본 연구에서는 한국 미술품 데이터를 통해 COVID-19의 미술 시장 파급 효과를 분석하고, 전통적인 통계 방법인 헤도닉 모형과 인공신경망의 성능을 R2와 RMSE로 비교 분석하며 미술품 가격을 형성하고 있는 요인의 중요도에 대해 명시적으로 분석해 본다. 헤도닉 모형과 인공신경망의 실증 분석에 사용된 데이터는 2015-2021년의 거래된 한국 미술품 가격 데이터로 총 14,639개를 수집하였다. 각 모형에 적용된 변수는 기존 선행 연구에서 사용되었던 가격형성요인을 참고하여 두 모형 동일하게 적용하였다. 그 결과 COVID-19가 처음 발생하였던 연도인 2020년에는 미술품 가격이 하락하였으나 2021년에는 미술품 가격이 상승한 것으로 나타났다. 헤도닉 모형과 인공신경망의 성능을비교하였을 때 인공신경망의 R2는 0.764, RMSE는 0.076, 헤도닉 모형의 R2는 0.677, RMSE는 1.071로 인공신경망의 성능이 우수한 것으로 나타났다. 또한 중요도를 명시적으로 확인하였을 때 작품적 요인이 크게 작용하였다는 점에 주목할 만하다. 예측하지 못한 상황적 변수로 미술시장이 급변하는 시점에서 본 연구의 결과는 효율적인 미술품 가격 모형을 제시해 줄 것이라 생각한다.
Backsulgies containing various levels of guar gum(0g, 2.5g or 5g) were ingested by ten healthy male subjects after 12-h fast. Guar backsulgies was given a time in a week a time in a week for 3 weeks with 75g glucose. The Sensory qualities of backsulgies containing guar gum powder of different levels(0g, 2.5, 5g) were also evaluated using a hedonic scoring technique. On each test day 4ml samples of venous blood were taken from the fasted subjects. Further 4ml post-prandial blood samples were taken from the subjects 30, 60, 90 and 120min after guar backsulgies had commenced. Result were as follows: Plasma glucose and insulin levels were not sifnificantly reduced according to guar gum levels in backsulgies. But plasma glucose and insulin levels of the case which ingested 5g guar backsulgies tended to be lower than those of the case which ingested 0g or 2.5g guar backsulgies. Therefore it is recommended that 5g guar backsulgies is most effective snack of diabetics. KEY WORDS: guar backsulgies plasma glucose, plasma insulin, snack.
본 연구는 기존의 특성가격기법(特性價格技法)(hedonic price technique)에 공간(空間)개념을 도입한 계량경제모형을 이용하여 분석하였다. 이 공간시차모형은 기존의 모형과 달리 특성변수의 변화에 따른 직(直) 간접효과(間接效果)를 동시에 포착할 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 공간시차모형의 회귀진단 및 가설검정 결과는 공간시차모형이 적합한 것으로 나타났다. 이 경우 공간시차를 고려하지 않은 OLS 회귀분석 결과의 계수들은 편기추정(biased)된 동시에 효율적(efficiency)이지 못하다는 것이다. 회귀분석 결과는 주택에 자본화된 대기오염에 대한 잠재가격(潛在價格)(marginal implicit price)은 주택평균가격의 약 1.5% 정도인 것으로 추정된다.
The principal measure of housing demand is income and the preferences expressed by households through their respective indifference curves. In this context, housing essentially becomes a derived demand, i.e., the household consumes land and a location (or distance-in time and money costs), according to its relative preferences for space, accessibility, and all other nonhousing goods. This paper attempts to deal with both aspects of housing (apartment) demand and household mobility in the Seoul Metropolitan Areas. Housing services will be measured using hedonic regression technique. From observations on the market prices of dwelling units and on the underlying characteristics of housing, one can estimte the relationships between the two empirically. In predicting the probability of the future moves into new towns in the Seoul Metropolitan areas, the best predictors of the future moves into new best predictors are found to be the degree of satisfaction not only with the current residence as a whole, but with some of the major amenities, accessibility and child education. The reasons for moving into new towns are diverse depending on the households' current situation; the most frequently cited is "improvement of housing conditions," followed by "improvement of living environment," "asset improvement" and "home ownership". It appears that people move houses because of a dissatisfaction with their current housing status, relative their income or needs, or a desire to improve their housing and neighborhood amenities, or both. On the other hand, it is clear that the development of new towns in the Seoul Metropolitan Areas should be based on the analysis of housing demand and the pattern of household mobility in Seoul housing market.sehold mobility in Seoul housing market.
주택은 여러 가지 요인들의 집합체로 구성되기 때문에 헤도닉 기법을 이용하여 개개요인들의 주택에 내재된 가격을 현시화하고자 하는 연구가 많이 수행되었다. 그러나 이러한 요인들은 서로 상호작용할 수 있으며. 공간적으로 변화할 수 있다는 것을 설명하는데 한계를 가지고 있다. 본 연구는 서울시의 공동주택을 대상으로 주택가격에 영향을 미치는 결정요인들이 공간적으로 다양하게 변화함을 모델링하고자 하였다. 주택가격에 영향을 미치는 인자들간의 상호작용을 밝히기 위해 Casetti의 확장형 회귀분석방법을 사용하였다. 본 연구의 주요결과를 살펴보면 다음과 같다. 초기모델에서는 서울의 공동주택가격을 추정함에 있어 주택규모, 근린환경 특성. 그리고 강남의 재건축아파트 여부가 주요 요인으로 작용하였다. 그러나 이러한 특성들은 도심, 부도심, 강과의 인접성 여부라는 접근성변수에 따라 서로 다르게 상호작용하고 있었다. 주택의 규모가 작은 공동주택은 도심이나 부도심까지의 거리에 따른 주택가격의 변동이 거의 없었으나, 주택의 규모가 큰 공동주택은 부도심에 가깝고, 강에 인접할수록 주택가격은 크게 상승하였다. 반면 부도심에서 거리가 먼 지역에서는 자가주택과 아파트 비율의 변화에 따른 주택가격의 변동이 심하지 않았으나, 부도심에서 가까운 지역에서는 자가주택과 아파트의 비율이 높은 지역에 위치한 공동주택일수록 주택가격은 크게 상승하였다. 모델의 잔차분석에서는 강남, 이촌동, 목동등의 대형평수 아파트들이 과소추정되고 있음을 나타내어 하부주택시장별로 서로 다른 주택가격모형을 적용할 필요성이 있음을 시사하고 있었다.
세계 주요 도시는 자동차로 인한 교통 정체, 에너지 과소비, 환경오염 등을 해결하는 대안으로 대중교통을 주목하고 있다. 아울러 대중교통에 대한 쉬운 접근성이 그 이용을 높인다는 점에서 여러 연구는 대중교통에 대한 접근성을 개선하는 것이 중요함을 강조하였다. 이러한 대중교통은 부동산 가치 평가와 투자 결정에도 중요한 변수로 작용한다. 이 연구는 대중교통 접근성에 대한 기존 접근방법을 비판적으로 검토한 후 수요-공급 기반 접근성 기법으로 서울시 지하철역에 대한 접근성을 측정한다. 그 다음 그 영향을 용도별, 분위별 토지가격을 통해 분석하였다. 다층헤도닉모형으로 분석한 결과, 첫째, 지하철에 대한 수요와 공급을 모두 고려한 접근성은 주거용과 비주거용 토지가격에 모두 긍정적 영향을 주었다. 영향은 비주거용보다 주거용에 보다 강하게 나타났다. 둘째, 총 세 개의 함수로 측정한 접근성 가운데 Exponential 함수에 의한 접근성은 주거용 토지가격에 가장 적합했으며, 비주거용 토지가격에는 Power 함수로 측정한 접근성이 가장 설명력이 높았다. 셋째, 토지 가격 분위별 영향을 보면, 주거용과 비주거용 토지가격 모두 가장 비싼 분위에 가장 큰 영향을 준 것으로 나타났다. 아울러 분위별 가격에서도 모형적합도 측면에서 주거용은 Exponential 함수로 측정한 접근성, 비주거용은 Power 함수로 측정한 접근성이 상대적으로 적합한 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 공공투자가 인근지역에 미치는 영향을 이해할 뿐만 아니라 부동산 가치평가, 대중교통 서비스로 인한 우발이익의 회수 방안 모색, 대중교통 투자로 인한 주거비 상승 대책 마련에 활용할 수 있을 것이다.
선진 외국과는 달리 우리나라의 경우 외부효과의 계측과 가치화에 대한 노력이 미미하여, 공학적 뿐만 아니라 경제학적 입장에 입각하여 교통소음 이라는 환경재에 대한 가치화를 대도시 도로주변 아파트가격과 실제 소음측정을 통해 본 논문에서 최초로 분석하였다. 그리고 본 논문의 목적은 자동차 소음이라는 환경재의 비시장적 가치를 시장가치로 환산하여 아파트 가격에 내재된 소음가치를 특성가격기법과 회귀분석에 의해 추정하는 것이었다. 즉 소음수준에 따라서 아파트 매매가격에 영향을 미치는 정도가 다르므로 소음차이로 인한 아파트 매매가격에 내재된 한계소음가격 도출이 가능하였다. 구체적으로는 평형대별 한계소음가격을 도출함으로써 소음 IdB(A)의 증가(혹은 감소)가 주택가격에 미치는 영향의 정도를 분석하였다. 본 논문에서 도출된 결과를 정리해 보면, 먼저 대도시권의 교통소음이 아파트 가격에 내재된 가치를 추정하기위해 $\ulcorner$준-특성가격기법$\lrcorner$을 이용하였으며, 자료의 한계를 극복하기 위하여 소음변수를 제외한 다른 요인에 의한 주택가격 차이를 제거할 수 있는 표본을 선정하고, 선정된 표본집단의 소음수준을 측정한 자료를 활용하여 소음에 의한 주택가격의 한계소음가치를 측정하였다. 선형, 준로그, 역준로그, 이중로그 회귀모형식을 이용하여 소음수준에 따른 주택가격 차이를 분석하였으며, 그 중에서도 이중로그 함수식이 가장 적합성이 뛰어난 모형으로 나타났다. 한계소음가격은 대상지역과 주택의 평수에 따라 상당히 다른 것으로 분석되었다 즉, 서울시 지역의 소음가격은 경기도 지역보다 높은 것으로 나타났다. 또한, 큰 평수의 주택이 적은 평수의 주택보다 소음가격이 높은 것으로 나타났다. 한편, 서울시와 경기도에 있어서 소음 IdB증가가 주택가격에 미치는 영향은 서울시 주택가격이 경기도 주택가격에 비해 거의 3배나 되기 때문에 이들 두 지역에서의 소음 IdB증가가 주택가격에 미치는 영향에는 별 차이가 없었다. 즉, 서울시와 경기도의 소음 IdB증가가 주택가격에 미치는 영향은 평균 0.3%로 추정되었으며, 평형대별로는 규모가 큰 평수일수록 소음 IdB증가가 주택가격에 미치는 영향은 높은 것으로 분석되었다. 이상의 연구결과를 통해 볼 때 본 논문에서 도출된 교통소음의 가치를 교통시설의 타당성 평가에 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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