본 연구의 목적은 완전 경쟁시장에 가까운 중고 아파트 시장의 실거래정보를 이용하여 분양 아파트의 적정 분양가와 계약률을 측정하고자 하는 것이다. 이를 위해 중고아파트 시장을 기준으로 신규주택 시장과의 연관성을 살펴 보았으며 종전 선행 연구의 문제점을 보완한 실증 분석을 실시하였다.
본 연구는 국토교통부에서 제공하는 아파트 실거래가자료를 이용하여 2006~2010년까지 5년간의 서울시 아파트실거래가 변화패턴을 시공간적으로 분석하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 아파트별 평균 실거래가, 동별 평균 아파트 실거래가 자료를 위치정보자료와 연결하여 GIS데이터로 구축하였다. 분석방법으로는 먼저 공간보간기법 중 크리깅(kriging)을 이용하여 개별 아파트의 시기별/면적별 실거래가의 변화패턴을 분석하였다. 둘째 행정구역(행정동)별 아파트실거래가의 변화패턴을 분석하기 위해 단위 면적별 실거래가의 평균을 계산하여 Moran I 값으로 변환한 후 거래가격의 공간상의 군집도를 분석하였다. 이를 통해 시공간상의 분포패턴을 파악하고, 변화유형까지 유추할 수 있어 주택 및 지역정책에 기초자료로 활용할 수 있다. 시계열 자료를 바탕으로 종적인 변화패턴과 GIS를 이용한 횡적 변화패턴을 분석하기 때문에 아파트가격의 지역 불균형을 한눈에 살펴 볼 수 있다.
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.
NGUYEN, Ha Minh;PHAN, Hung Quoc;TRAN, Tri Van;TRAN, Thang Kiem Viet
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권6호
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pp.517-524
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2020
The study examines factors affecting apartment prices in the real estate market of Ho Chi Minh City, Vietnam. The study uses primary data based on surveys of customers who have traded successfully, and collects transaction data from real estate trading companies that are the top investors in Ho Chi Minh City real estate market. The collected data include 384 observations in a total of 24 districts, detailing that each district surveyed on a minimum of four projects, each project carried out a survey on a minimum of four apartments. The survey collected 339 valid questionnaires for analysis and model testing. This study employs multivariate regression with the data of 339 observations. The research results reveal that five significant factors affect positively the price of apartments in Ho Chi Minh City - apartment area, toilet and bedroom, apartment floor, reference price, and apartment interior. Besides, there are three significant factors affecting negatively the price of apartments - next price trend, distance to city center, and potential building. From the results, the research proposes solutions in the pricing of apartments in the real estate market in Ho Chi Minh City - better information system, a real estate transaction index, and stricter management of small brokerage activities.
본 연구에서는 아파트 실거래가와 이에 영향을 미치는 변인들의 공간적 이질성을 시공간적인 측면에서 탐색하는데 초점을 두었다. 아파트 실거래가에 영향을 미칠 것으로 사료되는 독립변수로서 교통 및 지역적 특성과 교육여건, 인구 경제적 특성을 고려하였다. 따라서 전역적인 측면과 국지적인 측면에서 독립변수의 영향력과 공간상의 분포패턴을 분석하였으며, 종속변수인 아파트 실거래가의 시공간적인 변화패턴을 살펴보았다. 먼저, 분석모형 구축을 위해 일반최소제곱분석과 지리가중회귀분석을 수행하여 보다 효율적이고 적합한 모형을 채택하였다. 2010년과 2013년의 모형 분석결과는 유사한 패턴을 보이며, 두 시기 모두 지리가중회귀모형이 일반최소제곱모형보다 더 설명력이 있는 모형인 것으로 분석되었다. 둘째, 채택된 지리가중회귀모형을 이용하여 독립변수의 시공간적 이질성을 파악하기 위해 Local $R^2$를 이용하여 국지적 분석을 수행하였다. Local $R^2$값은 지역별로 상이하게 나타났으며 이는 공간상의 이질성이 존재함을 보여주는 것으로 판단할 수 있다. 셋째, 지리가중회귀분석 시 종속변수로 사용했던 아파트 실거래가의 시기별/전용면적별 공간분포를 살펴보기 위해 크리깅분석을 실시하였다. 이를 통해 아파트 실거래가와 같은 공간데이터에 영향을 미치는 외부적 환경도 지역별 이질성이 크기 때문에 공간적 편차가 있는 것으로 나타났다. 따라서 이러한 결과를 바탕으로 보다 미시적인 주택하위시장분석을 수행할 수 있고, 부동산정책을 수립하는데 근간이 될 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 복합상업시설이 인근 아파트 가격에 미치는 영향을 헤도닉 가격모형으로 실증분석하였다. 연구의 공간적 범위는 수도권 2기 신도시 중 판교에 위치한 H 백화점의 도보 생활권역으로 하였고, 시간적 범위는 2020년, 1년간으로 하였다. 종속변수는 아파트 실거래 가격이며, 독립변수는 주거 특성과 단지 특성 및 지역 특성으로 하였다. 분석 결과, 전용면적과 거래 층, 고속도로 진입로와의 거리는 아파트의 가격에 정(+)의 영향을 미치며, 경과년도는 부(-)의 영향을 미쳤다. 그러나, 대단지 여부는 아파트 가격에 거의 영향을 미치지 않았고, 복합상업시설에서의 거리는 아파트 가격과 부(-)의 관계로 나타나 복합상업시설에서 멀어질수록 아파트 가격이 감소함을 보였는데, 그 영향력이 지하철역과의 거리가 아파트 가격에 미치는 영향력에 비하여 훨씬 크게 나타났다. 이는 아파트 가격 영향요인과 그 영향력의 크기가 신도시 지역과 기존의 대도시 지역에서 서로 다르게 나타난다는 점을 확인해준다.
주거공간의 개방성은 채광, 조망, 환기에 직접적인 영향을 끼치는 특성으로, 단위세대의 개방성 확보를 위해 아파트의 평면유형이 다양화되고 있다. 그러나 개방형 평면유형과 주택가격과의 관계를 분석한 연구는 부족한 실정으로 본 연구는 개방형 평면 유형이 아파트 가격에 미치는 영향을 실증 분석하고자 한다. 이를 위해 개방형 평면유형과 베이수, 발코니비율, 공간 당 외부접면비율 등의 평면개방정도와 형태를 변수화하고, 2006년부터 2015년까지 120개월간 강남구에서 거래된 아파트 자료를 기반으로 헤도닉 가격모형과 인공신경망 모형을 통해 비교분석하였다. 분석결과, 베이수, 공간 당 외부접면 비율이 높을수록 아파트 가격은 상승하며, 개방형 평면 유형은 3면 개방형 평면, 직각 개방형 평면, 양면 개방형 평면, 1면 개방형 평면, 복합 개방형 평면 순으로 가격이 높은 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 향후 신축 및 재건축시 사업자가 평면설계에 있어 소비자의 선호를 반영하고 구매자의 경우에도 평면유형에 따른 가치파악을 위한 시사점을 제공할 수 있다.
본 연구의 목적은 우리나라 아파트의 거래원인 가운데 하나인 분양권 거래비율을 중심으로 한 아파트 분양권 거래 실태와 지역 간 특성을 파악하는데 있다. 이를 위해 162개 시 군 지역을 중심으로 인구특성, 아파트거래 및 분양특성, 주거특성을 살펴보았으며 아파트 분양권 비율을 종속변수로 하는 다중회귀분석을 실시하였다. 그 결과 통계적으로 유의한 변수는 아파트 매매비율, 분양권 기타 소유권이전 비율, 아파트 거래회전율, 분양물량, 아파트 비율, 인구증가율, 아파트 매매 가격상승률로 나타났다. 아파트 매매가격 상승률에 있어서도 분양권 거래비율이 높은 지역에서 아파트 매매 가격 상승률은 상대적으로 낮게 나타났고 분양권 기타 소유권이전 건수가 상승할수록 아파트 분양권 거래건수도 상승하였다. 이에 본 결과로 아파트 시장에서 실수요자 중심의 거래를 활성화하기 위한 정부의 정책과 제도의 개선에 바탕이 되는 기초자료가 될 것으로 판단된다.
국내 아파트 매매가 예측에 관한 연구는 현재까지 지속적으로 수행되어 왔지만, 아파트 가격은 다양한 특성이 복합적으로 작용하기 때문에 예측하는데 어려움을 겪고 있다. 아파트 매매가를 예측하는데 앞서 정확도를 높이기 위해서는 주요 변수 선정 및 영향요인 분석이 무엇보다 중요하다. 이에 본 연구는 현재 꾸준한 상승률을 보이는 광주광역시를 대상으로 아파트 매매가에 영향을 주는 요인을 분석해보고자 한다. 이를 위해 6년간의 광주광역시 아파트 실거래가와 각종 사회적 요인 데이터를 토대로, 다중회귀분석, 랜덤 포레스트, 심층인공신경망 알고리즘을 적용하여 각 모델에서 주요 영향요인을 파악하였으며, 모델의 성능은 평균 제곱근 오차, 평균 절대 오차 그리고 결정계수를 통해 비교 분석하였다. 본 연구에서는 딥러닝의 일종인 심층인공신경망의 성능이 가장 우수함을 보였고, 매매가에 영향을 미치는 주요 요인으로 건축경과연수, 계약연도, 적용면적, 양도성예금증서, 주택담보대출금리, 선행지수, 생산자물가지수, 동행지수 등이 도출되었다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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