International journal of advanced smart convergence
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제12권4호
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pp.75-87
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2023
We designed to employ an Artificial Intelligence learning model to predict real estate prices and determine the reasons behind their changes, with the goal of using the results as a guide for policy. Numerous studies have already been conducted in an effort to develop a real estate price prediction model. The price prediction power of conventional time series analysis techniques (such as the widely-used ARIMA and VAR models for univariate time series analysis) and the more recently-discussed LSTM techniques is compared and analyzed in this study in order to forecast real estate prices. There is currently a period of rising volatility in the real estate market as a result of both internal and external factors. Predicting the movement of real estate values during times of heightened volatility is more challenging than it is during times of persistent general trends. According to the real estate market cycle, this study focuses on the three times of extreme volatility. It was established that the LSTM, VAR, and ARIMA models have strong predictive capacity by successfully forecasting the trading price index during a period of unusually high volatility. We explores potential synergies between the hybrid artificial intelligence learning model and the conventional statistical prediction model.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권10호
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pp.159-164
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2021
The COVID-19 pandemic has widely spread and has become a global problem. The pandemic has had a negative impact on most countries and on the global economic growth. In the real estate and housing market, the impact of the pandemic has directly disrupted the supply of raw materials and human resources. In case of Vietnam, the real estate and housing markets are increasingly becoming important contributors to Vietnam's economy, with a combined contribution of approximately 6% to the GDP of the country. Also, the pandemic has negatively affected the real estate in Vietnam. Using a sample data of 220 home, apartment and real estate buyers in the period of April 2020 to Apr 2021 in Nam Tu Liem and Cau Giay districts, Hanoi, the research results demonstrate that the area of the house, the number of beds, and the location of the land show a positive influence on the real estate price. Meanwhile, the distance from the land to the center of the district has a negative effect on the price, which means that the further away a land is from the center, lower is its price.
본 연구의 목적은 유동성 관련 변수가 주택시장에 미치는 영향과 지역별 영향력의 차이를 벡터자기회귀모형을 이용하여 실증분석하고 정책적 시사점을 도출하는데 있다. 2003년 10월부터 2012년 5월까지의 월별 시계열 자료를 사용하여 유동성 관련 변수는 주택담보대출금리, 주택담보대출금, 금융기관유동성, 종합주가지수로 하였고 전국, 서울, 강남, 강북의 아파트 매매가격을 분석대상으로 하였다. 그랜저인과관계 검정결과, 주택담보대출금리와 주택담보대출금이 지역별 매매가격에 강하게 인과관계가 있었다. 이후 충격반응 분석결과, 각 변수 충격에 대해 매매가격은 지열별로 차이는 존재하였으나 매매가격 자체에 가장 크게 지속적인 양(+)의 반응을 보였고 주택담보대출금리는 음(-), 주택담보대출금은 양(+), 금융기관유동성은 양(+), 종합주가지수는 양(+)의 반응을 보였다. 매매가격 충격에 종합주가지수는 음(-)의 반응을 보였다. 유동성의 변화가 주택가격을 상승시킬 수 있고 강남지역이 강북지역에 비해 주택투자적인 요인이 크다는 것을 실증적으로 확인하였다. 정부는 현재의 경제상황을 고려해 저금리 기조를 유지하면서 시장의 유동성이 부동산이 아닌 산업활동으로 투입될 수 있도록 해야하며 지역별로 차별화된 정책을 수립 집행해야 부동산 정책효과를 크게 거둘 수 있을 것이다.
The purpose of this study are to examine the types and sources of information used for housing choices and to figure out the related factors. Data are collected through self-administered questionnaires designed for this study, and the sample consists of 396 households in Pusan and Ulsan. The purposes are accomplished through descriptive statistics and multiple regression analyses. Based on the results of analysis, housing information are divided into four specific types : economic. technical, housing unit, and neighborhood information. It is found that housing unit information including housing quality and economic information such as housing prices are identified as the most important ones for current and future housing choices. The most useful sources of housing information utilized for current housing are friends, relatives and neighbors. In addition, model house, real estate office, newspaper and adverizement are the another useful sources for housing information. Among them, the model house is the most helpful one for variety of housing information. Young households and those with a head whose occupation is professional/managerial tend to have higher recognition of the importance of housing information than do the other groups. The households currently living in small apartment and with a young eldest child are likely to have higher recognition of the importance of econimic information. Tenure type, the occupation of the household head, the age of the eldest child, and length of residence are the significant explanatory variables of the recognition of the importance of housing unit information.
주택시장은 장소와 시간에 따라 지속적으로 변화하고 있으며 이러한 주택시장의 변화는 다양한 분야에 걸쳐 파급효과를 미친다. 한편, 지역에서 소비되는 주택의 양은 가격이동의 중심원인으로 작용하기도 한다. 또한, 주택시장의 변동 원인은 주택 수요자의 특성에 따라 분리될 수 있으며, 그 소비자의 개별적인 특성은 지역에 따라 다르게 나타난다. 이에 따라 주택시장의 지역적 인과성에 관한 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존 문헌의 경우, 국내 주택매매시장 중심으로 연구가 진행됨에 따라 주택전세시장까지 고려하는데 한계를 가지고 있었다. 이에 본 논문에서는 서울 강남, 강북지역 및 경기지역의 주택시장 지역적 인과성을 매매시장과 전세시장으로 세분화하여 벡터오차수정모형을 통해 실증분석하였다. 이를 위해 본 논문에서는 서울시 강남, 강북 및 경기지역의 주택매매와 주택전세가격을 분석변수로 정의하였으며, 시계열 자료는 2003년 6월부터 2015년 11월까지의 월별 자료이다. 분석 결과 주택매매시장의 경우 강남지역 주택가격 변동이 주변지역 주택가격 변동에 주요한 영향력을 미치는 것으로 나타났다. 또한 주택전세시장의 경우도 마찬가지로, 강남지역 주택전세가격이 주변 지역 전세가격에 매우 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.
The burden of housing heating costs has increased as energy prices such as global oil prices (28.1%), LNG (38%) and minerals (100%) have soared due to the Ukraine crisis. Accordingly, an electrically conductive cement composites had developed using waste carbon materials such as waste cathode materials, waste CNTs, and waste carbon fibers, and the heat generation performance was evaluated.
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.
Seunghee Kang;Jeongseok Lee;Gunhee Cho;Jeongrak Sohn;Jongdae Bang
국제학술발표논문집
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The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1433-1439
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2009
Best value is the ultimate goal of the owner and can thus have diverse meanings according to the project characteristic, owner's purpose, user groups' payment capability, etc.. Recently, resettlement problems of the marginalized members in the urban regeneration area have been issued in Korea because they have no capability to purchase (or lease) redeveloped housing (or apartment). It means that a minimized production cost for reducing supply price of housing is a key factor in establishing the best value of the marginalized members. The lowest-price bidding system serves the purpose of ensuring a minimized production cost, but due to the low-cost investments, it creates various problems, such as sloppy construction, lowered quality, an increased LCC, and worsening profitability for builders. Thus, to help them resettle, it is necessary to supply affordable housing geared towards a certain appropriate quality and minimum construction costs. Towards this end, this study aimed to propose a cost reduction bidding system based on a technical proposal. The proposed technical-proposal-based cost reduction bidding system consists of the following components: work-unit-based, project-unit-based, and construction-period-reducing technical proposals. These components are evaluated to select the best bidder for a given project. The technical proposal based cost reduction bidding system proposed herein is expected to provide facilities with appropriate supply prices and appropriate quality levels, to bolster the technological competitiveness of builders.
부동산의 물리적 특성상 주택시장은 공간적으로 다양하게 분화된다. 그러나 주택시장을 대상으로 시행되는 주택정책은 지역에 따른 세부적 시장 분화를 반영하는데 한계점을 보이고 있다. 본 연구는 향후 주택정책의 효율적인 시행을 위해 자치구별 정책에 대한 반응의 차이를 알아보았다. 2003년에서 2018년까지의 주택정책을 월별로 조사하고 두 종류로 구분하여 가중치를 부여한 뒤 각 자치구의 지정지역 현황에 따라 자치구별 주택정책지수를 수립하였다. 주택정책지수가 자치구별 아파트시장에 미치는 영향을 분석하기 위해 VECM 모형을 구축하고, 이를 기반으로 충격반응분석과 분산분해분석을 시행하였다. 분석 결과 주택정책은 시장가격변화에 반응하여 수립되나 반대로 주택정책이 주택가격에 미치는 영향력의 크기는 주택가격이 주택정책에 미치는 영향에 비해 미미한 것으로 나타났다. 또 주택정책이 주택 가격에 유의한 효과를 미치는 지역은 서울 동북권 위주의 일부 지역에 한정되는 것으로 확인되었다. 이와 같은 결과는 서울 내에서도 자치구별로 주택정책에 대한 반응에 차이가 존재하며, 따라서 주택정책 시행 시 보다 미시적인 지역별 반응 양상 차이에 대한 세부적 고려가 필요함을 보여준다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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