• 지적과 국토정보
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• 제45권2호
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• pp.203-216
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• 2015

본 연구는 최근 전세가격과 전세가격비율의 이상 급등현상에 비추어 매매가격과 전세가격과의 관계를 살피는 데 있다. 전세가격비율과 매매가격에 대한 기대상승률 간의 관계를 고찰한 연구는 그리 많지 않다. 본 연구는 이 문제와 함께 전세가격비율이 지역별로 주택가격별로 어떠한 차이를 보이는지를 고찰하고 있다. 이 같은 점에서 본 연구는 기존 논문들과 차별성이 있다. 분석결과 매매가격에 대한 기대상승률과 전세가격비율은 정의 상관관계를 가지며, 기대상승률이 0일 경우에도 전세가격이 매매가격을 초과하는 현상은 나타나지 않았다. 매매가격이 높은 지역일수록 전세가격비율은 낮아지며, 매매가격이 낮은 지역일수록 전세가격비율은 높아지는 것으로 나타났다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제10권1호
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• pp.274-283
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• 2022

Korea is facing a number difficulties arising from rising housing prices. As 'housing' takes the lion's share in personal assets, many difficulties are expected to arise from fluctuating housing prices. The purpose of this study is creating housing price prediction model to prevent such risks and induce reasonable real estate purchases. This study made many attempts for understanding real estate instability and creating appropriate housing price prediction model. This study predicted and validated housing prices by using the LSTM technique - a type of Artificial Intelligence deep learning technology. LSTM is a network in which cell state and hidden state are recursively calculated in a structure which added cell state, which is conveyor belt role, to the existing RNN's hidden state. The real sale prices of apartments in autonomous districts ranging from January 2006 to December 2019 were collected through the Ministry of Land, Infrastructure, and Transport's real sale price open system and basic apartment and commercial district information were collected through the Public Data Portal and the Seoul Metropolitan City Data. The collected real sale price data were scaled based on monthly average sale price and a total of 168 data were organized by preprocessing respective data based on address. In order to predict prices, the LSTM implementation process was conducted by setting training period as 29 months (April 2015 to August 2017), validation period as 13 months (September 2017 to September 2018), and test period as 13 months (December 2018 to December 2019) according to time series data set. As a result of this study for predicting 'prices', there have been the following results. Firstly, this study obtained 76 percent of prediction similarity. We tried to design a prediction model of real estate transaction price with the LSTM Model based on AI and Bigdata. The final prediction model was created by collecting time series data, which identified the fact that 76 percent model can be made. This validated that predicting rate of return through the LSTM method can gain reliability.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권4D호
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• pp.523-531
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• 2008

본 연구는 신규 아파트 가격의 규제에 대한 결과로 나타난 신규 아파트의 분양가격과 입주 시점의 매매가격의 차이 즉 프리미엄의 원인을 규명하고자 하였다. 분석 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 부산지역 아파트 시장은 기존의 주택 형태에서 벗어나 새로운 형태의 아파트에 대한 수요가 높은 것으로 생각할 수 있다. 분석결과 아파트의 층수가 고층이고 타워형 아파트인 경우에 가격 상승이 높은 것으로 나타났으며, 주택의 형태도 더 많은 베이를 가진 아파트가 가격이 상승하는 것으로 드러났다. 둘째, 신규 아파트의 가격은 주거한 후에 평가되는 가격이 아니므로 가격상승에 대한 기대감을 높여주는 단지정보가 가격상승에 중요하게 작용하는 것으로 분석할 수 있다. 유의하게 나타난 변수는 녹지율과 아파트 세대수, 브랜드 및 도심지 접근성 등과 같은 변수였는데, 이러한 경향은 기존의 중고 아파트에 대한 연구 결과와 동일한 것이다. 셋째, 신규 아파트 중에서도 대단지의 규모를 가지며 건설업도급순위 상위에 위치하는 건설회사의 브랜드 아파트가 가격 상승률이 높은 것으로 분석되었는데, 이는 지역 건설 업체의 불리한 상황에 대한 반증이기도 하다. 넷째, 변수들 중에서 가장 큰 영향을 미치는 변수는 아파트 분양가인 것으로 드러났다. 각종 선행연구들에서는 아파트 가격 상승요인으로 정부의 분양가격 규제정책을 지목하였는데, 분양가격의 규제로 인해 주택의 초기 분양가가 시장가격보다 낮게 책정되어 아파트 입주시에 가격이 상승하게 된다는 것이다. 또한 하부시장 특성에 대한 중요성을 알 수 있었는데, 중고주택시장의 상승률, 제1선호구와 제2선호구, 아파트 비율이 유의한 영향을 끼치는 것으로 나타났다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권4호
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• pp.607-612
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• 2021

본 연구는 주택가격 상승 충격이 저출산에 미치는 영향과 각 변수들의 합계출산율 변동 기여도를 추정하였다. 본 연구는 기존 연구들이 시도하지 않았던 샤플리 분해와 패널 VAR의 예측오차분산분해를 통해 과거 출산율 하락 경험치에 대한 각 변수들의 기여도와 각 변수의 향후 기여도를 추정하여 차별성이 있다. 본 연구의 주요 분석결과는 다음과 같다. 우리나라 합계출산율의 하락은 최근 합계출산율 하락 흐름에 강한 영향을 받았으며, 이 영향력은 향후 미래에도 지속될 것으로 전망되었다. 주거비의 경우는 과거 주택 매매가격은 전세가격에 비해 상대적으로 합계출산율변동에 미친 기여도가 작았으나, 향후 미래에는 장기적으로 그 영향력이 커질 것으로 전망되었다. 주택 매매가격, 전세가격 이외 사교육비 역시 합계출산율 하락에 주요 원인으로 작동하였음을 실증하였고, 높은 사교육비 부담이 장기적으로도 합계출산율을 낮출 것으로 전망되었다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제13권5호
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• pp.25-34
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• 2012

본 연구는 주택 후분양제도를 도입한지 6년여 기간이 경과되는 현 시점에서 제도시행의 취지 및 효과를 점검하고, 공급자 관점에서 분양시기에 따른 수익성 변화를 분석하여 그 정도를 파악하였다. 서울시 공동주택 사업을 대상으로 사례분석 하였으며, 분양수입의 현재가치분석, 민감도분석, 분양가를 예측한 현재가치분석을 실시하였다. 분석결과 첫째, 선분양제가 후분양제보다 5.1%~6.2% 수익성이 높았고, 선분양의 4가지 안(착공후 즉시, 건설공정 20%, 40%, 60%) 가운데 착공과 동시에 계약금을 회수하는 안의 분양수입이 가장 높았다. 둘째, 할인율 증가와 분양수입 감소는 정비례하였으며, 할인율이 커질수록 공급자관점에서의 분양수입은 감소하였다. 셋째, 분양시기에 따른 분양가격 변동을 감안하여, 기본형건축비의 변동폭을 고려한 분양수입의 현재가치는 선분양방식이 후분양방식에 비해 2% 내외의 미미한 수준에서 다소 높았다. 본 연구는 분양시기에 따른 수익성을 공급자 관점에서 명확하게 계량화하여 제시하였고, 분양시기 변화에 따른 분양가 변동을 고려하여 분양수입을 산출하였다는 점에 의의가 있다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제19권2호
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• pp.96-106
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• 2018

정부는 낮은 경제성장률을 극복하기 위해 부동산 활성화정책을 도입하였다. 정부가 추진한 부동산 활성화정책은 규제를 낮춰 대출한도를 높였고, 기준금리도 인하하여 부동산 투자비용을 절감시켰다. 부동산투자를 활성화하기 위해 다주택자에게 양도세 부과를 유예하고, 전매제한도 해지시켰다. 부동산규제 완화는 주택매매 증가와 가격상승으로 이어졌고, 분양아파트는 단기간에 분양이 완료되어 프리미엄이 형성되는 등 부동산시장이 과열양상으로 전환되었다. 이러한 시장분위기는 본인의 소득이 아닌 금융권 '부채의존형'으로 주택을 소유하게 되어 가계대출이 크게 증가되었다. 2017년부터는 가계대출 축소를 위해 부동산대책이 강화되었고, 기준금리도 상승하여 대출 금리도 높아진 만큼, 가계부채 부담은 더욱 증가될 것으로 판단된다. 본 연구논문은 가계부채의 발생 원인과 문제점을 분석하여 금융감독원이 금융권을 효율적으로 관리할 수 있는 방안을 제안하고자 한다.