This paper investigates the connectedness among housing markets using the methodology developed in Diebold and Yilmaz (2014, 2016). In particular, we examine the international linkages among housing markets in Northeast Asian countries: namely, China, Japan, and Korea. The basic finding is that connectedness measures vary over the business cycle, with a surge during the global financial crisis. However, the international linkages among the three Asian housing markets seem rather weak. By including GDP in the model, we also find that housing market in one country is more affected by its own economic conditions than that of neighboring countries. Given earlier evidence that cross-regional spillover among domestic housing markets is high, this result suggests that housing market connectedness is more of domestic cross-regional phenomena, rather than international ones.
Purpose - Considering the importance of housing needs to real estate market, domestic studies on real estate prices from the perspective of demand are basically based on macro-data, but relatively few are associated with micro-data of urban real estate demand. We try to find a reliable relation of elasticity of demand and commercial housing market. Research design, data, and methodology - In this paper, we have derived housing demand theoretic method and have utilized micro-data of residential family housing survey of downtown area in Kunming City in October, 2015 to estimate income elasticity and price elasticity of housing demand respectively and make a comparative analysis. Results - The results indicate that income elasticity and price elasticity of families with owner-occupied housing are both larger than those of families with rental housing. Income elasticity of housing demand of urban residential families in Kunming is far below the foreign average and eastern coastal cities level, however, the corresponding price elasticity is far higher. Conclusions - We suggest that housing affordability of urban families in western China are constrained by the level of economic development, and the current housing price level has exceeded the economic affordability and psychological expectation of ordinary residents. Furthermore, noticing the great rigidity of housing demand, the expansion space of housing market for improvement and for commodity is limited.
Governments of each country are actively implementing fiscal expansion policies to recover the real economy after Corona 19. In Korea, the stock market and housing market are greatly affected as liquidity in the market increases due to the implementation of disaster subsidies and welfare policies. The purpose of this study is to analyze the relationship between stock market and housing market trends and liquidity. Data were collected by the Bank of Korea and Kookmin Bank. The analysis period is from January 2000 to December 2020, and monthly data are used. For empirical analysis, the rate of change from the same month of the previous year was calculated for each variable, and numerical analysis, index analysis, and model analysis were performed. As a result of the analysis, it was found that the stock index showed a positive(+) relationship with the house price, while a negative(-) relationship with M2. Previous studies have suggested that, in general, an increase in liquidity affects the stock market and the housing market, and inflation also rises. In this study, it was found that the stock market and the housing market had an effect on each other. However, it was investigated that liquidity showed an inverse relationship with the stock market and had no relationship with the housing market. Through this, this study estimated that there is a time difference in the relationship between liquidity and the stock market & housing market.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.24
no.2
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pp.63-70
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2016
A housing market in an urban area is not just a single market but a combination of regionally different submarkets. This study begins with a critical mind that previous researches did not consider the spatial autocorrelation of each area where the housings are located. The clustering analysis of housing submarket which considers spatial autocorrelation is performed as it follows. First, 4 housing market attribute variables are reducted to 1 variable by principle component analysis. Then, after calculating $Gi^*max$ by AMOEBA, 7 housing submarkets which have similar characteristics based on $Gi^*max$ are classified. The characteristics of each submarket are investigated, then political implication is deduced as the following. Different level of housing policy should be made to each cluster because each cluster has different level of spatial autocorrelation.
Under the premise that the housing market is not fixed, but changes organically according to social and systematic environment, it has important meaning as the object of this study to identify the recent housing market's movement by deducing the changed characteristics of the factors to compose the recent new houses. By using the following methodology, this study analyzed the characteristics and mutual relations of the economical and house-composing factors, categorized the investigation object into sub-markets, and executed comparative analysis. First, based on the leading studies analyzing the factors of house price determination and the assessment indicators of 'Green Building Certification Program', the composing factors are deduced. Second, the factors are categorized as economic, housing complex planning and geographical condition. Third, to identify the influence of housing environmental factors on economic factors, the correlation between the former and the latter, and the difference between economic factors are analyzed. Fourth, by segmenting and categorizing the housing market into time and location subgroups, the chronicle trend and the geographical characteristics are analyzed.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.5
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pp.77-86
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2021
This study aims at exploring the change of the total fertility rate(TFR) in regional level and analysing what different effects the local labor market and housing market have on the change of TFR. Previous studies have emphasized that the job and housing issues of the youth are structural factors on the decline of TFR. However, considering that youth problem is variant in local level, the relationship of job and housing issues with TFR could be different in local level. This study analyses what effects the situation of local labor market and housing market have on the TFR from 2012 to 2018 in regional level. The result is that the employment and housing factors have different effects on capital areas and non-capital areas. While the high cost of housing has negative effects on TFR in capital areas, it has rather positive effects in non-capital areas. However, labor market variables have statistically insignificant effects on TFR.
Journal of the Korean Regional Science Association
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v.6
no.1
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pp.39-55
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1990
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.
The Journal of Information Technology and Database
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v.6
no.2
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pp.115-130
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1999
The price structure of housing market varies depending upon market price policy rather than low or high price policy because of IMF. The object of this study is to develop an analysis system for analyzing housing market and its demand. The analysis system consists of four major categories: macro index analysis, market decision analysis, housing market analysis, and consumer analysis. We model each category by using a variety of techniques such as generalized linear model, categorical analysis, bubble analysis, drill-down analysis, price sensitivity meter analysis, optimum price index analysis, profit index measurement analysis, correspondence analysis, conjoint analysis, and multidimensional scaling analysis. Seoul apartment data is analyzed to demonstrate the practical usefulness of the system.
The apartment market in korea is rapidly changing from the producer-oriented market to the customer-oriented market. This means the user's perception of the apartment changed, so the pattern of purchase also changed. The apartment house enterprises should use the method of well grasping the purchase intention of the customers, and then satisfying buyer's need to study the marketing strategy. Seeing from the circumstances, the purpose of study is not just the real estate, and on the basic of preceding studies about the marketing field also should analysis what kind of influence the housing environment gives to the standard of the housing value and housing satisfaction, and what kind of influence the standard of the housing choice criteria gives to housing value, housing satisfaction and Repurchase Intention, and what kind of influence this kind of housing value and housing satisfaction gives to the Repurchase Intention. And also should give some suggestions for strengthening the competitiveness of the apartment house enterprises later.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.4D
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pp.523-531
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2008
This study tried to find differences between housing lotting prices and sale prices owing to new multi-family housing price regulation. As the results of this study, they are as follows; First, this study shows housing market in Busan has a preferences of new housing which has a new housing form differing from the existing housing form. For example, the mixed-use apartment with higher stories shows steeper incline than the apartments with the existing forms. Second, the new housing prices are affected by the information that affect the price of the old existing housing. They are rates of green area of an apartment complex, the number of household, accessibility to downtown Busan and etc.. They are also confirmed factors that affect a rise of used-housing price in other studies. Third, brand value of apartments affects new housing prices. For example, if the major construction companies build the new apartment, it shows a rising trend than any other housing. Therefore, the local construction companies are expected to be put on a disadvantage places than major construction companies. Fourth, the lotting prices are the most important cause that lead to rise the new housing prices. Accordingly, the present lotting prices are expected that upward tendency the purchasing prices of the new housing will not continue, because the lotting prices have risen since the government removed lotting price regulations and exceeded the level of used-housing prices. And it denote that importance of housing sub-market which indicates rates of old existing housing market rising, frist preference Gu, second preference Gu, rate of multi-family housing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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