본 논문은 2요인(two-factor) 사망률 모형에 평균회귀모형(mean reverting process)을 적용하여 2요인의 확률적 변동을 모형화하여 사망률리스크(mortality risk)와 장수리스크(longevity risk)를 분석하였다. 최근 고령사회로 진입한 국가들에서 사망률 개선의 둔화가 관측되고 있는 시점에서 기존의 선형증가 또는 감소의 사망률 개선 모형을 보완함에 그 목적을 두었다. 영국의 1991~2015년 사망률 자료를 이용하여 제시한 모형의 모수를 메트로폴리스 알고리듬을 이용해 추정하였고 추정된 모수 값을 이용하여 다수 시뮬레이션을 통하여 장기간의 미래 사망률 예측값을 계산하였다. 평균회귀 모형의 특성으로 인해 약 60년의 시간이 지난 뒤부터는 사망률 개선이 거의 사라져 사망률이 일정한 값에 근접하였다. 사망률 개선이 둔화되는 현상이 관측되는 특정 집단(국가, 사회)의 경우 2요인 평균회귀 모형은 장기간 사망률 예측방법의 대안으로 간주될 것으로 기대되며, 모형의 응용으로서 평균회귀율의 추정결과로부터 사망률 개선의 속도를 계량화하는 기준을 제시하였다. 끝으로, 2014년~2040 기간의 사망률 예측값을 이용하여 25년 만기 장수채권의 발행가격을 산출하였다.
공시지가 제도가 도입된 이후, 부동산정책에 대한 제반 행정의 기준으로 기능해 왔다. 그러나 최근 공시지가의 적정성에 대한 문제가 제기되고 있다. 토지특성항목이 너무 많아 통계모형 수립이 어렵고, 지역적 경제적 환경이나 개발계획 등이 지가평가모형에 반영되기 어렵기 때문이었다. 이에 본 연구에서는 분석 모형으로 시계열적인, 횡단면적인 변수들을 고려하여 패널 모형 중에서 이원오차성분 모형을 적용하였다. 분석 모형에 토지특성변수, 거시경제변수, 개발사업을 반영하는 변수를 포함시켰다. 분석 지역으로는 파주 LCD 산업단지를 선정한 후, 실증분석을 수행하였다. 분석 결과 토지특성변수들 중에서 14개(31%) 변수만이 유의한 것으로 나타났다. 거시경제적 변동성은 지가에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 개발사업을 반영하는 연도변수는 산업단지 지정 이후 지속적으로 유의한 것으로 분석되었다. 이러한 결과들은 지가평가모형을 개선할 때 토지특성항목들은 단순화하고, 거시 경제 변수들과 지역 경제 변수들은 모형에 포함시켜야 한다는 것을 의미한다고 하겠다.
본 연구는 지역적인 오염 및 유해시설원의 경제적 영향에 대한 메타분석이다. 헤도닉 방법 또는 진술선 선호방식을 이용해서 경제학자들은 비환경적 시설과 오염시설로 인한 경제적 영향 분석과 그런 시설의 제거로 인해서 실현되는 편익을 부동산가격 변동을 통해서 연구해왔다. 환경에 대한 공적 또는 민간 투자에 대한 정책 지원을 위해서, 이런 연구들의 목적은 정책결정자에게 환경개선과 오염시설 제거로 인해 발생하는 편익에 대해서 정보를 제공하기 위함이었다. 하지만 각 연구들의 결과는 매우 상이하게 달랐다. 그러나 이런 다른 결과가 나타나게 되었는지에 대한 체계적인 연구는 아직 없다. 이 연구는 메타분석법을 이용하여 기존 연구들에 왜 차이점이 나타나는지에 대해서 연구하고자 한다. 기존 연구들은 메타분석법에 따라서, 연구 방법론, 오염원의 특성, 오염원 개선계획, 그 밖의 요소로 특성화되었다. 또, 각 연구의 오염시설로 인한 부동산 가격 영향은 부동산 평균가격대비 퍼센트로 표준화되었다. 이원소 분석법과 다원소 분석법, 그리고 로짓 모형을 적용하여 선행연구들을 분석한 결과, 수자원에 기초한 오염원 영향 분석에서 부동산가격의 변동폭이 컸고, 출판된 논문의 연구 결과가 비출판 논문의 결과보다 더 크게 나타났다. 또 로짓분석을 통해서 기존연구들의 통계적 유의성은 오염원 청소에 대한 단계에 따라서 변한다는 것을 발견하였다.
우리나라 아파트 가격 결정 요인에 대한 선행연구 중 공간적 의존성을 반영한 연구가 많이 있으나 공간시차변수의 내생성 문제를 고려한 연구는 거의 없는 실정이다. 이에 따라 본 연구는 공간시차변수를 포함한 2단계 분위수 회귀분석으로 부산의 아파트 가격 결정 요인을 분석하였다. 실증분석 결과, 공간시차변수의 회귀계수는 0.5 이상으로 1% 수준에서 통계적으로 유의적이어서, 인근아파트 가격이 다른 아파트 가격에 미치는 영향이 매우 큰 것이 확인되었다. 그리고 아파트 구입자는 면적이 넓고, 총층수와 거주층수가 높으며, 거실의 방향이 남향이고 바다가 보이는, 지하철역, 고등학교 및 해안에 인접한 아파트를 선호하는 것으로 나타났다. 예상과는 다르게, 산조망은 빌딩조망 보다 덜 선호하는 것으로 나타났는데, 이것은 산조망 아파트는 거실이 북향으로 저가 아파트 지역에 주로 위치하고 있기 때문인 것으로 추정된다. 또한 분위수 회귀분석이 OLS 추정보다도 아파트가격에 대한 주택특성의 효과를 더 잘 설명하였다. 예컨대 아파트 거실이 남향인 것은 저가 아파트에 비하여 고가 아파트에서 아파트 가격에 2배 정도 더 큰 정의 영향을 미치고, 해안에 인접한 아파트에 대한 가격효과도 고가 아파트가 저가 아파트에 비하여 10배 정도 큰 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 연구는 북한당국이 발표하는 지역별 토지가격이나 토지의 특성에 관한 자료들이 없는 조건에서 북한지역의 토지가격과 토지자산의 규모를 추정하는 방법론과 모형을 제시하고 이를 이용하여 북한 시가화지역 전체를 대상으로 시장가격 기준의 토지자산 규모를 실험적으로 추정하였다. 우선 관련 사회경제적 변수를 이용가능하면서 최근의 북한과 소득수준의 격차가 상대적으로 크지 않았던 것으로 평가되는 남한의 1970년대 중후반, 그리고 도시화 수준이 유사했던 1980년대 초반 남한의 시, 군, 구별 실거래가격을 기준으로 시가화지역 토지에 대한 지가결정함수를 도출하였다. 다음으로 북한지역에 대한 지리정보분석을 통해 도출되는 지가결정요인의 대리변수들을 대입하여 2015년경 북한 시가화지역 토지의 시, 군, 구역별 상대가격비율을 산출하였다. 더 나아가서 최근 북한지역 일부 도시들을 대상으로 조사된 주택거래가격과 본고에서 추정한 상대가격비율을 결합하여 북한전역을 대상으로 시가화지역의 토지자산 규모를 추정하였다. 추정결과 북한 시가화지역의 토지가격은 시, 군, 구역별 상대가격비율로 볼 때 평양시 동대원구역이 100으로 제일 높고 양강도 풍서군이 1.70으로 가장 낮은 것으로 평가되었다. 한편 시가화지역의 토지자산 규모는 2015년 기준 216억 달러로 추정되었는데, 이는 동년 북한GDP의 1.2~1.3배에 달하는 규모이다. 이 비율은 남한의 1978~1980년과 비슷한데, 해당시기의 남한의 경제성장률이 평균 6%인데 반해 북한은 1%대 수준인 것을 고려하면 상당히 높은 것으로 보인다.
주택시장은 장소와 시간에 따라 지속적으로 변화하고 있으며 이러한 주택시장의 변화는 다양한 분야에 걸쳐 파급효과를 미친다. 한편, 지역에서 소비되는 주택의 양은 가격이동의 중심원인으로 작용하기도 한다. 또한, 주택시장의 변동 원인은 주택 수요자의 특성에 따라 분리될 수 있으며, 그 소비자의 개별적인 특성은 지역에 따라 다르게 나타난다. 이에 따라 주택시장의 지역적 인과성에 관한 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존 문헌의 경우, 국내 주택매매시장 중심으로 연구가 진행됨에 따라 주택전세시장까지 고려하는데 한계를 가지고 있었다. 이에 본 논문에서는 서울 강남, 강북지역 및 경기지역의 주택시장 지역적 인과성을 매매시장과 전세시장으로 세분화하여 벡터오차수정모형을 통해 실증분석하였다. 이를 위해 본 논문에서는 서울시 강남, 강북 및 경기지역의 주택매매와 주택전세가격을 분석변수로 정의하였으며, 시계열 자료는 2003년 6월부터 2015년 11월까지의 월별 자료이다. 분석 결과 주택매매시장의 경우 강남지역 주택가격 변동이 주변지역 주택가격 변동에 주요한 영향력을 미치는 것으로 나타났다. 또한 주택전세시장의 경우도 마찬가지로, 강남지역 주택전세가격이 주변 지역 전세가격에 매우 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.
인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다. 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고요한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미있는 정보로 변환시켜줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망의 모형결합을 통해 기존연구과는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이브릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다. 기존의 주기분할방법론은 모형개발자입장에서 여러 가지 통계기준치중에서 최적의 기준치를 합리적으로 선택해야 하는 문제가 추가적으로 발생하며, 본 연구에서는 이상의 제반 문제들을 개선시키기 위해 통합방법론으로서 기존의 인공신경망모형을 구조적으로 확장시켰다. 이 모형에서 기존의 입력층 이전단계에 새로운 층이 정의된다. 이렇게 해서 생성된 새로운 통합모형은 기존모형에서 생성되는 기본적인 학습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실증사례 분석결과는 일일 환율예측문제를 적용하였을 경우, 기존의 방법론보다 더 나운 예측성과를 타나내었다.
본 연구는 부동산가격변동이 우리나라 은행의 건전성에 미치는 영향을 다중회귀모형을 이용하여 분석하였다. 분석 결과, 부동산가격변동은 대출의 증가를 통해 은행의 고정이하여신비율을 유의하게 증가시키는 것으로 나타났다. 거시경제변수 중에서 단기금리는 은행의 BIS 자기자본비율, 고정이하여신비율 및 유동성커버리지비율 등 모든 건전성 지표에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 은행특성지표 중에서 대출증가율은 BIS 자기자본비율에 유의한 음(-)의 영향을 미치고, 부동산담보대출비율은 유의한 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 고정이하여신비율은 BIS 자기자본비율에 유의한 음(-)의 영향을 미치고 유동성커리지비율은 BIS 자기자본비율에 유의한 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다.
최근 아파트 시장에서 가장 많은 선택 요인으로 부각되고 있는 것이 '아파트 커뮤니티 시설'이며 그 수준이 매우 중요해지고 있다. 이에 본 연구는 국내 주요 아파트 단지 300세대 이상, 126곳을 대상으로 건강 관련 커뮤니티 시설을 중심으로 잠재 프로파일 분석을 통해 각 유형을 도출하였으며, 분석 결과 필라테스 집단, GX 및 요가집단, 골프 및 탁구연습장 집단, 전반적 저집단 총 4집단으로 구분됨을 확인하였다. 4집단 중 필라테스 집단과 GX 및 요가집단은 골프 및 탁구연습장이 많은 단지에 비해 강남, 서초, 송파 등에 속할 가능성이 높음과 동시에 거래가격 역시 가장 높은 것으로 분석되었다. 이러한 분석결과를 통해 커뮤니티 시설을 구성할 때 여가활동 선호의 시대적 변화를 반영해야 한다는 점, 청년주택 등에서의 피트니스 시설에 대한 높은 선호도를 감안하여 주거복지정책에서도 건강 관련 커뮤니티 시설 제공 계획을 깊게 고려해야 한다는 점 등을 제언하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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