주택담보 가계 대출은 그룹(지역)별, 시간별로 다양한 원인에 의해서 가계대출 결정요인이 이루어지고 있어 복잡성을 띠고 있다. 본 연구에서는 복잡성을 띠고 있는 주택담보 가계 대출에 관련된 제 변인들을 파악하기 위해 패널 데이터를 이용한 연구 모형을 설정하고 이를 통해 가계대출에 결정적으로 영향을 미치는 제 변인에 대하여 조사, 분석, 검증한다. 본 연구는 7 그룹(6개 광역시(부산, 대구, 인천, 광주, 대전, 울산) 및 서울)을 분석대상으로 하였다. 분석기간은 2007년 1월부터 2010년 9월 까지 자료를 이용하였고. 주택담보 가계 대출액을 종속변수로 설정하고 소비자물가지수, 실업률, 가구당 월평균가계소득, 보건의료비 지출률, 종합주가지수, 일반은행 가계 대출연체율을 설명(독립)변수로 투입하였다. 주택담보 가계 대출 요인을 추정한 결과 소비자물가지수와 실업률은 정(+)의 영향을 미치는 유의한 변인으로 나타나고 보건 의료비 지출률은 음(-)의 영향을 나타내는 유의적인 변인으로 나타났다. 그러나 가구당월평균 가계소득액, 종합주가지수와 일반은행 가계대출 연체율은 비유의적인 변인으로 나타나 주택담보 가계 대출에는 큰 영향을 주지는 않은 것으로 나타났다.
he purpose of this study is to assess the effects of real estate policy on apartment price index in Seoul. To meet the research goal, this research reviewed real estate policy of the government from January of 1986 to August of 2010, and then it collected monthly apartment price index in 25 local districts of Seoul from January of 2003 to August of 2010. After 25 districts were grouped into 2 areas (14 districts in Gangnam and 11 districts in Gangbuk), the data of two areas were analyzed by using the SAS program, Cluster analysis with Ward method showed 3 clusters on each area, and with 6 clusters in total, the effects of real estate policy in the period were examined by using residual analysis. The analysis indicated two major shocks (one was from May to October of 2003, and the other was from March of 2006 to January of 2007), and the results showed that the intervention of government in the market had the asymmetric effects in bullish and bearish times. It implies that the market volatility is substantially influenced by irrational sentiments. Thus, it's suggested to devise the consumer sentiment index suitable in real estate market.
This study empirically investigates the degree of physical exclusiveness of multi-family housing estates and its socioeconomic effects. By combining various physical elements devised to blockade and control the entrance to the estate as well as housing units, it constructs the index to quantify the degree of physical exclusiveness for the multi-family housing estates of more than 300 households in Seoul. The statistics reveal that the degree of physical exclusiveness has increased over time and therefore, as a representative example, two-thirds of the estates are now equipped with barricade at the entrance, which often symbolizes 'gated community'. The estimation result of hedonic price model show that physical exclusiveness has a significant positive effect on housing price. The household survey data for the case study estates also demonstrate that the residents in the estate of higher degree of physical exclusiveness put a higher housing value on socioeconomic 'prestige' as well as 'community', beyond physical 'security', and have closer neighborhood relationship with the residents inside the estate. However, there is no significant difference in neighborhood relationship with the outside residents depending upon the degree of physical exclusiveness.
본 논문의 과제는 1907~39년에 식민지 조선의 8개 도시(서울, 부산, 대구, 목포, 평양, 신의주, 원산, 청진)와 이를 종합한 전 도시 소비자물가지수를 추계하는 것이다. 물가지수 추계를 위한 소비재 가격 자료는 『조선총독부통계연보』에 의거하였으며, 거기에 포함되지 않은 주거비와 서비스 가격은 임금이나 공공요금 단가 등을 이용하여 보완하였다. 이들 가격에 대응하는 가중치는 재화흐름법(commodity flow method)에 의거하여 추정된 민간소비지출의 구성비를 이용하였다. 소비자물가지수의 작성은 현재와 같이 기준년을 5년마다 개편하는 라스파이레스(Laspeyres) 지수 방식으로 구했으며, 총 지수와 함께 12대 비목별 지수도 구했다. 그리고 서울의 경우에는 1907~2009년에 걸친 장기지수(총 지수 및 5대 비목별 지수)를 제시하였으며, 이를 통해 소비자물가가 지난 100년 간에 걸쳐 어떻게 추이했는지를 보였다. 본 논문이 추계한 소비자물가지수는 해방 전의 소득이나 지출에 관한 명목금액을 현재 가치로 환산하는 데 이용될 수 있다.
1992년부터 2007년까지의 실증분석 결과에 따른 우리나라 부동산시장 가격과 관련된 시사점으로서는 첫째, 미국과 달리 경기 침체시나 경기 회복 시에 뚜렷한 차이점을 발견할 수는 없었다는 점이다. 둘째, 전국아파트 매매가격이 상승할 경우 통화당국에서 인플레이션율 목표관리에서 참고하여야 할 것임을 나타내고 있다. 참고로 1986년부 터 2002년까지 미국 대도시지역의 아파트와 상가, 사무실의 순가격상승율을 패널데이 타로 추정한 자료에 따르면, 이들은 거시경제변수와 단기이자율, 이자율간의 스프레드 차이, 인플레이션 등에 영향을 받는 것으로 나타났다. 이들 자산가격상승률은 경기상황과 반비례관계를 갖는 것으로 나타났는데, 이는 대부분 대출 및 신용과 관련되어 있기 때문이다. 그리고 이는 부동산시장에서 자산 간 수익률 격차를 크게 넓힐 수 있음을 지적하고 있다.
수도권광역급행철도(이하 GTX) 노선의 확정은 인근지역의 주택에 대한 소비자의 심리와 매매 가격에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구는 GTX B 노선이 확정됨에 따라 소비자의 심리, 주택가격이 어떻게 변화하는지 살펴보고, 소비자 심리와 주택가격 간의 관계를 살펴 새로운 교통시설 유입이 어떠한 영향력이 있는지 분석하고자 하였다. 본 연구는 상관분석을 이용해 소비자심리지수와 아파트 실거래가 간의 관계를 파악하고, 이중차분법을 이용하여 GTX가 소비자심리지수와 아파트 실거래가에 끼치는 영향을 살펴보았다. 분석 결과, 본 연구에서는 GTX로 대상을 한정하였지만 수도권의 대규모 교통인프라의 건설 계획은 주택소비심리와 실거래에 영향을 미친다는 점을 검증할 수 있었다. 정부가 '서울 도심까지 30분 내 출퇴근 가능 도시'를 목표로 GTX 등 광역교통망 구축에 속도를 올리고 있는 상황에 인프라에 대한 집중적 투자뿐만 아니라 이에 의해 영향을 받을 수 있는 교통거점지역 내 주택시장의 안정성을 확보할 수 있는 복합적 정책 대안이 제시되어야 한다.
본 연구는 유동성 지표인 가계대출과 M2, 경기변동을 반영하는 산업생산지수를 변수로 설정하여 주택시장에 영향을 미치는 요인을 분석하고 기대 주택가격의 영향을 파악하고자 하였다. 이를 위하여 2005년 1월부터 2020년 5월까지의 자료를 바탕으로 실증분석을 실시하였으며, 주택가격변수는 실질 매매가격지수를 사용하였다. 모형을 3개로 구분하여 각 변수들의 계수 값을 비교한 결과, 실질 가계대출, 실질 M2 순서로 주택가격에 영향을 미치는 것으로 나타났는데 이는 저금리 기조에 따른 레버리지 효과로 인한 결과로 해석할 수 있다. 그리고 과거의 주택가격과 주택가격에 대한 기대는 현재기의 주택가격을 상승시키는 것으로 나타났다. 주택자산에 대한 기대 가격상승률이 높아지면 주택가격이 높아지는데, 이는 시장을 형성하는 중심가치가 투자가치로 변하게 되어 가격상승으로 이어질 수 있다는 점을 시사한다. 이러한 결과는 유동성의 확대가 경기 활성화에 목적을 두고 있음에도 불구하고 주택가격에도 영향을 미칠 수 있다는 결과를 보여주고 있다.
The purpose of this study is to make realistic analysis of qualitative value for apartment view. This study is conducted in two ways. First, 6 apartment complexes in Daegu metropolitan city are selected as research subject. And then the following 4 activities are made in order: picture-data establishment, declared-price research, market-price research, and survey. Second, realistic analysis of qualitative value included in apartment price is made based on the above data. And then the value is compared with apartment's declared price which is a current tax index. The result shows that the view value included in apartment price is realistically different depending on many variables such as story/side, plot planning of apartment complex, view element, unlike the declared price mainly focused on story.
아파트 건설원가 추정지수와 그 예측모델은 아파트 분양가격 변동의 적정성을 평가하고 건설기 업이 적정이윤을 계상하도록 유도할 수 있다. 본 연구에서는 기존의 철골 철골조주택 공사비지수를 개선하고, 개선된 지수를 대상으로 X-12 ARIMA 방법에 의한 예측방법을 개발하였다 연구결과 최근 5년간 노무비를 제외하고 약 33.7%의 아파트 건설 원가상승요인이 발생하였으며, 향후 3년간 16.8%가량 추가 상승할 것으로 예측되었다. 이러한 정량적인 연구결과는 최근의 높은 아파트 분양가격의 적정성을 간접적으로 평가하는 지표로 활용될 수 있고, 아파트 건설원가의 변동패턴을 이해하는데 도움을 줄 수 있다.
국내 아파트 매매가 예측에 관한 연구는 현재까지 지속적으로 수행되어 왔지만, 아파트 가격은 다양한 특성이 복합적으로 작용하기 때문에 예측하는데 어려움을 겪고 있다. 아파트 매매가를 예측하는데 앞서 정확도를 높이기 위해서는 주요 변수 선정 및 영향요인 분석이 무엇보다 중요하다. 이에 본 연구는 현재 꾸준한 상승률을 보이는 광주광역시를 대상으로 아파트 매매가에 영향을 주는 요인을 분석해보고자 한다. 이를 위해 6년간의 광주광역시 아파트 실거래가와 각종 사회적 요인 데이터를 토대로, 다중회귀분석, 랜덤 포레스트, 심층인공신경망 알고리즘을 적용하여 각 모델에서 주요 영향요인을 파악하였으며, 모델의 성능은 평균 제곱근 오차, 평균 절대 오차 그리고 결정계수를 통해 비교 분석하였다. 본 연구에서는 딥러닝의 일종인 심층인공신경망의 성능이 가장 우수함을 보였고, 매매가에 영향을 미치는 주요 요인으로 건축경과연수, 계약연도, 적용면적, 양도성예금증서, 주택담보대출금리, 선행지수, 생산자물가지수, 동행지수 등이 도출되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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