• 국제학술발표논문집
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• The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.44-48
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• 2015

Housing price is a key indicator of housing demand. Actual Transaction Price Index of Apartment (ATPIA) released by Korea Appraisal Board is useful to understand the current level of housing price, but it does not forecast future prices. Big data such as the frequency of internet search queries is more accessible and faster than ever. Forecasting future housing demand through big data will be very helpful in housing market. The objective of this study is to develop a forecasting model of ATPIA as a part of forecasting housing demand. For forecasting, a concept of time shift was applied in the model. As a result, the forecasting model with the time shift of 5 months shows the highest coefficient of determination, thus selected as the optimal model. The mean error rate is 2.95% which is a quite promising result.

• 부동산연구
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• 제28권1호
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• pp.65-77
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• 2018

이 연구는 금융시장 빅데이터인 개인신용정보와 주택시장 빅데이터인 주택실거래데이터를 연계하여 LTV 뿐만 아니라 CoLTV 지표를 추정하여 임대차주의 상환위험을 분석하였다. 분석결과, LTV로만 상환위험을 파악하는 경우, 전세임대차주보다 월세임대차주의 상환위험이 더 컸으나, CoLTV를 이용하면 전세임대차주의 상환위험이 더 크게 나타났다. 이를 통해서 주택담보대출이 있는 전세의 임대차주의 상환위험이 높아, 임차인의 보증금에 손실이 발생할 가능성이 있으며 이를 위해 CoLTV지표를 통한 위험관리, 전세금반환보증과 같은 보증제도를 활성화할 필요가 있음을 밝혔다. 또한 임대계약의 특성과 차주의 개인 특성에 따라 임대차주의 상환위험에 미치는 영향이 다르게 나타남에 따라 임대차주의 개별적 특성을 충분히 고려해야 위험을 관리해야 함을 밝혔다. 이 연구는 개념적으로 논의되던 CoLTV를 금융빅데이터인 개인신용정보와 주택빅데이터인 주택실거래 정보를 결합하여 산출하였으며, 이를 통하여 임대차주들의 계약 및 개인적 특성별로 상환위험을 분석하고 시사점을 제시했다는 점에서 의의가 있다.

• 토지주택연구
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• 제11권2호
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• pp.33-46
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• 2020

As the fastest growing office transaction volume in Korea, there's been a need for development of indicators to accurately diagnose the office capital market. The purpose of this paper is experimentally calculate to the office price index for effective benchmark indices in Seoul. The quantitative methodology used a Case-Shiller Repeat Sales Model (1991), based on actual multiple office transaction dataset with over minimum 1,653 ㎡ from Q3 1999 to 4Q 2019 in the case of 1,536 buildings within Seoul Metropolitan. In addition, the collected historical data and spatial statistical analysis tools were treated with the SAS 9.4 and ArcGIS 10.7 programs. The main empirical results of research are briefly summarized as follows; First, Seoul office price index was estimated to be 344.3 point (2001.1Q=100.0P) at the end of 2019, and has more than tripled over the past two decades. it means that the sales price of office per 3.3 ㎡ has consistently risen more than 12% every year since 2000, which is far above the indices for apartment housing index, announced by the MOLIT (2009). Second, between quarterly and annual office price index for the two-step estimation of the MIT Real Estate Research Center (MIT/CRE), T, L, AL variables have statistically significant coefficient (Beta) all of the mode l (p<0.01). Third, it was possible to produce a more stable office price index against the basic index by using the Moore-Penrose's pseoudo inverse technique at low transaction frequency. Fourth, as an lagging indicators, the office price index is closely related to key macroeconomic indicators, such as GDP(+), KOSPI(+), interest rates (5-year KTB, -). This facts indicate that long-term office investment tends to outperform other financial assets owing to high return and low risk pattern. In conclusion, these findings are practically meaningful to presenting an new office price index that increases accuracy and then attempting to preliminary applications for the case of Seoul. Moreover, it can provide sincerely useful benchmark about investing an office and predicting changes of the sales price among market participants (e.g. policy maker, investor, landlord, tenant, user) in the future.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.461-471
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• 2012

본 논문의 목적은 공간적탐색기법을 이용한 부산 주택시장 다이나믹스 분석으로써 MATLAB toolbox M-file을 이용하였다. 본 연구에서 사용된 자료는 2006년부터 2009년 2분기까지 공개된 부산지역 아파트 실거래가 64,530개 자료를 기준으로 법정동을 분류하여 각 평균값을 분석에 이용하였다. 주택시장분석에 많이 이용되는 헤도닉가격 모형은 도시주택경제 분야에서 주택시장 다이나믹스를 설명하는데 강력한 분석기법의 하나이다. 그럼에도 불구하고 전통적인 헤도닉가격 모형은 공간적자기상관의 영향력을 반영하지 않는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 공간자기상관 관계를 반영한 다양한 공간계량모형, 예를 들어, 공간자기회귀모형(SAR), 공간오차모형(SEM), 일반공간모형(SAC) 등을 보통최소자승법을 이용한 전통적 헤도닉가격 모형과 비교하고자 한다. 이를 위해 결정계수($R^2$), 분산(${\sigma}^2$), 우도함수(Likelihood)의 값 등의 지표들을 이용하였다. 분석결과 공간자기상관을 고려한 공간계량모형이 전통적 헤도닉모형에 비해 높은 설명력을 보여주고 있다. 공간계량모형에서는 공간오차모형(SEM)과 일반공간모형(SAC)이 공간자기회귀모형(SAR) 보다 우수한 설명력을 보이고 있다.

• 한국주거학회논문집
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• 제18권4호
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• pp.97-104
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• 2007

Today, Non-Governmental Organizations (NGOs) are considered to be an important actor in the policy process. Based on this fact, this study aims to analyze the perception of the housing-related NGOs in Korea. Questions were prepared around two main themes: housing welfare policy and local governance. The data were collected in 11 cities where multi-party talks on housing welfare were held in April and in May 2007. The results are as follows. When it comes to housing welfare policy, housing supply should be combined with rehabilitation policy of low-income households. The roles of local government are strongly emphasized. Stabilization of housing market is important, but concrete measures should be necessary to help those who cannot participate in housing transaction. Concerning local governance issues, local government is expected to play a great role in setting up a productive policy network; NGOs are inclined to rely on public aid; An emphasis is put on professional and academic education which can make housing welfare delivery system more effective. With the questionnaire survey results, evolution and characteristics of the NGO movements in the Korean housing sector and the recent change of housing policy orientations are explained. And, strengthening communication channel between central and local actors, participation of NGOs in the various housing surveys, establishing a regular forum on the local level, and so on, are proposed in the conclusion.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.411-420
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• 2015

본 연구는 최근 급격하게 상승하는 전세가격에 의해 한국시장에 존재하는 독특한 주거형태인 전세의 사용가치와 서민 주거안정에 대한 심각한 사회 문제가 대두됨에 따라 주거부담 완화를 위한 금융 정책 수립의 올바른 방향을 모색하기 위해 전세보증대출에 영향을 미치는 직접적 요인과 시장 변동성에 대해 분석하고자 했다. 이에 전세가격, 매매가격, 대출금리 등과 같은 전세보증대출 수요에 영향을 미치는 직접적인 관련 변수를 정의하고, 분석 데이터들의 동태적인 설명을 위해 시계열 분석 모형인 벡터오차수정모형(Vector Error Correction Model, VECM)을 이용하였다. 2010년 1월부터 2014년 12월까지의 전세가격과 대출에 관한 은행 자료들을 활용하여 분석한 결과, 전세가격의 상승은 대출금리 인하나 주택 매매가격 상승보다 전세보증대출 증가의 직접적인 요인으로 작용하고 있음을 확인할 수 있었다.

• 토지주택연구
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• 제15권2호
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• pp.89-106
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• 2024

아파트는 주택 종류별 구성비에서 64%를 차지하며 주택 종류 중 가장 높은 비중을 차지하고 있다. 또한, 이는 매년 비중이 증가하고 있다. 이러한 추세 속에 아파트 가격은 국가 경제와 국민생계에 큰 영향력을 미칠 가능성이 크다. 본 연구는 최근에 개통된 서대구역 개발이 주변 아파트 시장에 미치는 영향에 대해 살펴보았다. 특히, 교육환경이 미치는 영향을 중심으로 연구를 진행하였다. 이를 위해, 국토교통부 실거래가 데이터와 헤도닉 가격모형, 공간 회귀분석을 사용하여 실증 분석한다. 연구 결과, 첫째, 서대구역의 개발은 아파트 가격에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 서대구역으로부터 거리가 가까울수록 아파트 가격에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 서대구역 교육환경의 발달은 아파트 가격에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 향후 지방에 개발되는 광역교통시설 개발사업 공적관리 및 아파트 가격 동향 예측을 위한 기초자료로 활용되고자 한다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2006년도 정기학술발표대회 논문집
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• pp.665-668
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• 2006

1997년 후반 외환위기 이후 내수침체로 인한 불황이 우려되자 정부는 부동산 수요와 거래를 진작시키는 방안을 통하여 경기활성화를 꾀하는 시책을 지속적으로 시행하였다. 주택 ${\cdot}$ 부동산 정책을 통해 경기부양을 꾀한 결과 경제성장률이 1999년 10.9%, 2000년에 8.8%의 고 성장세를 유지하며 경기가 뚜렷이 회복되었으나 지속된 경기부양책을 지속한 결과 2001년 하반기부터 주택시장이 과열되는 문제가 발생되었다. 이에 부동산 투기를 진작시킬 목적으로 투기억제정책을 실시한 결과 주택시장을 개선시키기보다 오히려 경제전반의 불안정을 초래하는 폐해를 발생시켰다. 이에 본 논문은 외환위기 이후의 주택매매가격지수, 주택전세가격지수 변동률을 통하여 주택 ${\cdot}$ 부동산 정책이 주택가격에 끼친 영향을 분석하여 향후 부동산 정책을 수립하는데 기초자료로 활용하고자 한다.

• 대한공간정보학회지
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• 제22권1호
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• pp.63-70
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• 2014

본 연구는 국토교통부에서 제공하는 아파트 실거래가자료를 이용하여 2006~2010년까지 5년간의 서울시 아파트실거래가 변화패턴을 시공간적으로 분석하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 아파트별 평균 실거래가, 동별 평균 아파트 실거래가 자료를 위치정보자료와 연결하여 GIS데이터로 구축하였다. 분석방법으로는 먼저 공간보간기법 중 크리깅(kriging)을 이용하여 개별 아파트의 시기별/면적별 실거래가의 변화패턴을 분석하였다. 둘째 행정구역(행정동)별 아파트실거래가의 변화패턴을 분석하기 위해 단위 면적별 실거래가의 평균을 계산하여 Moran I 값으로 변환한 후 거래가격의 공간상의 군집도를 분석하였다. 이를 통해 시공간상의 분포패턴을 파악하고, 변화유형까지 유추할 수 있어 주택 및 지역정책에 기초자료로 활용할 수 있다. 시계열 자료를 바탕으로 종적인 변화패턴과 GIS를 이용한 횡적 변화패턴을 분석하기 때문에 아파트가격의 지역 불균형을 한눈에 살펴 볼 수 있다.

• 부동산연구
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• 제28권1호
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• pp.91-104
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• 2018

본 연구는 시장참여자의 행태 중 하나인 군집행동의 발생 여부와 정도를 주택시장을 중심으로 분석하였다. 분석방법으로 최근 군집행동 분석에 가장 많이 활용되는 CSAD모형에 실거래가격을 적용하였다. 분석내용은 권역별, 경과년수별, 규모별, 시장조건별로 세분하여 지역성, 내부요인, 외부 요인에 대한 분석을 하고자 하였다. 분석결과 첫째, 서울시 전체에서는 군집행동이 발생하지 않았다. 권역별로는 도심권, 동남권, 서북권에서 군집행동이 발생하여 선행연구(Ngene et al., 2017)와 동일한 결과를 보였다. 둘째, 경과년수별 분석에서는 노후주택에서 군집행동이 포착되었으며, 규모별로는 $60m^2$이하의 소규모와 $85m^2$이상 $102m^2$미만의 국민주택규모에서 군집행동이 발생하는 것으로 나타났다. 셋째, 글로벌 금융위기하에서는 모든 권역에서 군집행동이 발생하지 않았으며, 시장 상황이 호황기일 경우 서북권에서 군집행동이 발생하는 것으로 분석되었다. 이는 손실공포 확대에 따라 불황기에서 군집행동이 집중적으로 발생하는 주식시장과 차이를 보이는 결과이다. 본 연구는 시장참여자의 행태를 행동경제학적 측면에서 분석하여 주택시장 이상현상에 대한 이해도를 높이고 시장분석에 시장참여자의 행동이라는 심리요인을 제시하였다는 점에서 의미가 있을 것이다.