The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권8호
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pp.33-40
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2020
The main aim of the study is to test a house pricing model by combining hedonic and asset-based pricing models. An understanding of the relationship between house pricing and its return (the rental income) helps to establish houses as a significant asset class. The model tested the relationship between house pricing (dependent variable) and the house attributes (independent variables) derived from Freeman's framework of housing attributes. This study uses a large data-set of 1,899 sample of new, high-end houses purchased between 2016 and 2019 collected from the national capital region of India (Delhi-NCR). The algorithm was built in R-Script, and stepwise multiple linear regression was used to analyze the model. The analysis of the model proves that the three significant variables, namely, carpet area, pay-off, and annual maintenance charges explain the price function. Further, the model is statistically fit. The major contribution of the study is to understand the key factors and their influence on the house pricing. The model will be helpful in risk assessment in the housing investment and enhance the chances of investment. Policy-makers can use information about the underlying valuation drivers of the house prices to stabilize the market and also in framing the tax policies.
Demand response provides customer load reductions based on high market prices or system reliability conditions. One type of demand response, price-based program, induces customers to respond to changes in product rates. However, there are large-scale general and industrial customers that have difficulty changing their energy consumption patterns, even with rate changes, due to their electricity demands being commercial and industrial. This study proposes an in-house pricing model for large-scale general and industrial customers, particularly those with multiple business facilities, for self-regulating demand-side management and cost reduction. The in-house pricing model charges higher rates to customers with lower load factors by employing peak to off-peak ratios in order to reduce maximum demand at each facility. The proposed scheme has been applied to real world and its benefits are demonstrated through an example.
교통부문의 지속가능성(sustainability)을 유지하기 위하여 대중교통중심의 도시개발(transit oriented development, TOD), 자전거나 보행 등 녹색 교통수단의 이용활성화, 그리고 차량운행시 배출되는 온실가스(green house gas) 를 감축하는 정책 등 다양한 방안들이 제시되고 있다. 이중 온실가스 배출량에 대한 다양한 연구들이 제시되고 있으나, 교통측면의 행태적인 분석에는 한계를 가지고 있다. 본 연구는 교통측면에서 좀 더 행태적인 측면을 고려한 온실가스 배출량 추정식을 제시하는 것이 연구의 목적이다. 즉, 특정 존에서 발생하는 차량으로 인한 온실가스 배출량을 기종점간 통행수요(travel demand for each OD pair)와 통행거리(travel distance)를 반영하여 결정한다. 여기서 기종점간 통행수요는 통행비용의 함수로 중력모형(gravity model)을 이용하여 구해지며, 통행거리는 평균 통행거리가 아닌 기종점간 실제 통행거리를 고려한다는 점이 기존 연구와 차이가 된다. 또한, 본 연구에서 제시하는 온실가스 추정식의 적용성과 활용성을 검토하기 위하여 통행비용에 대한 온실가스 배출량의 민감도(sensitivity)와 탄력성(elasticity)을 유도하며, 정책적 측면에서 온실가스를 감축하기 위한 온실가스 통행료(green house gas pricing)의 부과 효과에 대해서도 검토해 본다.
본 연구에서는 주택 수요와 공급의 상호영향관계 메커니즘을 이용하여 가격 시뮬레이션 모형을 개발하였다. 가격 시뮬레이션 모형의 핵심 알고리즘은 피드백 제어 이론을 이용한 시스템 다이나믹스 기반의 스톡 플로우 변수이며, 이러한 원리를 이용하여 서울지역 아파트 가격변화 행태를 모델링하였다. 가격 행태를 결정하는 피드백 메커니즘은 중장기 경기변동 시나리오 하에 대출 이자율을 정책변수로 아파트 매매 수요자와 공급자 규모를 스톡 변수로 설정하고, 이들 간의 상호 영향관계를 검증하였다. 본 논문을 통하여 향후 아파트 가격 추이는 아파트 매매 수요자와 공급자 규모의 행태 변화와 수요자와 공급자가 갖는 가격에 대한 반응 매개변수간의 영향관계로 구성된다. 또한 향후 경기 전망 및 대출이자율 등 거시경제의 상황에 따라 아파트 매매가격은 변화함을 알 수 있었다. 제시된 아파트 매매 가격 시뮬레이션 계량모델은 양도세 및 취득세 감면 등 비 금융 관련 부동산정책변수와 대출이자 조정 등 금융 관련 정책변수의 보다 정확하고 충분한 데이터를 적용하면 실무 적용과 정부 주택정책입안에 활용 할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 2021년 5월부터 9월까지 시행된 주택용 계시별 요금제 2차 실증사업의 효과를 2단계 전력수요 모형을 이용해 분석하였다. 이 실증사업은 전국 7개 지역의 아파트 및 단독주택 가구를 대상으로 누진제, TOU-일반형 요금제, TOU-단순형 요금제의 효과를 비교하기 위해 시행되었다. 본 연구는 2차 실증사업에 참여한 1,292가구의 계시별 요금제 적용기간(2021년 5~9월) 및 전년 동기(2020년 5~9월)의 전력소비량 및 사회경제적 특성자료를 기초로, 계시별 요금제의 도입에 따라 (1) 요금단가가 높은 시간대의 상대전력수요가 가격 변화에 반응하여 감소하였는지, (2) 일일전력수요의 가격반응도에 변화가 있었는지 분석하였다. 분석 결과, 2차 실증사업에 적용된 두 종류 계시별 요금제 모두 상대전력수요와 일일전력수요의 가격반응도를 유의하게 변화시키지 않았다. 이는 실증사업에서 제시된 계시별 요금제의 전력량 요금 수준과 시간대별 구분이 참여자의 전력 수요 패턴 변화를 유인하기에는 충분하지 않았기 때문으로 판단된다.
경제발전에 따라 사람들의 생활수준이 향상되면서 새로운 주거공간을 원하고 있다. 시간이 지날수록 노후 공동주택은 늘어날 것으로 전망 되므로 공동주택 리모델링 사업에 활용 가능한 사업성 평가방법을 통해 향후 확대되는 리모델링 시장의 준비가 필요하다. 본 연구에서는 공동주택 맞춤형 리모델링 사업성 분석모델을 위해서 건축물의 공시가격에 영향을 미치는 사회적 가격형성요인을 분석하는 것이 목적이다. 수집된 표본은 127개 단지에 포함된 평형 별 350개 동을 활용하여 공시가격에 대한 다중회귀분석하였다. 중고수준, 고교수준, 총 세대수, 용적률이 추출되었고, 리모델링 사례에 적용하여 공시가격 비교 분석한 결과 기존 공시가격과 개선공시가격의 차이는 1억 4천8백만 원으로 분석되었다. 지하철역과의 접근성은 지가에 포함되었고, 맞춤형 리모델링이므로 최고층수와 향의 변화는 없다. 평가자가 공시가격요인을 일괄 적용하여 요인 추출 하는 종류에 따라 공시가격에 차이가 발생하였다. 본 연구는 향후 맞춤형 리모델링 사업성 분석 모델로 활용가능하다.
본 논문은 Box-Cox 전환을 이용한 헤도닉가격모형을 통해 수도권매립지로부터 유발되는 비효용(악취)이 주택가격에 미치는 영향(잠재가격)과 수도권매립지로부터의 거리 조건의 변화에 대한 지불의사액을 추정하였다. 본 논문은 수도권매립지에서의 이격거리를 환경변수로 활용하고, 이를 포함한 다양한 주택특성변수가 매립지에서 반경 5km 이내 아파트 매매 가격에 미치는 영향을 분석하였다. 특히 악취는 종류도 다양하고, 다양한 기상·환경적 영향에 따라 변동하며, 피해 정도나 표현방식도 개인별로 차이가 발생할 수 있는 이질성을 갖고 있기 때문에, 일반적인 진술선호법 대신 현시선호법 방법론 중 헤도닉가격모형을 선택하였으며, 발생지역별 이질성을 고려하여 Box-Cox 전환을 통해 다양한 함수형태를 검증하여 적용하였다. 추정결과 악취원으로부터 이격거리에 대한 한계가치(잠재가격)는 추정모형의 함수형태에 따라 0.227~0.533으로 나타났다. 또한 다른 주택특성요인이 동일할 때, 악취원에서부터 이격거리가 1km 떨어지는 것에 대한 추가 지불의사액은 함수형태에 따라 20,143천 원~ 62,092천 원으로 계산되었으며, 일반적 Box-Cox 모형을 기준으로 했을 때는 지불의사액은 연간 3,874천 원 정도로 추정되었다.
Purpose - Before the year 2000, the housing prices in Korea were increasing every decade. After 2000, for the first time, Korea experienced a decrease in housing prices, and the repetitive cycle of price fluctuation started. Such a "boom and bust cycle" is a worldwide phenomenon. The current study proposes a mathematical model to explain price fluctuation cycles based on the theory of consumer psychology. Specifically, the model incorporates the effects of buyer expectations of future prices on actual price changes. Based on the model, this study investigates various independent variables affecting the amplitude of price fluctuations in housing markets. Research design, data, and methodology - The study provides theoretical analyses based on a mathematical model. The proposed model uses the following assumptions of the pricing mechanism in housing markets. First, the price of a house at a certain time is affected not only by its current price but also by its expected future price. Second, house investors or buyers cannot predict the exact future price but make a subjective prediction based on observed price changes up to the present. Third, the price is determined by demand changes made in previous time periods. The current study tries to explain the boom-bust cycle in housing markets with a mathematical model and several numerical examples. The model illustrates the effects of consumer price elasticity, consumer sensitivity to price changes, and the sensitivity of prices to demand changes on price fluctuation. Results - The analytical results imply that even without external effects, the boom-bust cycle can occur endogenously due to buyer psychological factors. The model supports the expectation of future price direction as the most important variable causing price fluctuation in housing market. Consumer tendency for making choices based on both the current and expected future price causes repetitive boom-bust cycles in housing markets. Such consumers who respond more sensitively to price changes are shown to make the market more volatile. Consumer price elasticity is shown to be irrelevant to price fluctuations. Conclusions - The mechanism of price fluctuation in the proposed model can be summarized as follows. If a certain external shock causes an initial price increase, consumers perceive it as an ongoing increasing price trend. If the demand increases due to the higher expected price, the price goes up further. However, too high a price cannot be sustained for long, thus the increasing price trend ceases at some point. Once the market loses the momentum of a price increase, the price starts to drop. A price decrease signals a further decrease in a future price, thus the demand decreases further. When the price is perceived as low enough, the direction of the price change is reversed again. Policy makers should be cognizant that the current increase in housing prices due to increased liquidity can pose a serious threat of a sudden price decrease in housing markets.
청정개발체제(Clean Development Mechanism, CDM)사업은 온실가스 배출을 줄이는 대신 그에 상응하는 탄소배출권(Certified Emission Reductions, CER)의 판매를 통해 추가 수입을 얻는 대표적인 신재생에너지 사업 보조 수단이다. 그러나 선물계약으로 고정된 가격에 CER을 판매할 경우 손실위험은 피할 수 있으나 CER 가격 상승에 따르는 프리미엄 혜택은 받지 못한다. 본 연구에서는 CER 매출을 극대화하기 위한 방안으로 CER이 일정 가격이상 일 경우에만 판매하는 권한을 실물옵션으로 모델링하였다. 옵션 가치를 정량화하기 위해 이항옵션 가격 모형을 활용하였으며, 생성된 라티스를 통해 예상되는 CER의 시장가격에 따라 옵션의 행사, 지연 및 포기여부의 절점별 분석을 가능케 하였다. 더불어, '파스칼의 트라이앵글' 원리를 적용하여, 손실은 피하면서 CER 판매를 지연시킬 수 있는 연도별 확률을 구할 수 있는 방안을 정립하였다. 이를 실제 국내 CDM 사업 중 매립가스 사업에 적용해 본 결과, 옵션으로 인해 사업의 NPV가 증대되었고, 최대 3년까지 CER 판매를 지연해도 손해를 보지 않는 것으로 관측되었다. 본 연구에서 제시한 프레임워크는 분석과정에서 투명성을 제공하고 NPV분석 외에 추가적인 사업성 정보를 제공하여 CER 판매 전략에 관한 중요한 투자 의사결정 정보를 제시해 준다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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