Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권6호
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pp.1573-1583
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2016
주택가격은 대내외적으로 경기관련 많은 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 다변량분석의 경우 이와 관련된 변수들간의 상호관련성을 검정하여야 한다. 그랜저 인과성 검정결과 변수들간에 서로 인과성이 있는 것으로 나타났다. 또한 변수들 사이에 공적분 존재유무를 확인한 결과 공적분이 존재하므로 오차수정항이 포함된 벡터오차수정모형을 이용하여 분석을 시도하였다. ARIMA 및 VAR 모형과의 예측력 실증비교 결과 벡터오차수정모형에 의한 예측력이 이들 두 모형에 비해 우수함을 확인할 수 있었다.
This study aimed to seek a method capable of hedging a rising risk of housing rent price by introducing derivatives with the target of Korean housing rent markets. The research model used in this thesis progressed a research by applying a futures contract method with the target of the rent price of major apartments in Gangnam and Gangbuk Regions of Seoul. As an analysis result, the rent price of all complexes has risen during its analysis period, so it could be confirmed that the CRB future index was also risen according to this. Finally, it was confirmed that the rising risk of the rent price can be hedged through a purchase position of futures. But, as the difference between rent price variation and CRB future index variation occurs, it appeared that 100% of hedge is difficult. However, it is judged that if considering that a method capable of hedging the rising risk of the existing rent price was nonexistent, the hedge trading effect utilizing the CRB future index on the rent price will be meaningful.
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.
본 연구는 지역간 인구이동보다는 내부 인구이동이 증가하고 있는 수도권을 대상으로 전출입 인구현황을 파악하고, 도시유형을 분석한 후 유형별 인구이동 영향요인을 분석하였다. 수도권 시 군 구별 전출입 인구를 분석한 결과, 서울시는 송파구, 인천시는 서구, 남동구, 경기도는 용인시, 화성시 등으로 인구가 집중하였다. 수도권 시 군 구간 전출입 현황에서는 수원시에서 화성시, 성남시에서 용인시로 이동하는 인구가 많았다. 고용밀도와 인구밀도를 변수로 한 도시유형분석에서는 4개의 도시유형(도심형, 자족형, 주거형, 도농형)으로 분류되었다. 도심형인 유형1은 전세가격, 도로연장, 지하철역 수, 자족형인 유형2는 총소득 증가율, 주택보급률, 도로연장, 주거형인 유형3은 주택보급률, 도시공원면적, 전세가격, 인구밀도, 도농형인 유형4는 사업체밀도, 주택보급률, 주택공급, 지하철역 수, 교육시설 등이 인구이동에 영향을 주는 것으로 분석되었다. 이중 주택보급률은 전입인구에 긍정적인 영향을 미쳤으나 인구밀도의 경우 전출인구에 영향을 주었다. 도로, 지하철역 수의 경우 도심형은 전출인구에 영향을 주었으나, 자족형과 도농형에서는 전입인구에 영향을 미치는 것으로 나타나 유형별로 각기 다른 영향을 보였다.
본 연구는 최근 임대 및 소규모 위주의 공공주택정책과 개발 패러다임의 변화를 반영하여 소규모 주택사업지구와 행복주택사업지구를 중심으로 하는 새로운 주택수요평가모델을 제시하였다. 공공주택 사업지구의 수요평가모델은 정량적 평가요소인 잠재소요지표, 수요압력지표와 정성적 평가요소인 지역여건지표로 구성된다. 소규모 주택사업지구의 잠재소요지표는 읍 면 동 단위의 해당 지역에서 도출된 잠재소요량에서 기 공급된 건설임대와 매입 임대 재고물량을 차감하여 산출하였다. 이렇게 산출된 실제소요물량과 신규공급계획물량을 비교하여 공급의 미달, 적정, 초과를 판단하였다. 도심 내 젊은 층을 위한 행복주택사업지구의 경우 잠재소요지표는 시 군 구 단위의 해당 지역에서 행복주택공급대상계층인 대학생, 사회초년생, 신혼부부를 대상으로 임차여부, 소득요건 등을 바탕으로 추정하였다. 중소도시 및 농어촌지역 소규모 주택사업지구의 경우 수요압력지표는 해당 지역의 청약저축가입자수, 기초생활보장수급자수, 국가보훈대상자수와 각각의 무주택가구수 대비 비중으로 산출하였다. 다만 지역여건지표와 산업단지 개발 등 향후 인구유발요인 등을 감안하여 후보지 선정여부를 종합적으로 판단하도록 하였다. 행복주택사업지구의 수요압력지표는 해당지역의 소형주택재고비율, 전세가격상승률, 전세가격수준, 월세거주가구비율로 하였고 이를 전국 및 해당 시 도 평균과 비교하여 수요압력 정도를 판단하였다. 또한 행복주택의 사업여건이나 입지경쟁력과 관련된 대중교통이용여건, 주변시설현황, 중심지와의 거리, 지역개발현황 등의 지역여건지표를 바탕으로 최종적인 평가가 이루어지도록 하였다.
본 연구는 1986년부터 2009년까지 24년 동안 한국의 부동산정책과 부동산 관련 시계열자료를 세밀하게 분석한 후에, 주택가격에 영향을 미치는 부동산 지수 변수와 거시경제 지수 변수가 주택 가격에 미치는 영향에 대한 회귀분석을 실시하여 얼마만큼 영향이 있는지 분석하고자 한다. 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 한국의 부동산 정책은 후행정책이며, 정권별 부동산 정책은 서로 일관성이 없었다. 둘째, 정산적인 국면에서 부동산 문제가 발생할 때마다 규제 강화와 경기 회복 대책만 주기적으로 반복하고 이었다. 셋째, 정책에 대한 시기와 수단은 부적절하였고, 부동산 정책 시행할 때마다 부동산 경기가 더 나빠지곤 하였다. 넷째, 24년 동안 주택 유형중 주택가격 증감량이 가장 만이 오른 주택유형은 아파트였으며 가장 인가 좋았다. 정권별 주택 가격지수 증감량은 노태우(65.0%)-김대중(42.5%)-노무현(32.8%) 순으로 나타났다. 다섯째, 회귀분석을 실시한 결과 : 주택가격에 가장 많은 영향을 미치는 독립변수는 건설기 성액-1인당 국민소득-주택 전세가 지수-동행종합지수-후행종합지수-청약통자 가입자-선형종합지수 순으로 나타났다.
타 산업들과의 연계성이 강한 건설업체가 도산할 경우 타 산업시장의 경기악화를 초래할 수 있어, 시장 환경 변화에 따른 건설업체의 부실화 예측모형 연구가 중요하게 다뤄지고 있다. 하지만 건설업체 부실화 예측에 앞서 부실화에 기인하는 요소에 관한 연구가 선행되어야 함에도 불구하고 이와 같은 영향 변수들에 대한 연구가 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 건설업체 포트폴리오의 큰 비중을 차지하는 주택시장 변화가 규모별 건설업체의 부실화에 미치는 영향을 벡터오차수정모형을 통해 분석하고자 한다. 이에 건설업체를 규모별로 2011년 시공능력평가순위 50위권 기업 중 상위 10개와 하위 10개로 구분하였으며, 각 업체의 부실화를 나타내는 예상부도확률을 KMV 모형을 통해 측정하였다. 주택시장의 변화를 대리하는 변수로 2001년부터 2010년까지의 주택매매가격지수, 주택전세가격지수, 전세매매가격비율을 활용하였다. KMV모형을 활용하여 규모별 건설업체의 예상부도확률을 산출한 결과 선험적으로 인지하고 있듯이 상위 10개의 대규모 건설업체들이 상대적으로 규모가 작은 건설업체에 비해 경영상태가 양호한 것을 확인 할 수 있었다. 또한 벡타오차수정모형을 구성, 충격반응분석을 수행한 결과 주택시장 경기변동에 따라 대규모 업체의 부실화 정도가 중소 건설업체에 비해 더 심각함을 확인할 수 있었다.
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.
본 연구는 주거비과부담 결정요인을 가구와 주거 특성뿐만 아니라 지역 특성을 고려하여 분석하였다. 전국 약 2만 가구를 대상으로 실시한 2014년 주거실태조사를 활용하여 위계적 일반 선형 모형으로 다층분석을 실시하였다. 분석결과 가구주가 남성일수록, 학력이 높을수록, 월세가구일수록, 주거환경에 만족할수록, 주거비과부담의 가능성이 증가하였다. 반면에 가구소득이 증가할수록, 기초보장가구일수록, 최저주거기준미달일수록, 전세가구일수록 주거비과부담 가능성이 감소하였다. 주거비과부담여부에는 유의미한 지역간 분산이 존재하였으며, 지역의 평균 월임대료와 중위 주택가격이 높을수록 개별가구의 주거비과부담 가능성이 증가하였다. 또 공공임대주택비율이 전국평균보다 높은 지역만을 추가분석한 결과 지역의 공공임대주택비율이 증가하면 개별가구의 주거비과부담 가능성이 감소하였다. 본 연구를 통해 주거비과부담 위험에 노출된 가구 및 주거 특성을 알 수 있었으며 주택가격 상승 억제 및 임대료 규제의 필요성과 공공임대주택 확대의 효과성을 확인하고 주거복지정책에 대한 함의를 도출할 수 있었다.
본 연구는 공공임대주택 입주의사에 영향을 미치는 수요자 특성요소를 규명하기 위해 위계선형모형(HLM: Hierarchical Linear Modeling)을 통한 로지스틱 회귀분석을 통해 결과 값을 도출하였다. (1)가구특성 및 주택특성요소 회귀분석결과는 주택점유형태 중 월세에 거주하는 거주자, 직업, 전세, 가구원수, 주변 공공임대주택 입지여부, 월평균소득, 자녀학력, 자녀수, 주택유형, 자가 순으로 공동임대주택 입주희망의사에 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. (2)입지여건특성요소 회귀분석결과는 공공임대비율 상위 5개구(강서 노원 중구 강북 마포), 입지여건 중 주변 공공임대주택 입지여부, 소득, 가구원수, 자녀수, 자녀학력, 직업유무, 주택유형, 자가, 전세, 월세 순으로 공동임대주택 입주희망의사에 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. (3)서울의 경우 민간주택 매매가격이 높고, 임대료도 높아 소득이 낮은 서민들의 주거안정을 위해 공공임대주택 확대가 필요한 상황임에도 공공임대주택의 입주희망에 대한 정확한 분석이 이루어지지 않아 선호도가 낮은 점을 바탕으로 연구가 이루어졌다. 이상의 결과는 정부관계기관에게 수요자특성 요소를 연구하여 소득이 낮은 서민들의 주거안정에 도움이 되도록 현실에 맞는 대안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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