• 유통과학연구
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• 제11권10호
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• pp.63-72
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• 2013

Purpose - This study analyzes the relationship and dynamic interactions between stock price index, interest rate, price index, and housing price indices using Korean monthly data from 2000 to 2013, based on a VAR model. This study also examines Granger causal relationships among these variables in order to determine whether the time series of one is useful in forecasting another, or to infer certain types of causal dependency between stochastic variables. Research design, data, and methodology - We used Korean monthly data for all variables from 2000: M1 to 2013: M3. First, we checked the correlations among different variables. Second, we conducted the Augmented Dickey-Fuller (ADF) test and the co-integration test using the VAR model. Third, we employed Granger Causality tests to quantify the causal effect from time series observations. Fourth, we used the impulse response function and variance decomposition based on the VAR model to examine the dynamic relationships among the variables. Results - First, stock price Granger affects interest rate and all housing price indices. Price index Granger, in turn, affects the stock price and six metropolitan housing price indices. However, none of the Granger variables affect the price index. Therefore, it is the stock markets (and not the housing market) that affects the housing prices. Second, the impulse response tests show that maximum influence on stock price is its own, and though it is influenced a little by interest rate, price index affects it negatively. One standard deviation (S.D.) shock to stock price increases the housing price by 0.08 units after two months, whereas an impulse shock to the interest rate negatively impacts the housing price. Third, the variance decomposition results report that the shock to the stock price accounts for 96% of the variation in the stock price, and the shock to the price index accounts for 2.8% after two periods. In contrast, the shock to the interest rate accounts for 80% of the variation in the interest rate after ten periods; the shock to the stock price accounts for 19% of the variation; however, shock to the price index does not affect the interest rate. The housing price index in 10 periods is explained up to 96.7% by itself, 2.62% by stock price, 0.68% by price index, and 0.04% by interest rate. Therefore, the housing market is explained most by its own variation, whereas the interest rate has little impact on housing price. Conclusions - The results of the study elucidate the relationship and dynamic interactions among stock price index, interest rate, price index, and housing price indices using VAR model. This study could help form the basis for more appropriate economic policies in the future. As the housing market is very important in Korean economy, any changes in house price affect the other markets, thereby resulting in a shock to the entire economy. Therefore, the analysis on the dynamic relationships between the housing market and economic variables will help with the decision making regarding the housing market policy.

• 토지주택연구
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• 제4권1호
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• pp.43-54
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• 2013

본 연구는 글로벌 금융위기 이후 침체양상을 지속하고 있는 수도권 주택시장과 관련하여, 금융위기 이후 주택가격 결정요인의 변화를 벡터오차수정(VAR)모형을 통해 분석하였다. 글로벌 금융위기가 발생한 2008년 3분기를 기준으로 이전과 현재까지로 거시경제변수와 주택가격변수간의 동태적 관계를 보기 위해 충격반응도와 분산분해 분석을 실시하였다. 분석결과를 정리하면 먼저 수도권 주택매매가격의 경우 금융위기 이후에 전세가격과 주택매매가격 자체의 변화에 의해 더 영향을 받는 것으로 나타난 반면, 금융위기 이전에 주택매매가격에 미치는 영향력이 큰 것으로 나타났던 종합주가지수와 국고채 수익률은 금융위기 이후 영향력이 사라진 것으로 나타났다. 한편, 수도권 주택전세가격의 경우 금융위기 이전과 이후 모든 기간에서 다른 변수들보다 주택매매가격과 주택전세가격 자체의 영향력이 크게 나타난 가운데, 금융위기 이전에는 종합주가지수와 생산자물가가 영향을 미치고 실질GDP는 별다른 영향을 주지 못했다면, 금융위기 이후에는 역으로 실질GDP의 영향력이 크게 나타났고 생산자물가와 종합주가지수는 별다른 영향을 미치지 못하는 것으로 분석되었다. 이와 같이 경제불안의 지속으로 인해 수도권 주택매매 및 전세가격은 실질GDP와 같은 실물경기에 더 크게 영향을 받게 된 것으로 판단된다. 따라서 최근의 주택가격의 하락은 유럽재정위기 등으로 인해 지속되고 있는 국내경제 불확실성을 감안할 때 회복세는 크게 제한될 것으로 보이며, 향후 주택경기를 활성화시키기 위해서는 금융 및 공급규제 완화 등의 대책보다는 경제활성화를 통한 구매력 제고에 집중할 필요가 있을 것이다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2016년도 춘계 학술논문 발표대회
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• pp.257-258
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• 2016

Construction of Multi-Family Housing(MFH) was rapidly spread in the 1990s, it has been mostly passed more than 20 years and it is faced to aging time. Remodeling has emerged a major issue in the construction industry as an alternative of improvement and recovery the initial performance of the deteriorated MFH. But, Many decision-makers are struggling to determine whether to conduct a remodeling because of profitability. In this context, this research was conducted as the following steps to achieve this research goal, i) remodeled MFH cases and comparative cases were collected, ii) the price information based on three time frames (i.e., before remodeling, after remodeling, and present) was collected, and iii) the relative price variation of the remodeled cases was analyzed and finally it is revealed that there are four patterns of price variation.

• 국토계획
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• 제54권2호
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• pp.54-66
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• 2019

This study analyzed whether a subway accessibility impact on house price is constant since its operation over time or not. The study was approached specifically to answer two research questions. One is "Are there significant temporal variations in the relationship between subway accessibility and housing price transacted after its opening?" The other one is "How the pattern of its temporal variation in housing price is formed as a function of the distance from the nearest station?" The study area is the subway station areas in the Daejeon metropolitan city, South Korea. Its first subway line has started to be opened in 2006 with 12 stations and then opened its additional 10 stations in 2007. It can be more appropriate to observe its impacts of subway accessibility on housing price because it has only one transit line with more than 10-year reaction term to its operation. The study employed alternative models to estimate yearly variation of subway accessibility on house price for the station areas with 500-meter and 1-kilometer radius respectively. While the study originally considered both a hedonic price model with interaction terms of its access distance to yearly transacted housing and a time-variant random coefficient model, the former model was finally selected because it is better fitted. Based on our analysis results, the reaction of house price to its transit line had significant temporal variation over time after opening. In addition, the pattern in its variation from our analysis results indicates that its capitalization impact on house price is over-estimated in its first several years after the opening. In addition, its positive capitalization impact is more effective in the 1000-meter station area than in the 500-meter one.

• 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.

• 한국디지털건축인테리어학회논문집
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• 제12권1호
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• pp.35-43
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• 2012

This study aimed to seek a method capable of hedging a rising risk of housing rent price by introducing derivatives with the target of Korean housing rent markets. The research model used in this thesis progressed a research by applying a futures contract method with the target of the rent price of major apartments in Gangnam and Gangbuk Regions of Seoul. As an analysis result, the rent price of all complexes has risen during its analysis period, so it could be confirmed that the CRB future index was also risen according to this. Finally, it was confirmed that the rising risk of the rent price can be hedged through a purchase position of futures. But, as the difference between rent price variation and CRB future index variation occurs, it appeared that 100% of hedge is difficult. However, it is judged that if considering that a method capable of hedging the rising risk of the existing rent price was nonexistent, the hedge trading effect utilizing the CRB future index on the rent price will be meaningful.

• 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.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제20권6호
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• pp.23-33
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• 2019

본 연구는 재개발사업의 사업특성 및 시행단계에 따른 사업구역 내 주택가격에 대한 영향을 파악하기 위해 2006년부터 2016년까지 관리처분계획의 인가까지 완료된 서북권의 마포구 3개, 서대문구 8개, 은평구 8개 구역의 주택가격 변화를 분석하였다. 실거래가를 종속변수로 하고, 세입자수, 조합원수, 분양세대수, 정비기반시설면적 비율 등 각 사업구역의 특성과 사업시행단계를 독립변수로 가지는 헤도닉 가격모형으로 분석한 결과, 단계가 진행될수록 거래가격은 증가하고, 토지 및 건물특성 변수를 통해 관리 처분계획의 인가 이전까지 사업구역 내 주택은 주거공간으로서의 특성이 가격에 반영되고 있는 것으로 확인되었다. 또한 조합원수 대비 세입자수와 일반분양세대수의 비율이 클수록, 임대세대수비율이 적을수록 주택 거래가격에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 사업의 시행단계별로 해당 사업구역 내에 위치한 주택의 실거래가격을 실증 분석하였다는 점에서 기존연구와 차별점이 있으며, 이를 통해 정책 결정자나 개발자, 구역 내 자산 소유자에게 시장변화를 예측하고 사업성을 판단하기 위한 시사점을 제공하고자 한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제20권5호
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• pp.115-124
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• 2019

본 연구는 본 연구는 서울시가 강남에 지정한 199만$m^2$ 면적의 국제교류복합지구 개발이 주변지가에 미치는 영향을 분석하기 위해 국제복합교류지구 설정 전인 2006년부터 최근 2019년까지 지구와 인접한 강남구 7개동의 제3종일반주거지역 내 상업 업무용 토지의 실거래가 465개를 구득하여 분석하였다. 분석결과, 지구 내 평균 토지매매가격이 지구 외 보다 $1m^2$당 약 397만원이 더 높았으며 개발계획이 구체화되는 시기에 지가상승이 더 큰 것으로 나타났다. 또한 제3종일반주거지역 내 상업 업무용 토지는 지하철과의 거리가 가까울수록 도로접면이 광대로에 접한 경우에 유의적으로 가격이 높았으나 면적 형상 방향은 큰 영향을 미치지 않는 것으로 분석되었다. 이를 통해 서울시와 개발사업자, 투자자, 구역 내외의 소유자에게 대규모개발계획에 따른 시장변화를 예측하고 정보를 제공하여 사업의 체계적 관리를 할 수 있는 정보를 제공하고자 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.6315-6324
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• 2015

본 연구에서는 2008년 금융위기 이후 부동산 정책에서 많은 비중을 차지하는 서울의 아파트 전세가격에 가계경제가 어떤 영향을 미치는지 2009년 1월부터 2013년 12월까지 자료를 이용하여 VAR모형을 통해 실증분석하였다. 서울의 전세가격에 미치는 가계경제변수들은 서울 아파트 매매가격, 소비자물가지수, 고용률, 실질GNI, 가계대출금액으로 구성하였다. 분석결과에 따르면, 서울 아파트 전세가격은 단기적으로 가계경제변수들에 영향력을 받는 것으로 나타났다. 또한 가계경제변수들의 구조적 충격에 따른 서울 아파트 전세가격 변동의 상대적 기여도는 단기적으로는 서울 아파트 전세가격 자체 충격에 가장 큰 영향력을 받으며, 시간이 지날수록 가계변수들의 영향력이 커지는 것으로 나타났다. 본 연구결과를 통해 가계경제를 이루는 어떤 요인들이 주택전세가격에 많은 영향을 미치는지 파악할 수 있어 향후 주택가격 안정화를 위한 정책수립에 기여할 것으로 기대된다.