• KDI Journal of Economic Policy
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• 제45권4호
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• pp.57-77
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• 2023

한국 소비자물가지수에서 전세지수는 단일 품목으로 최대 가중치(5.4%)를 차지하고 있으며, 전세가격 자체의 변화는 그대로 주거비 변화로 반영되고 있다. 전세는 주거서비스 비용을 자본화한 가격으로 일차적으로 월세 변화에 연동되지만, 실질적 비용인 월세와 무관하게 금리 변동에 의해서도 영향을 받는다. 따라서 전세가격을 그대로 소비자물가지수에 반영하면, 주거서비스 가격 변화 이외의 부분에 대해서도 비용 변화로 인식될 수 있다. 소비자물가지수 전세지수와 월세지수의 장기시계열을 살펴본 결과, 전세지수는 연평균 2.3% 상승하고 있으나 월세지수는 0.9% 상승하고 있어 추세적인 격차가 나타났다. 우리 경제의 금리가 서서히 하락하면서 자본화된 전세지수가 월세지수보다 더 빠르게 상승한 것으로 판단된다. 주거서비스 비용 변화를 반영할 수 있도록 전세지수의 대체 변수를 사용하여 소비자물가지수를 작성한 결과, 전반적으로 새로운 CPI는 기존의 CPI보다 물가상승률이 낮게 추정되었으며, 자가주거비를 포함하면 이러한 효과가 두드러지게 확대되었다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권2호
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• pp.113-118
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• 2023

본 연구는 주택구입능력을 포함한 거시경제변수와 은행 대출 관련 변수들이 주택가격 변동에 미치는 영향을 다중회귀모형을 이용하여 분석하였다. 분석 결과, 소비자물가 상승률, 총통화 증가율 및 주택구입부담지수 증가율은 전국 주택가격의 변동에 유의한 양의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 주택가격의 상승기와 하락기로 구분하여 분석한 결과, 주택가격 상승 기간 동안 소비자물가상승률과 총통화 증가율은 전국, 서울 및 경기의 주택가격에 유의하게 양의 영향을 미치는 것으로 나타난 반면에, 주택가격 하락 기간 동안 GDP 성장률은 주택가격 상승기와는 달리 주택가격에 유의하게 음의 영향을 미친 것으로 나타났다. 가계대출증가율도 주택가격 상승기와는 달리 주택가격에 유의한 양의 영향을 미치는 것으로 나타나났다. 반면에 주택담보대출증가율은 주택가격 상승기와는 달리 전국, 서울 및 경기의 주택가격에 유의한 음의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 주택구입부담지수 증가율은 주택가격 상승기에는 주택가격에 대해 유의하게 양의 영향을 미치지 않으나, 주택가격 하락기에는 유의한 양의 영향을 보이는 것으로 나타났다. 주택가격결정 변수들은 주택가격 상승기와 주택가격 하락기에 서로 다른 양상을 보이는 것으로 나타났다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.305-308
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• 2009

According to the returns of Housing and business cycle over the period 1992 to 2007, it is a measure of the total volatility faced by investors in Housing properties. First, it isn't a distinct difference from business cycle contrary to U.S. Second, the rise of purchase price in total apartments moves up the consumer price index. According to the cross-sectional dispersion of returns and growth in net operating income (NOI) of apartments, industrial, retail and office properties using panel data for U.S. metropolitan areas over the period 1986 to 2002, it is a measure of the total volatility faced by investors in commercial real estate. To the extent that most of that volatility is difficult to diversify, cross-sectional dispersion may be an appropriate measure of risk.

• 토지주택연구
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• 제2권4호
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• pp.367-377
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• 2011

본 연구는 지난 2008년 리먼사태로 인한 글로벌 금융위기 이후 부동산가격의 결정요인이 어떻게 변화하는지를 VAR모형을 통해 분석하고자 하였다. 이를 위해 2000년 1분기부터 2011년 2분기까지의 전국 토지, 주택매매, 주택전세 등 부동산가격에 대해 실질GDP, 국고채수익률, 소비자물가, KOSPI, 주택건설실적, 토지가격 등을 이용하여 VAR모형을 구축하고 충격반응 및 분산분해 분석을 실시하였다. 금융위기 이후의 변화행태를 분석하기 위해 글로벌 금융위기가 발생한 2008년 3분기를 기준으로 이전과 현재까지로 분석기간을 나누어 가격결정요인 변화를 비교 분석하였다. 분석결과, 토지가격은 금융위기 이전과 비교할 때 실질GDP와 금리의 영향력은 더 커진 것으로 나타났다. 이는 토지가격이 과거에 비해 거시경제여건에 더욱 민감하게 반응하게 되었다는 사실을 보여준다. 주택매매가격도 금리나 GDP와 같이 시장기본가치에 대해 거의 영향을 받지 않고, 주택가격 자체의 변화나 전세가격의 변화에 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 최근의 전세가격 급등세가 지속되고 있음을 감안할 때 매매가격도 조만간 상승할 가능성이 크다고 예상할 수 있는 부분이다. 주택전세가격은 금융위기 이전이나 이후 모두 거시경제지표의 영향력이 약화되고, 소비자물가나 전세가격 자체의 변화에 민감하게 반응하는 것으로 나타났다. 이와 같이 부동산가격이 과거와 달리 금리, GDP 등 시장기본가치요인의 중요성이 약화된 것을 알 수 있는데, 이는 부동산시장이 금융위기 이후 인구 가구구조 변화나 가격상승 기대심리 약화, 월세전환 등 경제 외적 요인에 크게 영향을 받는 쪽으로 변화했음을 보여주는 것이라 할 수 있다. 따라서 정책당국이나 소비자, 건설업체 등 경제주체들은 경제 환경 뿐 아니라 수급상황 등 시장내부요인을 감안하여 보다 신중하게 시장에 접근할 필요가 있을 것이다.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권1호
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• pp.23-29
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• 2015

본 연구에서는 위치기반 소셜 미디어 데이터의 공간적 분포가 지역별 부동산 지수와 어떠한 공간적 관련성을 가지는지에 대해 알아보고자 한다. 두 데이터는 상이한 자료 형식을 가지고 있어, 이를 보완할 수 있는 방법론으로 본 연구에서는 격자 기반의 공간분석 방법을 적용하였다. 대상 데이터로는 2013년 8월 한 달간의 지오태그된 트윗 데이터와 행정구역별 주택가격지수(매매, 전세)를 이용하였으며, 공간적 범위는 서울과 수도권 일부를 포함하도록 하였다. 두 데이터 간의 상이한 공간적 단위를 고려하여 2,000m 단위의 격자망을 구성하고 이에 맞게 두 데이터를 격자 데이터 형태로 변환하였다. 변환된 두 데이터에 대하여 Hot spot 분석을 실시하여 공간적 분포를 시각적으로 비교하였으며, 공간시차를 고려한 이변량 공간적 상관계수를 측정함으로써 정량적 분석을 실시하였다. 시각적, 정량적 분석 결과, 서초구 지역이 트윗 데이터와 주택매매가격지수 데이터에서 공통적인 Hotspot 지역으로 탐색되었으나 주택전세가격지수 데이터와는 뚜렷한 공간적 상관성이 탐색되지 않았다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.432-439
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• 2013

본 연구에서는 문헌연구와 실증분석 방법을 사용하여 주택시장의 변화를 분석하고 향후 부동산 정책방향에 대해 제시하였다. 주택시장을 진단하기 위하여 국민은행의 주택가격지수와 부동산114의 자료를 활용하였다. 규모별 주택가격 변동성을 분석하기 위하여 GARCH모델과 EGARCH모델을 사용하였다. 본 연구의 분석결과, 1998년 이후 중대형주택의 변동성이 줄어든 반면, 소형주택은 중대형에 비해 변동성이 더 높은 것으로 나타났다. 소형주택가격의 변동률이 중대형 주택가격의 변동률보다 높다는 것을 증명하였다. 반면, 소형아파트의 공급이 급격이 줄어들었다. 반면에, 1-2인가구는 급격히 증가하였다. 이러한 요인들은 소형주택가격 급등의 주요한 원인이 되었다. 주택시장의 안정을 위해서는 단기대책을 지양하고 효과적이고 신뢰성 있는 주택정책이 증가되어야 한다. 더불어 장기적인 정책시스템이 확립되어야한다. 또한, 주택시장 안정화를 위해서는 임대시장의 개선이 반드시 이루어져야 할 것이다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제11권5호
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• pp.41-52
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• 2010

리츠는 주식시장에 상장되어 있으면서 부동산 개발을 위한 자금조달의 성격과 부동산에 투자하는 특징도 있으므로, 주식 시장과 건설 및 부동산시장과 관계가 있을 것으로 예상할 수 있다. 본 연구에서는 리츠와 주식시장, 건설 및 부동산 경기와 관계된 지표들을 시계열 분석하여, 리츠와의 영향관계를 분석하였다. 시계열 분석은 백터자기회귀모형과 백터오차수정모형을 사용하였으며, 다음의 세 부분으로 분류하여 분석하였다. 첫째, 리츠와 건설 코스피 지수와의 관계를 분석한 결과, 건설 코스피 지수가 리츠에 영향을 주는 것으로 분석되었다. 둘째, 리츠와 건설경기 동행지수인 건축착공면적, 부동산 경기 지수인 오피스 임대지수와 주택매매가격지수와의 관계를 분석하였다. 각 지표들은 서로 인과관계는 없는 것으로 분석되었지만, 리츠와 주택매매가격지수는 서로에게 영향을 주는 것으로 분석되었다. 셋째, 리츠와 건설경기 선행지수인 건축허가면적의 관계를 분석하였다. 두 지표는 서로 인과관계가 없는 것으로 분석되었지만, 건축허가면적이 리츠에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구를 통해 리츠는 주식시장과 주택경기, 건설경기 선행지표인 건축허가 면적에 영향을 받지만, 건설경기 동행지표인 건축착공면적과 오피스 임대지수에는 상대적으로 영향을 작게 받는 것으로 분석되었다.

• 아태비즈니스연구
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• 제14권2호
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• pp.51-61
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• 2023

Purpose - Since COVID-19, the government's expansion of liquidity to stimulate the economy has resulted in an increase in private debt and an increase in asset prices of such as real estate and stocks. The recent sharp rise of the US Federal fund rate and tapering by the Fed have led to a fast rise in domestic interest rates, putting a heavy burden on the Korean economy, where the level of household debt is very high. Excessive household debt might have negative effects on the economy, such as shrinking consumption, economic recession, and deepening economic inequality. Therefore, now more than ever, it is necessary to identify the causes of the increase in household debt. Design/methodology/approach - Main methodology is regression analysis. Dependent variable is household loans from depository institutions. Independent variables are consumer price index, unemployment rate, household loan interest rate, housing sales price index, and composite stock price index. The sample periods are from 2017 to May 2022, comprising 72 months of data. The comparative analysis period before and after COVID-19 is from January 2017 to December 2019 for the pre-COVID-19 period, and from Jan 2020 to December 2022 for the post-COVID-19 period. Findings - Looking at the results of the regression analysis for the entire period, it was found that increases in the consumer price index, unemployment rate, and household loan interest rates decrease household loans, while increases in the housing sales price index increase household loans. Research implications or Originality - Household loans of depository institutions are mainly made up of high-credit and high-income borrowers with good repayment ability, so the risk of the financial system is low. As household loans are closely linked to the real estate market, the risk of household loan defaults may increase if real estate prices fall sharply.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.488-497
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• 2015

최근 전세가격 상승으로 가구의 임차부담 정도가 높아지고 있으며, 이러한 임차부담 정도를 측정할 수 있는 새로운 주거임차부담지수 도입이 필요하다. 이를 지수화하기 위하여 한국주택금융공사가 공표하는 주택구입부담지수(K-HAI)산출방법 적용가능성을 임차로 바꾸어 적용한다. 지수산출 결과, 2014년도 1분기 주택임차 부담지수는 114 정도로 추정되며, 임차부담비용이 소득의 35%를 넘는 수치로 나타난다. 서울시를 사례로 2012년 1/4분기부터 현재까지 주거임차부담지수 변화추이를 분석한 결과, 전국 주거임차부담지수보다 서울시 주거임차부담이 지속적으로 증가하고 있다. 본 연구결과를 통해 전세가격 안정화를 위한 해결책을 모색하고. 지속가능한 주택정책 수립시 주거임차 부담정도를 지역별로 살펴보는 정책을 수립할 수 있을 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.2038-2045
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• 2010

가구당 월평균 가계소득은 그룹(지역)별, 시간별로 다양한 원인에 의해서 가게소득 결정요인이 이루어지고 있어 복잡성을 띠고 있다. 본 연구에서는 복잡성을 띠고 있는 월평균 가계소득에 관련된 제 변인들을 파악하기 위해 패널 데이터를 이용한 연구 모형을 설정하고 이를 통해 가계소득에 결정적으로 영향을 미치는 제 변인에 대하여 조사, 분석, 검증한다. 본 연구는 3그룹(전국, 6개 광역시, 서울)을 분석대상으로 하였다. 분석기간은 2005년 1월부터 2009년 9월까지의 자료를 이용하였고. 월평균 가계 소득액을 종속변수로 설정하고 물가의 대용 변수로서 소비자물가지수, 주택매매가격지수, 경기변수로서 선행종합지수, 금리 및 증권변수로서 주택담보대출 과 종합주가지수 사회현상 변수로서 고용률, 보건 의료비 지출률을 설명(독립)변수로 투입하였다. 월평균 가계소득 요인을 추정한 결과 선행(경기)종합지수와 주택담보 대출은 정(+)의 영향을 미치는 유의한 변수로 나타나고 고용률, 주택매매가격지수와 보건의료비 지출률은 음(-)의 영향을 나타내는 유의적인 변수이지만 소비자물가지수와 종합주가지수는 음(-)의 영향을 나타내는 비유의적인 변수로서 월평균가계소득에는 큰 영향을 주지는 않은 것으로 나타났다.