• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.6315-6324
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• 2015

본 연구에서는 2008년 금융위기 이후 부동산 정책에서 많은 비중을 차지하는 서울의 아파트 전세가격에 가계경제가 어떤 영향을 미치는지 2009년 1월부터 2013년 12월까지 자료를 이용하여 VAR모형을 통해 실증분석하였다. 서울의 전세가격에 미치는 가계경제변수들은 서울 아파트 매매가격, 소비자물가지수, 고용률, 실질GNI, 가계대출금액으로 구성하였다. 분석결과에 따르면, 서울 아파트 전세가격은 단기적으로 가계경제변수들에 영향력을 받는 것으로 나타났다. 또한 가계경제변수들의 구조적 충격에 따른 서울 아파트 전세가격 변동의 상대적 기여도는 단기적으로는 서울 아파트 전세가격 자체 충격에 가장 큰 영향력을 받으며, 시간이 지날수록 가계변수들의 영향력이 커지는 것으로 나타났다. 본 연구결과를 통해 가계경제를 이루는 어떤 요인들이 주택전세가격에 많은 영향을 미치는지 파악할 수 있어 향후 주택가격 안정화를 위한 정책수립에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국주거학회논문집
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• 제21권6호
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• pp.81-90
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• 2010

The existing most studies on the apartment sales prices have been limited to relatively small size apartment complexes and have not categorized the apartment complexes based on the number of households. Some of them uses the apartment-related indices such as regional value estimates, sales unit price, and view right values. In the case of Seoul Metropolitan Area, the size of apartment complex has been growing to the level of large complex over more than 1,000 households through new town development, redevelopment and reconstruction. People prefers to choose a large scale complex instead of small complex based on their perception that a large scale apartment complex provides more conveniences in living. The result of this analysis revealed that the variables chosen as important determinants of the hedonic price model for large scale apartment complexes were square meters of apartment unit, rent/price ratio, number of bays, distance to the nearest subway station, and heating system method. This means that the sales price of apartment unit will be higher as the square meters of apartment unit increase, as the rent/price ratio decreases, as the distance to the nearest subway station increases, and as the number of bays increase.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제11권2호
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• pp.261-278
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• 2002

Based on the hedonic pricing method, this paper investigates the effect of air quality on the apartment price in Seoul. The empirical results show that both the structural variables such as years of construction, heating system, and size of apartment complex and accessability variables such as distances to subway station and parks provide statistically significant effects on the price of apartment, Especially, the dendity of sulfurous acid gas ($SO_2$) and ozone ($O_3$) in the air, indicating air quality, negatively affect the price of apartment, This implies that as the condition of air quality to become worse, apartment price decreases, Therefore, when the degree of aversion of apartment residents against the air pollution affects the formation of apartment's market price, the MWPT(Marginal Willingness to Pay) in order to improve the air quality 10% has been estimated as 36,000~39,000Won per month.

• 한국주거학회논문집
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• 제18권3호
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• pp.63-72
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• 2007

The purpose of this study is to identify the impact of the building, site, and region characteristic factors on the annual average price rising rate of apartment housing in Seoul. The data were consisted of 272 apartment units in Seoul. A survey included checking the drawing documents and interview with apartment maintenance staffs and real estate agencies from October 2006 to February 2007. Data were analyzed with descriptives, frequency, crosstabs, and linear regression by SPSS/PC for Window. The linear regression model was employed to evaluate the price rising rate in apartment housing. Following results were obtained. The price rising rate for pyeong ($3.3m^2$) of apartment housing was determinated by the district zone, the construction company's brand name, the building age, the building stories, the floor space index, the building-to-land ratio, the green space rate, and the distance from the downtown. Especially, the district zone was the most important factor that affected the price rising of apartment housing in Seoul. Therefore, the policy has to focus to solve the imbalance between autonomous districts with the collaborated tax.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제15권2호
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• pp.173-191
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• 2008

본 연구의 목적은 최근의 서울시 아파트 가격 추세를 동적선형모형에 적합하여 분석하는 것이다. 이를 위하여 국민은행에서 제공하는 "KB 아파트 시세" 자료의 서울시 30평대별 아파트 평당 매매가를 이용하였다. 시점은 2003년 6월 24일부터 2006년 8월 28일까지로 제한하였다. 탐색적 자료분석을 통해 서울시 30평대 아파트 가격의 추세는 크게 두 지역으로 구분되어지는 것을 알 수 있었다. 아파트 가격은 구분된 지역의 공통 추세와 각구별 특성으로 표현될 수 있다고 가정하고, 베이즈적 방법인 MCMC를 이용하여 동적선형모형을 추정하였다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2016년도 춘계 학술논문 발표대회
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• pp.249-250
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• 2016

Korean government has announced declared prices of apartment reflecting market condition each year. Therefore, on that basis, apartment owners have used as basic data trading apartments and the government has been used to calculate the tax. However, the sales prices and declared prices of apartment has occurred difference depending on the region and the brand. This study has analyzed and compared regional differences in sales price of apartments. The results of this study, we have known that sales price of apartments was a big difference depending on the region and the gross area. Especially, Seoul and Gyeonggi Province are the highest. And sales price of Southeast and urban area are the highest in Seoul. In the future, it is necessary that gap analysis between sales price and declared prices of apartment. And It is needed to develop apartment index considering the region and the gross area.

• KIEAE Journal
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• 제7권3호
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• pp.11-20
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• 2007

The purpose of this study is to analyse the effects of the eco-friendly factors on the apartment housing price rise and to suggest the desirable way of marketing strategy for apartment housing. For the analysis, the data of apartment sites in Seoul had been collected from September 2006 to February 2007. The data consisted of 95 apartment sites in Seoul. Data were analyzed with descriptives, crosstabs, and discriminant analysis by SPSS/PC for Window. Following result was obtained. The eco-friendly apartment housing price rate in Seoul was determined by eco-friendly landscape, green space rate, house unit size, installment sale price per pyeong, floor space index, distance from subway station when it was not considered the impact of building age, construction company's brand, and autonomous districts. Findings of this research can provide valuable information for marketing strategy of housing construction company.

• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.111-119
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• 2024

본 연구는 서울과 제주 지역의 아파트 가격상승률에 인구유입이 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위하여 주민등록상의 인구순유입과 매입자의 매매거래 증가율을 인구구조 대용변수로 사용하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 주민등록상의 인구순유입 증가율이 서울과 제주의 아파트 가격상승률에 미치는 영향을 추정한 결과, '전체 및 50대 이상' 인구순유입의 증가율은 서울과 제주 모두에서 통계적으로 유의하게 영향을 미치지 못하였다. 반면 연령대별로 구분하면, 서울에서는 50대 및 60대, 제주에서는 60대의 순유입 증가율이 아파트 가격상승률에 각각 양(+)의 영향을 주는 것으로 나타났다. 둘째, 매입자 매매 거래 증가율이 서울과 제주의 아파트 가격상승률에 미치는 영향을 분석한 결과, 서울에서만 전체 및 50대 이상의 매입자 매매 거래 증가율이 양(+)의 영향을 주었다. 연령대별로 구분하여 분석하면, 서울에서는 60대, 제주에서는 50대의 매매 거래 증가율이 각각 아파트 가격상승률에 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 인구유입 관련 변수로 주민등록상의 인구순유입과 매입자의 매매 거래 증가율을 사용하였으며, 특히 연령대별로 세분화하여 아파트 가격상승률에 미치는 영향을 분석하였다는 점에서 의의가 있다.

• 지적과 국토정보
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• 제52권2호
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• pp.211-231
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• 2022

본 연구는 거시경제변수인 전산업생산지수, 소비자물가지수, CD금리, KOSPI지수가 전국, 서울, 광역, 지역으로 구분된 아파트 전세가격에 미치는 영향을 파악하고 LSTM(Long Short Term Memory)을 활용하여 지역별 아파트 전세가격의 방법론적 예측모형을 제시하고자 하였다. VAR분석결과에 따르면 Lag1, 2에서 전국 아파트 전세가격지수와 소비자물가지수는 전국 아파트 전세가격에 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났고, 마찬가지로 Lag1,2에서 서울 아파트 전세가격지수와 소비자물가지수, CD금리는 서울 아파트 전세가격에 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한, 광역 아파트 전세가격은 Lag1에서 광역 아파트 전세가격지수, 소비자물가지수가 유의미한 영향을 보였으며 지역 아파트 전세가격은 Lag1에서 지역 아파트 전세가격지수, 소비자물가지수가 유의미한 영향을 나타냄을 확인하였다. LSTM예측모델 구축 결과, 지역 아파트 전세가격 예측모델의 RMSE 0.008, MAE 0.006, R-Suared값은 0.999로 예측력이 가장 높았다. 향후, 주요 정책변수들을 포함하여 딥러닝 기반의 발전된 모형을 적용한다면 더욱 의미 있는 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국건축시공학회지
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• 제4권3호
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• pp.117-124
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• 2004

This study aims to evaluate the feasibility of remodeling business by predicting the future price of apartment house after remodeling using Hedonic Price Model. The data concerning such 8 independent variables as location, unit size, unit plan, landscape, parking, the number of elapsed years after completion, number of units, brand per apartment unit from 25 regions in Seoul metropolitan city were collected and evaluated by established evaluation criteria. The coefficients affecting the price of apartment unit were made by way of linear multi-regression and put into Hedonic Price Model. The feasibility evaluation model for apartment was made and verified by data of remodelled apartment. The predicted results using suggested evaluation model coincide with actual apartment market situations.