• 토지주택연구
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• 제14권3호
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• pp.55-75
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• 2023

본 연구에서는 부동산 정책, 조세정책, 금융정책, 규제지수에대한 이론적고찰과 선행연구를 살펴보고 전국의 2014년1월부터 2021년 12월 까지의 월별데이터를 이용하여 조세정책과 금융정책이 부동산가격에 미치는 영향을 분석하였다. 분석방법은 단위근 검정과 공적분 검정을 통해 VAR모형을 사용하여 분석하였으며 충격반응분석과 분산분해분석을 실시하였다. 본 연구의 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 조세규제지수와 금융규제지수는 주택가격에 영향을 미치지 못하였다. 주택가격 상승기에 주택가격 안정을 위하여 규제 일변도의 정책은 효과가 없으며 오히려 거래량 감소 등으로 가격을 상승시키는 부작용이 생긴다. 둘째, 주택담보대출금리는 주택매매가격지수에 음(-)의 효과를 주었다. 즉, 이자율의 상승이 주택가격을 하락시키는 효과가 있다는 의미로 보여진다. 셋째, 양도차액의 상승 즉, 양도소득세의 과세는 주택가격에 양(+)의 효과를 준다. 이는 조세를 매수자에게 전가시키거나 조세부담으로 인해 매각을 보류하는 동결효과로 주택가격을 상승시키는 결과가 나왔다. 넷째, 취득세와 주택담보대출액은 주택가격에 별다른 영향을 미치지 못하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권1호
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• pp.91-113
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• 2021

한국 자산 시장에서 부동산이 가지는 영향력에도 불구하고 시장 추이 예측은 쉽지 않으며, 그중 아파트는 주거 공간인 동시에 투자 속성을 내포하고 있어 더욱 예측이 쉽지 않다. 아파트 가격에 영향을 주는 요인은 다양하며 지역적 특성 또한 고려되어야 한다. 본 연구는 서울시 전체, 강남 3구, 노원, 도봉, 강북, 금천, 관악, 구로구의 아파트 매매가에 영향을 미치는 요인과 특성을 비교하고 이를 기반으로 가격 예측의 가능성을 파악하기 위해 수행되었다. 분석에는 신경망, CHAID, 선형회귀, 랜덤포레스트 등 머신러닝 알고리즘이 사용되었다. 서울시 전체 아파트 평균 매매가에 가장 중요한 영향을 미치는 요소는 정부 정책 요소였으며, 거래규제 완화, 금융규제 완화 등의 완화 정책이 영향력이 높게 도출되었다. 강남 3구의 경우 정책의 영향력이 낮은 것으로 파악되었으며 강남구의 경우 주택 공급량이 가장 중요한 요인이었다. 반면 6개의 중·하위구들은 정부 정책이 중요 변수로 작용하였으며 공통적으로 금융규제 정책이 영향을 끼치는 요인이었다.

• 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.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제11권5호
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• pp.41-52
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• 2010

리츠는 주식시장에 상장되어 있으면서 부동산 개발을 위한 자금조달의 성격과 부동산에 투자하는 특징도 있으므로, 주식 시장과 건설 및 부동산시장과 관계가 있을 것으로 예상할 수 있다. 본 연구에서는 리츠와 주식시장, 건설 및 부동산 경기와 관계된 지표들을 시계열 분석하여, 리츠와의 영향관계를 분석하였다. 시계열 분석은 백터자기회귀모형과 백터오차수정모형을 사용하였으며, 다음의 세 부분으로 분류하여 분석하였다. 첫째, 리츠와 건설 코스피 지수와의 관계를 분석한 결과, 건설 코스피 지수가 리츠에 영향을 주는 것으로 분석되었다. 둘째, 리츠와 건설경기 동행지수인 건축착공면적, 부동산 경기 지수인 오피스 임대지수와 주택매매가격지수와의 관계를 분석하였다. 각 지표들은 서로 인과관계는 없는 것으로 분석되었지만, 리츠와 주택매매가격지수는 서로에게 영향을 주는 것으로 분석되었다. 셋째, 리츠와 건설경기 선행지수인 건축허가면적의 관계를 분석하였다. 두 지표는 서로 인과관계가 없는 것으로 분석되었지만, 건축허가면적이 리츠에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구를 통해 리츠는 주식시장과 주택경기, 건설경기 선행지표인 건축허가 면적에 영향을 받지만, 건설경기 동행지표인 건축착공면적과 오피스 임대지수에는 상대적으로 영향을 작게 받는 것으로 분석되었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권1호
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• pp.23-29
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• 2015

본 연구에서는 위치기반 소셜 미디어 데이터의 공간적 분포가 지역별 부동산 지수와 어떠한 공간적 관련성을 가지는지에 대해 알아보고자 한다. 두 데이터는 상이한 자료 형식을 가지고 있어, 이를 보완할 수 있는 방법론으로 본 연구에서는 격자 기반의 공간분석 방법을 적용하였다. 대상 데이터로는 2013년 8월 한 달간의 지오태그된 트윗 데이터와 행정구역별 주택가격지수(매매, 전세)를 이용하였으며, 공간적 범위는 서울과 수도권 일부를 포함하도록 하였다. 두 데이터 간의 상이한 공간적 단위를 고려하여 2,000m 단위의 격자망을 구성하고 이에 맞게 두 데이터를 격자 데이터 형태로 변환하였다. 변환된 두 데이터에 대하여 Hot spot 분석을 실시하여 공간적 분포를 시각적으로 비교하였으며, 공간시차를 고려한 이변량 공간적 상관계수를 측정함으로써 정량적 분석을 실시하였다. 시각적, 정량적 분석 결과, 서초구 지역이 트윗 데이터와 주택매매가격지수 데이터에서 공통적인 Hotspot 지역으로 탐색되었으나 주택전세가격지수 데이터와는 뚜렷한 공간적 상관성이 탐색되지 않았다.

• 한국주거학회논문집
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• 제18권6호
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• pp.35-44
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• 2007

The purpose of this paper is to find out the factors affecting the apartment price given three sets of variables such as characteristics of apartment building, apartment site, and location. Data of 1,579 housing units in 224 apartment complex sites in Ilsan city were selected from the housing information of four public and private housing sources in 2006. The first set of variables for physical features include housing size (pyoung), preferring-floor, building orientation, heating system and structure of entrance. The second set of variables for building were number of housing units, built year and rank of construction company. The third set of variables for location were distance from number of school, the subway station, distance of department store and park. For the analysis, the hedonic price model, which was one of the methods to estimate social convenience, was used along with the SPSS statistical program and regression analysis. The results are as follows, Firstly, in the structural characteristic variables, it was analyzed that all of the variables except facing affected the apartment price. Secondly, In the site characteristic variables, unusually all of the variables were not affected the apartment price in Ilsan city. Finally, the locational characteristic variables number of school, the subway station, distance of department store and park affected the apartment price. In case of Ilsan city, educational facilities was likely to positively contribute to the price of apartment.

• 디지털융복합연구
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• 제19권6호
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• pp.133-141
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• 2021

각국 정부는 코로나19 이후 실물경기와 경제회복을 위해 재정확대정책을 적극적으로 실시하고 있다. 우리나라도 재난지원금과 복지정책의 시행으로 인해 시중에 유동성이 증가하면서 주식시장과 주택시장이 크게 영향을 받고 있다. 본 연구의 목적은 주식시장 및 주택시장의 동향과 유동성과의 관계를 분석하는데 있다. 한국은행과 국민은행에서 자료를 수집하였고 분석기간은 2000년 1월부터 2020년 12월까지 월간자료를 사용하였다. 실증분석을 위해 각 변수별로 전년 동월대비 변동률이나 상승률을 산출하여 수치분석과 지표분석, 모형분석을 수행하였다. 분석결과 주가지수는 주택가격과 양(+)의 관계를 보인 반면 M2와는 음(-)의 관계로 나타났다. 유동성이 증가하면 주식시장과 주택시장에 영향을 미치고 물가도 상승하는 것으로 기존 연구를 통해 살펴보았다. 하지만 본 연구에서 주식시장과 주택시장은 서로 영향을 미치는 것으로 나타났으나 유동성은 주식시장과 역의 관계를 보이고 주택시장과는 아무런 관계가 없는 것으로 조사되었다. 이를 통해 본 연구는 유동성과 주식시장 및 주택시장과의 관계에서 시간차가 존재하는 것으로 판단되었다.

• 토지주택연구
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• 제12권3호
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• pp.11-26
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• 2021

오늘날 오피스 임차수요 급증에 따른 임대료 가격의 분포와 서울시 도시공간구조 변화 행태와 연관성을 띄는지에 대해 연구 필요성이 제기되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 오피스 가격경사계수를 토대로 영향력을 추정하고, 도시공간구조의 동태적 변화를 계량적으로 설명할 수 있는 시계열 모형을 제시하는 것이다. 이를 규명하기 위해 금융위기 이후 2010년부터 2019년말 까지 서울시를 대상으로 지난 10년간 분기별 오피스 임대료 시세를 이용하고, 실증분석 방법론으로 수정반복매매모형을 채택하였다. 본 연구의 주된 결과를 간단히 요약·정리하면 다음과 같다. 첫째, 권역별 오피스 가격경사계수 추정결과, 공통적으로 도심권은 영향력 변동이 거의 없이 일정 수준을 유지한 반면, 강남과 여의도권의 영향력은 지속적으로 증가하였다. 이 사실은 전통적인 도심이 쇠퇴 또는 정체기 진입을, 강남과 여의도권은 꾸준한 성장세속에 부상하며 기능 분화가 이루어져, 종전 1도심 위주의 단핵에서 3대 핵심 고용 중심지의 다핵구조로 빠르게 전환되었음을 시사한다. 요컨대 이러한 현상은 궁극적으로 기업들이 공간적으로 분산 집중화가 점차 가속화됨을 의미하며, 임차인 간 네트워크 요소를 중시 여기는 경향과도 밀접한 것으로 추측된다. 둘째, 규모별로 소형과 중형은 영향력 증감이 미미한 편이나, 대형은 영향력 증가가 뚜렷하게 관찰되어 대조적인 양상이 전개되었다. 특히 중소형은 도심권과 강남, 여의도권의 가격경사계수 영향력이 반비례가 성립되어 서로 경쟁관계인 것으로 드러났다. 즉 경제적 속성인 오피스 임대료 지표로 살펴본 도시공간구조는 권역 외 규모별로도 각기 다른 특색을 지닌 이질적인 하위시장이 여실히 존재함을 알 수 있다. 아마도 규모별 도시공간구조 변화 차이는 권역 간 투자매력도나 산업 경쟁구도, 임차인의 신용도 및 선호 특성에 상당 부분 기인한 것으로 해석된다. 결론적으로 「2030 서울도시기본계획」 상의 개편된 3대 핵심권역의 서울시 중심지 체계 및 위상과 정확히 일치할 뿐더러, 다수 선행연구들이 경험적으로 주장한 가설을 뒷받침한다고 말할 수 있다. 이로써 주택 외 오피스로 조사대상을 넓히고 임대시세로 다양한 인자의 모의적용을 시도한 수정반복매매모형은 도시공간구조의 시계열적인 변화를 파악하는데 효율적이고, 대안적 접근이 될 수 있는 가능성을 충분히 확인하였다. 나아가 본 연구결과는 시장참여자들이 급변하는 대내외 환경속에서 미래 서울시 도시공간구조를 탐색·예측하고 고용 중심지를 식별함으로써, 향후 바람직한 도시성장전략을 유도하는 계획구상 및 정책수립에 도움이 될 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권9호
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• pp.9-18
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• 2021

수도권광역급행철도(이하 GTX) 노선의 확정은 인근지역의 주택에 대한 소비자의 심리와 매매 가격에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구는 GTX B 노선이 확정됨에 따라 소비자의 심리, 주택가격이 어떻게 변화하는지 살펴보고, 소비자 심리와 주택가격 간의 관계를 살펴 새로운 교통시설 유입이 어떠한 영향력이 있는지 분석하고자 하였다. 본 연구는 상관분석을 이용해 소비자심리지수와 아파트 실거래가 간의 관계를 파악하고, 이중차분법을 이용하여 GTX가 소비자심리지수와 아파트 실거래가에 끼치는 영향을 살펴보았다. 분석 결과, 본 연구에서는 GTX로 대상을 한정하였지만 수도권의 대규모 교통인프라의 건설 계획은 주택소비심리와 실거래에 영향을 미친다는 점을 검증할 수 있었다. 정부가 '서울 도심까지 30분 내 출퇴근 가능 도시'를 목표로 GTX 등 광역교통망 구축에 속도를 올리고 있는 상황에 인프라에 대한 집중적 투자뿐만 아니라 이에 의해 영향을 받을 수 있는 교통거점지역 내 주택시장의 안정성을 확보할 수 있는 복합적 정책 대안이 제시되어야 한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제17권3호
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• pp.108-115
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• 2016

공공택지지구의 공동주택용지 매입을 통한 아파트 개발사업에서 원재료인 토지에 투자하는 부분에 대해서는 사업시행자의 내부화된 정보와 개별적인 분석에 의존하여 투자결정모형을 일반화하기 어려웠다. 이에 본 연구는 아파트 개발사업에서 가장 중요한 공동주택용지 투자가격 결정을 위해 토지의 개별 특성과 아파트 시장요인이 공동주택용지 가격에 어떠한 영향을 미치는 지에 대해 분석하였다. 이를 위해 다중회귀분석방법을 활용한 횡단면 분석을 한 결과, 토지총금액에 영향을 주는 요인은 토지면적, 용적률, 건폐율, 지방권인지 여부였으며, 지상연면적당 토지가격에 영향을 주는 요인은 아파트 비율, 아파트 매매가격 및 전세가격, 분양이득변수, 지방권인지 여부, 아파트 가격지수 1년간 상승률 등으로 나타났다. 이러한 연구결과를 통해 토지 자체의 개별요인에 의한 가격결정 요인과 완제품 시장인 아파트 시장과 원재료 시장인 토지시장과의 연관성을 규명하여, 시장요인에 근거한 객관적인 토지투자가격 결정모형을 도출하였다. 이를 통해 공동주택용지를 공급하는 사업자는 사업지구 조성 시 공동주택용지 매각금액의 적정성을 추정할 수 있고, 토지수요자인 건설사업자는 토지투자를 위한 가격결정 범위를 추정하는 데 실질적으로 기여할 수 있을 것으로 기대한다.