The purpose of this study is to analyze the impact of earthquake on apartment prices. Many studies have been done analyzing the relationship between natural hazards and residential property prices. Most studies have shown that natural hazards have an negative effect on residential property prices, but some studies have shown that natural hazards have an positive effect on residential property prices. These conflicting analysis result from the lack of considering natural hazard frequency at the analysis site. According to literature reviews risk avoidance tendency are already inherent in prices, thus distorting the relationship between natural hazards and prices. That is, in order to analyze the impact of natural hazards on residential property prices, analysis must be carried out in areas where there has not suffered natural hazard for a long time or where there has been no damage before. Nevertheless, previous studies analyzed areas frequently affected by natural hazards. Gyeongju has been recognized as a safe area from earthquake in the past, an 5.8 magnitude earthquake occurred in September 2016. Analysis results focusing on Gyeongju Earthquake case has shown that the earthquake has affected decrease of apartment prices in hazardous areas, and after earthquake apartment prices have risen over time.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.18
no.2
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pp.147-156
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1993
Recently a new concept of shadow prices, called average shadow price, has been developed. This paper provides a dual problem and the corresponding duality theorems justifying this new shadow price. The general duality framework is used. As an important secondary result, a new reduced class of price function, the pp. h.-class, has been developed for the general duality theory. This should be distinguished from other known reductions achieved in some specific areas of mathematical programming, in that it sustains the strong duality property in all the mathematical programs. The new general dual problem suggested with this pp. h.-class provides, as an optimal solution, the average shadow prices.
House price prediction is a significant financial decision for individuals working in the housing market as well as for potential buyers. From investment to buying a house for residence, a person investing in the housing market is interested in the potential gain. This paper presents machine learning algorithms to develop intelligent regressions models for House price prediction. The proposed research methodology consists of four stages, namely Data Collection, Pre Processing the data collected and transforming it to the best format, developing intelligent models using machine learning algorithms, training, testing, and validating the model on house prices of the housing market in the Capital, Islamabad. The data used for model validation and testing is the asking price from online property stores, which provide a reasonable estimate of the city housing market. The prediction model can significantly assist in the prediction of future housing prices in Pakistan. The regression results are encouraging and give promising directions for future prediction work on the collected dataset.
Over the course of the recent global financial crisis, emerging economies experienced massive swings in capital inflows. In this paper, we estimate a VAR model to assess the impact of capital inflow shocks, which are identified using a set of sign restrictions, on house prices in Korea. We base the analysis on three alternative measures of capital inflows: net total inflows, net portfolio inflows and gross total inflows. The results suggest that capital inflow shocks have a significantly positive and persistent effect on real house prices. Although shocks to capital inflows are found to be substantially more important for Korean asset markets than for other OECD countries, their overall explanatory power is modest. Using regional house price data we also show that capital inflow shocks have an asymmetric effect on property markets across the seven largest Korean cities and across different parts of Seoul.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.27
no.3
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pp.43-59
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2024
This study focuses on identifying the impacts of the Nowon resource recovery facility in Seoul, Korea, on the real transaction price of apartments in the neighboring areas between 2006 and 2022, and the spatial extent of the impact. Resource recovery facilities, which generate electricity and heating energy while disposing of waste, are typical unwanted facilities that have a negative impact on neighboring property prices. As direct landfilling of household waste is banned in Seoul from 2026 and nationwide from 2030, the demand for the expansion of waste incineration facilities, including resource recovery facilities, is expected to increase rapidly. In addition, social disputes related to the decline in neighboring property prices are expected to increase. This study analyses the impact of the Nowon resource recovery facility on surrounding apartment prices over a 17-year period since 2006 using hedonic price models for apartments, and finds that the Nowon resource recovery facility consistently has a negative impact on nearby apartment prices, the spatial extent of the impact is at least 1,000 meters from the facility, and the intensity of the negative impact weakens as the distance from the facility increases. The results of this study differ from recent studies finding that the spatial extent of the impact of resource recovery facilities in Seoul on surrounding property prices is limited within 500~600 meters, suggesting that a broader approach is needed to systematically manage social conflicts that are expected to increase with the growing social demand for resource recovery facilities.
Purpose - In Korea, there has been a recent trend that shows housing prices have risen rapidly following the International Monetary Fund crisis. The rapid rise in housing prices is spreading recognition of this as a factor in housing price volatility. In addition, this raises the expectations of housing prices in the future. These expectations are based on the assumption that a relationship exists between the current housing prices and expected housing prices in the real estate industry. By performing an empirical analysis on the validity of the claim that an increase in current housing prices can be correlated with expected housing prices, this study examines whether a long-term equilibrium relationship exists between expected housing prices and existing housing prices. If such a relationship exists, the recovery of equilibrium from disequilibrium is analyzed to derive related implications. Research design, data, and methodology - The relationship between current housing prices and expected housing prices was analyzed empirically using the Vector Error Correction Model. This model was applied to the co-integration test, the long-term equilibrium equation among variables, and the causality test. The housing prices used in the analysis were based on the National Housing Price Trend Survey released by Kookmin Bank. Additionally, the Index of Industrial Product and the Consumer Price Index were also used and were obtained from the Bank of Korea ECOS. The monthly data analyzed were from January 1987 to May 2015. Results - First, a long-term equilibrium relationship was established as one co-integration between current housing price distribution and expected housing prices. Second, the sign of the long-term equilibrium relationship variable was consistent with the theoretical sign, with the elasticity of housing price distribution to expected housing price, the industrial production, and the consumer price volatility revealed as 1.600, 0.104,and 0.092, respectively. This implies that the long-term effect of expected housing price volatility on housing price distribution is more significant than that of the industrial production and consumer price volatility. Third, the sign of the coefficient of the error correction term coincided with the theoretical sign. The absolute value of the coefficient of the correction term in the industrial production equation was 0.006, significantly larger than the coefficients for the expected housing price and the consumer price equation. In case of divergence from the long-term equilibrium relationship, the state of equilibrium will be restored through changes in the interest rate. Fourth, housing-price volatility was found to be causal to expected housing price, and was shown to be bi-directionally causal to industrial production. Conclusions - Based on the finding of this study, it is required to relieve the association between current housing price distribution and expected housing price by using property taxes and the loan-to-value policy to stabilize the housing market. Further, the relationship between housing price distribution and expected housing price can be examined and tested using a sophisticated methodology and policy variables.
This paper examines the long memory property and investigates cointegration in the dynamics of crude oil markets. For these purposes, we apply the joint ARMA-FIAPARCH model with structural break and the vector error correction model (VECM) to three daily crude oil prices: Brent, Dubai and West Texas Intermediate (WTI). In all crude oil markets, the property of long memory exists in their volatility, and the ARMA-FIAPARCH model adequately captures this long memory property. In addition, the results of the cointegration test and VECM estimation indicate a bi-directional relationship between returns and the conditional variance of crude oil prices. This finding implies that the dynamics of returns affect volatility, and vice versa. These findings can be utilized for improving the understanding of the dynamics of crude oil prices and forecasting market risk for buyers and sellers in crude oil markets.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.26
no.7A
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pp.1275-1283
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2001
The purpose of this paper is to test whether prices of mobile communication service reflect their varying degrees of call quality, controlling for other service attributes. As, in fact, service is intangible goods difficult to measure its value, this paper makes use of econometric model, hedonic price analysis. Hedonic price analysis, has ever been applied in public or environmental economics, is employed and produces estimates of the prices (or the contributions toward the total price) for each characteristic. This paper applied hedonic technique to the value measurement of a service property for the use of Korean mobile communication. This paper uses actual transaction prices of mobile communication service to determine whether or not the market functions in pricing call quality of mobile communication service. Finally, this show that the willingness to pay of consumer increases as call quality increases and so market makes prices on call qualities. Thus, major concern in this paper is about value measurement o service quality, and also suggest of the possibility to determine call quality value (or price) of mobile communication service.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.38
no.2
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pp.25-36
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2010
The generally known important functions of forests include air purification and the health benefits that humans can receive when relaxing and enjoying recreation in the forests. In recent years, people have appreciated the value of the natural environment but it is not easy to answer the question how much monetary value a natural environment has. Because environmental property is public property, which is not traded on the market, market prices cannot be established, so it is not easy to assess the currency value. Methods for estimating environmental property value have been studied by economists. The representative method for measuring environmental property value is a contingent valuation method, or CVM. Various methods have been researched and attempted along with the development and fusion of mathematics, statistics, and economics. Representative methods of CVM are single-bound and double-bound logit and probit methods. This study has been carried out to compare four estimates. Estimates are as follows: the lowest estimate is derived from a single-bound logit WTPmedian while the highest estimate is from double-bound probit WTPmean. While there are some preceding studies on price estimation and methods of measurement through CVM, they offer only partial comparisons. This study suggests four analytic methods and prices through 1,123 questionnaires. The results can be used for the subsequent comparison of estimate prices and the methods of measurement
This paper has statistically analyzed the determining factors that affect office building sale prices by focusing on strata property sales through the hedonic price function. In this study, 1,171 office building transaction cases were analyzed in Seoul from 2000 to 2017. To determine the influence of various factors on office building sale prices, independent variables included factors that represented macroeconomic characteristics, locational characteristics, physical characteristics, and deal characteristics. The analysis of the strata property sales, which is a major concern in this study, showed that strata property sales enjoyed a discount of about 1.56 million won per pyeong out of the entire sales. In terms of the discount rate, strata property sales were at a 12.6% discount compared to entire property sales, so it was found that strata property sales significantly influenced office building selling price. This is due to the fact that the owner of the strata property encounters more difficulties in distributing cost than the sole proprietor in terms of property rights and the exercise of management rights. The results of this study are expected to contribute in securing transparency in transactions and risk management strategies in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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