• 제목/요약/키워드: Real Estate Market

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제주 부동산업의 성장특성 분석 (Analysis on the Growth Characteristics of Real Estate Industry in Jeju)

  • 양영준
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제20권5호
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    • pp.585-594
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    • 2020
  • 2006년 제주특별자치도 출범 이후 여러 개발사업이 진행된 제주는 유입인구 증가 등의 영향으로 2011년 이후 여타 지역에 비해 부동산업이 성장하였다. 이러한 성장 이후에 2017년부터는 미분양주택 증가, 순유입인구 감소 등의 현상이 나타나고 있다. 본 연구에서는 2006년부터 2016년의 기간을 회복기(2006~2010년)와 확장기(2011~2016년)로 구분하여 변이할당분석과 성장률시차분석을 통해 제주 부동산업의 성장이 국가의 성장에 따른 영향인지, 지역의 산업구조와 경쟁력에 의한 것인지를 분석하였다. 분석결과 제주 부동산업의 매출액과 종사자수는 회복기에는 국가 성장의 영향에 의해 성장하였으나, 확장기에는 산업구조와 지역의 경쟁력에 의해 성장한 것으로 나타났다. 부동산업의 성장에 기여한 세부산업으로는 부동산 개발 및 공급업을 들 수 있으며, 경쟁력이 약화된 세부산업으로는 부동산관리업으로 나타났다.

딥 러닝을 이용한 부동산가격지수 예측 (Predicting the Real Estate Price Index Using Deep Learning)

  • 배성완;유정석
    • 부동산연구
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    • 제27권3호
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    • pp.71-86
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    • 2017
  • 본 연구의 목적은 딥 러닝 방법을 부동산가격지수 예측에 적용해보고, 기존의 시계열분석 방법과의 비교를 통해 부동산 시장 예측의 새로운 방법으로서 활용가능성을 확인하는 것이다. 딥 러닝(deep learning)방법인 DNN(Deep Neural Networks)모형 및 LSTM(Long Shot Term Memory networks)모형과 시계열분석 방법인 ARIMA(autoregressive integrated moving average)모형을 이용하여 여러 가지 부동산가격지수에 대한 예측을 시도하였다. 연구결과 첫째, 딥 러닝 방법의 예측력이 시계열분석 방법보다 우수한 것으로 나타났다. 둘째, 딥 러닝 방법 중에서는 DNN모형의 예측력이 LSTM모형의 예측력보다 우수하나 그 정도는 미미한 수준인 것으로 나타났다. 셋째, 딥 러닝 방법과 ARIMA모형은 부동산 가격지수(real estate price index) 중 아파트 실거래가격지수(housing sales price index)에 대한 예측력이 가장 부족한 것으로 나타났다. 향후 딥 러닝 방법을 활용함으로써 부동산 시장에 대한 예측의 정확성을 제고할 수 있을 것으로 기대된다.

주택담보대출 규제 완화에 따른 부동산시장 영향 분석: 시스템다이내믹스 모형 개발 (Analysis of the Korean Real Estate Market and Boosting Policies Focusing on Mortgage Loans: Using System Dynamics)

  • 황성주;박문서;이현수;윤유상
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제11권1호
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    • pp.101-112
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    • 2010
  • 최근, 미국에서 발생한 주택담보대출시장 비우량대출 부실로 인한 세계 금융위기에 따라, 우리나라 주택시장 또한 침체를 겪고 있다. 이에 대한 대응으로 정부는 주택 수요 활성화를 위한 다양한 규제 완화 정책을 시도 하고 있다. 특히, 주택담보대출비율(LTV) 및 총부채상환비율(DTI) 와 같은 주택담보대출 기준의 완화를 통해 주택수요 및 주택 거래의 활성화를 기대하고 있으며, 2차 주택담보대출시장을 활성화하여 주택 수요의 지속적인 발생을 유도하고자 한다. 그러나 이러한 정책은 비우량 대출 부실로 시작된 세계 금융위기에 역행하는 시도가 될 수 있다. 이러한 상황에서, 시장에 대한 예측은 대부분 단편적인 시각으로 이루어지고 있어, 향후 주택시장의 변화에 대한 종합적이고 체계적인 예측 방법론에 대한 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 연구는, 주택시장 및 주택담보대출시장을 구성하는 기본 요소를 바탕으로 통합된 관점의 주택시장 시스템다이내믹스 연구 모형을 작성한다. 또한, 연구 모형을 통해 정부의 주택담보대출 규제완화가 시장 참여자에 미치는 영향을 알아본다. 이는 수요 자극을 통해 침체된 주택시장의 주택거래 활성화 효과를 기대하고 있으나, 제 2 주택담보대출 시장의 형성 및 부실 파생상품 생성 가능성을 높일 위험을 갖고 있다.

한국에서 부동산시장은 실업률에 영향을 미치는가? (Does the Real Estate Market affect the Unemployment Rate in Korea?)

  • 한명훈;정헌용
    • 문화기술의 융합
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    • 제9권5호
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    • pp.119-124
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    • 2023
  • 본 연구는 우리나라에서 부동산시장의 상승과 하락이 실업률에 어떤 영향을 미치는지를 분석하였다. 2013년 1월부터 2023년 2월까지의 월별 자료를 대상으로 다중회귀분석 모형으로 분석을 하였으며, 주요한 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 부동산 경기와 실업률 간에는 유의한 인과관계가 존재하였다. 즉, 부동산시장의 상승은 실업률의 유의한 하락을 가져오고 부동산시장의 하락은 실업률의 유의한 상승을 가져왔다. 이는 대부분의 선행연구들의 결과와 일치하는 것이다. 둘째, 대출금리 상승은 실업률을 유의하게 하락시키는 것으로 나타나, 금리의 상승은 고용에 호재로 작용하는 것으로 나타났다. 물가 상승은 실업률을 유의하게 상승시키는 것으로 나타나, 물가가 오르면 고용이 유의하게 감소하는 것으로 나타났다. 그리고 주택건설인허가실적의 증가는 실업률을 유의하게 감소시키는 것으로 나타나, 주택건설인허가가 단기적으로는 고용에는 호재로 작용하는 것으로 나타났다. 마지막으로, 변수들을 대체하여 강건성 검증을 하여도 분석결과는 크게 달라지지 않았다. 이는 부동산 경기가 실업률에 미치는 영향이 강건하다는 것을 확인해 주는 것이라 할 수 있다. 이상의 분석결과, 우리나라에서 부동산 가격의 상승과 하락이 실업률의 감소와 증가로 이어진다는 것은 부동산 경기의 안정적 운용이 실업률의 안정에도 도움이 될 수 있다는 것을 시사한다.

아파트시장예측을 위한 신경망분석 적응가능성에 대한 연구 (A Study on the Applicability of Neural Network Model for Prediction of tee Apartment Market)

  • 남영우;이정민
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제7권2호
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    • pp.162-170
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    • 2006
  • 부동산분야에서 전통적인 예측방법과 비교하여 보다 예측력을 높일 수 있는 방법을 찾으려 한다. 이에 앞서 신경망 모형의 적용가능성을 살펴보고, 기존의 연구를 토대로 한 신경망 이론의 정의, 구조, 장단점 등을 살펴본다. 구체적인 적용가능성을 확인하기 위하여 동일 데이터로 회귀분석과 신경망분석을 통한 모형을 구축하고, 예측정확도 측면에서 신경망모형의 적용 가능성을 검토한다. 부동산학에서 기존에 회귀분석에 치우쳐 있던 연구방법을 신경망분석까지 확장하고, 특히 예측정확도 측면에서 우수성이 검증되고 있는 신경망모형에 대한 연구를 활성화 하고자 하는데 본 연구의 목적이 있다. 연구방법으로는 분양가격에 영향을 주는 거시경제변수를 모형화 한다. 그 모형설정 후 회귀분석과 신경망분석으로 결과를 비교하여 보다 예측 정확도가 높은 것을 찾는다. 그 결과 신경망모형의 예측정확도가 상당히 높게 나타났다.

디지털 경제에 부동산 가격의 변동에 영향을 주는 요인에 관한 연구 (Study on the factors that affect the fluctuations in the price of real estate for a digital economy)

  • 최정일;이옥동
    • 디지털융복합연구
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    • 제11권11호
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    • pp.59-70
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    • 2013
  • 디지털 경제를 맞이하여 대부분 자산을 부동산에 투자하고 있어 향후 부동산 가격에 많은 관심을 보이고 있다. 다양한 변수들이 주택 등 부동산 시장에 영향을 미치고 있다. 그 중 대표적으로 세대주와 생산가능인구, 금리, 주가지수 등 4가지 변수들을 선정하여 어느 변수가 서울아파트 가격에 얼마나 통계적으로 유의하게 영향을 미치는지 살펴보았다. 본 연구는 실증적으로 서울아파트가격의 결정모형을 구축하는데 목적이 있다. 분석결과 주가지수만 서울아파트와 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다. 세대주나 생산가능인구는 기존의 연구처럼 서울아파트와 방향성은 동일하지만 통계적으로 유의하지 않은 것으로 분석되었다. 독립변수 중에서 서울아파트 가격의 결정요인으로 주가지수만 주요 변수로 선정되었다. 본 연구결과 향후 주택 등 부동산시장의 예측하기 위해서는 주식시장의 전망이 선행되어야 할 것이다.

Factors Affecting Real Estate Prices During the COVID-19 Pandemic: An Empirical Study in Vietnam

  • HA, Nguyen Ho Phi
    • 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.

AHP 기법에 의한 부동산중개업의 직무분석 (Job Analysis of Real Estate Brokerage Business based on the AHP Method)

  • 이미숙;김종진
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제8권12호
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    • pp.246-255
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    • 2008
  • 세계화 개방화에 직면한 국내 부동산중개업은 현재의 단순한 거래의 매개자 역할에서 벗어나 고객의 재산가치 향상과 투자요구에 부응하는 전문직 분야로 발전해야 할 필요가 있고, 이를 위해서는 직무분석을 통한 부동산중개업의 효율적 운영에 관한 연구가 그 기초가 된다. 본 연구는 AHP 의사결정기법을 적용하여 국내 부동산중개업의 직무모형을 구축함으로써 부동산중개업의 직무특성을 분석하고, 효율적 운영을 위한 시사점을 도출하려고 하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같이 요약될 수 있다. 중개업자들은 효율적인 부동산중개업을 위해서는 소유권 등의 권리관계와 같은 전통적으로 중요한 중개직무와 함께 부동산시장에 영향을 주는 부동산정책, 국내경제의 흐름 및 변화에 대한 이해를 중요하게 인식하고 있다. 그러나 공인중개사시험 준비와 그 이후의 교육을 통해서 이에 대한 지식과 정보를 접할 기회가 거의 없는 실정이다. 따라서 중개업자가 부동산투자 및 상담의 전문직으로 발전하기 위해서는 부동산거래와 관련된 법률적 지식뿐 아니라 부동산시장 경제에 관한 체계적인 교육이 필요하다고 하겠다.

Effects of the Real Estate Transaction Tax on Saudi Arabia's Economic Cycles

  • HARIRI, Mohammad Majdi
    • Asian Journal of Business Environment
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    • 제12권1호
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    • pp.25-33
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    • 2022
  • Purpose: The purpose of this paper is to determine the effects of the Real Estate Transactions Tax (RETT) on the economic cycles of Saudi Arabia. A secondary purpose is to determine the effects of RETT on the construction and real estate sectors of Saudi Arabia. Research design, data and methodology: The data used is retrieved from the General Authority of Statistics, Saudi Central Bank and the World Bank Open Data. Econometric models of multiple linear regression with dummy variables have been conducted to achieve the objectives and to quantitatively verify the hypotheses. Results: With the VAT exemption in real estate transactions and its substitution with RETT, a positive effect on the economy and the real estate sector has been observed. However, this tax reform has not produced any significant effects in the construction sector. Conclusions: The main conclusion of the present research is that the real estate market has a major influence on economic cycles. After the tax reform, a reduction in the contribution of taxes on real estate transactions to GDP was detected. For the construction sector, after the tax reform, it is estimated that there will be an insignificant reduction in the contribution of the real estate price index, and of the taxes on real estate transactions, to GDP.

공영 빅데이터를 활용한 ADF 검정법의 거시경제 변수가 부동산시장에 미치는 영향에 관한 연구 (A Study on the Influence of Macroeconomic Variables of the ADF Test Method Using Public Big Data on the Real Estate Market)

  • 조대식
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제12권3호
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    • pp.499-506
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    • 2017
  • 현재 주택시장과 전세시장의 문제점을 도출하고 이를 해결하는 데 있어 자본시장 부분과 금리 부분 그리고 실물 시장으로 구분하여 많은 영향을 미치는 지표들을 감안하여 주택매매 시장과 주택 전세시장의 안정화를 위한 대책 마련에 중요한 지표가 될 것으로 보인다. 특히, 향후에 예측되는 경제위기 상황과 불확실한 미래의 또 다른 금융위기를 예측하여 부동산 가격의 급격한 변동에 사전 대비할 수 있는 자료를 공공데이터를 사용하여 제공코자 한다.