신러닝과 딥러닝은 다양한 경제 상황 속에서 투자자들이 주택을 구매할 때 올바른 판단을 할 수 있도록 도움을 줄 수 있을 것이라 확신한다.

우리나라 소비자 특성별 체감경기와 거시경제지표 간의 관계 분석 (Analysis on the Relationship between Consumer Sentiment and Macro-economic Indices by Consumer's Characteristics)

  • 김영준;신석하
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제17권11호
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    • pp.474-482
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    • 2016
  • 본고에서는 소비자들이 느끼는 체감경기가 경제성장률 등 통상적인 거시경제지표와 괴리될 수 있으며, 특히 소득, 연령, 종사상의 지위 등 각 소비자들의 특성에 따라 차이가 난다는 점에 주목하여 소비자의 체감경기에 영향을 미치는 요인이 무엇인지 살펴보았다. 소비자들의 체감경기를 나타내는 변수로는 한국은행의 소비자동향조사를 통해 파악되는 현재생활 형편 소비자심리지수(CSI)를 사용하였으며 전반적인 실물경기 상황을 나타내는 지표로는 국내총생산(계절조정) 전기대비 증가율을 이용하였다. 이 외에 개별 소비자들의 체감경기에 영향을 미치는 요인으로 임금, 구인배율, 주택매매가격, 주가지수, 생활물가지수, 가계부채상환부담 등을 고려하였는데 분석결과 상기한 거시경제지표들이 소비자들의 체감경기에 상당한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 특히 소득, 연령, 종사상의 지위 등 소비자의 특성별로 그룹을 나누어 분석하여 본 결과, 상기한 거시경제지표들이 체감경기에 영향을 미치는 정도는 소비자 그룹별로 차이가 있는 것으로 확인되었다. 또한 소비자들이 느끼는 체감경기가 경제성장률로 대표되는 실물경기 지표와 크게 괴리되었던 과거의 경우에도 임금, 구인배율 등 상기한 거시경제지표들을 추가적으로 고려하면 이러한 괴리의 상당 부분을 설명할 수 있음을 확인할 수 있었다.

공간패널모형을 이용한 KTX 개통이 지역소비에 미친 영향 분석 (A spatial panel regression model for household final consumption expenditure based on KTX effects)

  • 나영;김용구
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제27권5호
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    • pp.1147-1154
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    • 2016
  • 고속철도 (KTX) 개통으로 인해 전국이 반나절 생활권으로 편입되면서 지역의 사회, 경제, 문화 등 여러 분야에 다양한 영향을 미친 것으로 알려져 있다. 최근 KTX 개통 후 정차도시와 그 주변지역에 대한 여러 가지 변화가 관측되어 지면서 그 영향에 대한 여러 가지 연구가 이루어져 왔는데, 지역의 생산 및 고용 확대, 운송 수단간 수요 대체효과, 기업의 지방이전 및 수도권 기능의 분산을 통한 국토의 균형 개발, 그리고 고속철도 이용에 따른 시간비용 절감을 통한 여러가지 사회 경제적 비용 축소 등에 영향을 준 것으로 알려져 있다. 또한 최근에는 KTX역 중심의 관광 네트워크를 통한 지역 관광 여가 산업의 발전과 지역 문화 예술 인적 교류 활성화를 통한 삶의 질 향상에 관한 연구도 활발하다. 본 연구에서는 지역별 가계최종소비지출에 대한 공간패널모형을 이용하여 KTX 개통을 통한 고속철도망 연결이 지역경제의 소비활동에 어떠한 영향을 미쳤는지를 알아보고자 한다. 이를 위해 독립변수로는 지역별 임금소득, 주택매매가격지수, 그리고 실질금리 등을 사용되었고, KTX에 의해서 연결되어 있는지 유무에 따라 공간 자기상관 행렬을 고려하였다.

주요 도시별 전세가율의 동조화 현상과 변동률 비교 - 전국, 서울, 부산, 대구, 광주, 대전 - (Comparison of Synchronization Phenomenon & the Changing Rate of the Charter Rates by major cities - Korea, Seoul, Busan, Daegu, Gwangju, Daejeon -)

  • 최정일;이옥동
    • 디지털융복합연구
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    • 제18권2호
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    • pp.197-204
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    • 2020
  • 본 논문은 전국과 서울, 부산, 대구, 광주, 대전을 대상으로 아파트 전세가율의 동조화 현상과 변동률을 분석하여 향후 방향성을 찾아보는데 목적이 있다. 이를 위해 국민은행 주택통계에서 2000년 1월부터 2019년 11월까지 총 239개 월간자료를 이용하였다. 상관관계분석에서 전국은 서울, 부산, 인천, 대구 순서로 높은 상관계수를 보여 주었다. 서울은 각 도시와 큰 특징 없이 0.3대의 동일한 수치로 보인 반면 부산과 대전, 대구의 3개 도시는 서로 연관성이 높은 관계로 나타났다. 회귀분석결과, 전국과 주요 5개 도시는 모두 양(+)의 수치를 보여 모두 동일한 방향으로 움직이고 있지만 부산과 서울은 상대적으로 크게 반응하는 것으로 나타났다. 충격반응에서 전국은 서울의 변동에 의해 가장 큰 충격을 받고 있으며, 대구는 부산과 대전에 의해 상대적으로 큰 충격을 받아온 것으로 나타났다. 서울의 전세가율이 최근 3년 동안 가장 강하게 감소하고 있어 갭 투자로 인한 손실이 발생하지 않도록 주의가 필요한 시점이다. 차후 연구를 통해 전세가율과 매매가와의 관계를 살펴본다면 한국 아파트시장을 매우 잘 이해할 수 있을 것이다.

고속철도(KTX) 개통이 지역경제에 미치는 영향 분석과 시사점 (The impacts of high speed train on the regional economy of Korea)

  • 박미숙;김용구
    • 응용통계연구
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    • 제29권1호
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    • pp.13-25
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    • 2016
  • KTX 개통으로 예상되었던 파급효과로는 건설투자로 인한 생산 및 고용 확대와 항공, 고속버스, 철도 등 운송수단간 수요 대체효과를 들 수 있다. 이외에도 기업의 지방이전, 수도권 기능의 분산을 통한 국토의 균형 개발, 고속철도 이용에 따른 시간비용 절감, 승용차의 고속도로 이용 및 교통사고 감소로 인한 사회 경제적 비용 축소도 기대되었다. 또한 KTX역 중심의 관광 네트워크를 통한 지역 관광 여가 산업의 발전과 지역 문화 예술 인적 교류 활성화를 통한 삶의 질 향상도 예상되었다. 반면에 고속철도망 연결로 주변 중소도시의 업무기능, 노동력 및 구매력이 인근 대도시로 흡수되면서 지방상권이 위축되는 지역불균형 심화문제도 예측되었다. 이와 함께 인구 및 기업의 유출로 인한 지역경제 공동화 등의 부작용도 우려되었다. 본 연구는 KTX 개통을 통한 고속철도망 연결이 지역경제에 어떠한 영향을 미쳤는지를 알아보기 위해 진행되었다. 먼저 백화점 판매액 불변지수를 이용한 기본모형에 대한 분석에서는 임금소득, 주택매매가격지수, 그리고 회사채수익률이 모두 유의하였고, 기본모형에 추가로 고려된 KTX 이용인구비율도 백화점 판매액 불변지수의 변동에 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 지역 소비유출 효과를 확인하기 위해서 지역별 타지역 의료기관이용률을 종속변수로 분석하였다. 분석 결과, 부산의 경우에만 KTX 이용인구비율과 타지역 의료기관이용률간에 유의한 관련성을 확인할 수 있었다. 대구의 경우에는 통계적으로 유의하지 않았다. KTX 이용 자료가 부족한 상황에서 KTX 개통에 따른 지역경제에 대한 영향을 구체적으로 파악하는데 한계가 있다. 그러나 KTX의 효과가 개통 초기보다는 다소 감소되었지만 지역경제 발전 효과 및 가능성은 여전히 확인할 수 있었다.