• 한국융합학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.199-205
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• 2020

오늘날 부동산 특히 주택과 관련한 많은 정부정책이 발표됨에 따라 주택시장에서의 가격에 대한 관심이 매우 높아졌다. 이에 본 연구에서는 소득의 불안정성과 부동산가격변동에 대한 심리상태와 부동산보유비중의 조정의향 간의 관련성을 분석하여 정부정책의 실효가능성을 살펴보고자 한다. 먼저 선행연구 검토를 통해 주요 변수를 추출하고 설문조사를 통해 자료를 수집하여 경로분석을 실시하였다. 분석결과 현재의 소득의 불안정성은 부동산가격변동에 대한 태도에 음(-)의 영향을, 부동산보유비율조정의향에는 양(+)의 영향을 미쳤으나, 부동산가격변동에 대한 태도가 부동산보유비율조정의향에는 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않았다. 이에 연령대와 부양가족 수를 각각 2분하여 집단간 차이분석을 실시하였으며, 분석결과 부동산보유비중 의사결정은 연령대가 높은집단과 부양가족수가 많은집단에서 소득불안정성과 부동산가격변화에 대한 태도에 의해 영향을 받아 집단 간 차이를 보였다. 본 분석 결과는 정부의 부동산 정책 수립방향 설정과 각 가계의 부동산 관련 의사결정에 기초자료로 활용하는데 도움이 될 것이다. 한편 본 연구는 횡단면분석만을 실시한 한계점을 갖고 있으며 향후에는 시계열적 변화와 지역간 인식의 차이 등을 분석하고자 한다.

• 경영과학
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• 제31권1호
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• pp.17-26
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• 2014

This study presents a new real estate value analysis model considering the changes in the population structure. We propose a new model that takes advantage of the binomial option model one of the techniques of real options and considers the changes in the population structure. The real estate market price data of Seoul city from year 2001 to 2012 were extracted and the correlation analysis between real estate prices and changes in the population structure was performed. The result shows that they have positive correlation with one year time lag. The coefficient between the real estate prices and demographic changes was estimated using the OLS analysis and included in the traditional binomial option model to calculate the value of the property. It is assumed for the future price prediction that real estate invested in Seoul in January, 2013 will be sold within five years. Analysis result shows that the values of real estate in September of 2013 were predicted as 583.5 million won in the new model and as 582.4 million won in the traditional model. This reflects that the new model considering the change of population change gives better realistic performance than the traditional one.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권4호
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• pp.75-87
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• 2023

We designed to employ an Artificial Intelligence learning model to predict real estate prices and determine the reasons behind their changes, with the goal of using the results as a guide for policy. Numerous studies have already been conducted in an effort to develop a real estate price prediction model. The price prediction power of conventional time series analysis techniques (such as the widely-used ARIMA and VAR models for univariate time series analysis) and the more recently-discussed LSTM techniques is compared and analyzed in this study in order to forecast real estate prices. There is currently a period of rising volatility in the real estate market as a result of both internal and external factors. Predicting the movement of real estate values during times of heightened volatility is more challenging than it is during times of persistent general trends. According to the real estate market cycle, this study focuses on the three times of extreme volatility. It was established that the LSTM, VAR, and ARIMA models have strong predictive capacity by successfully forecasting the trading price index during a period of unusually high volatility. We explores potential synergies between the hybrid artificial intelligence learning model and the conventional statistical prediction model.

• 국제학술발표논문집
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• The 7th International Conference on Construction Engineering and Project Management Summit Forum on Sustainable Construction and Management
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• pp.62-72
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• 2017

In this study, liner unit root tests and panel unit root tests to the ratio of city to regional house price were applied to examine the ripple effects across 28 cities in the Yangtze River Delta region. Then invert LM unit root tests with two structural breaks for 10 representative cities were conducted. The results showed that there is overwhelming evidence of the existence of ripple effect in the Yangtze River Delta region, while segmentation is restricted to a small group of cities in which there is no long-run relationship with the Yangtze River Delta region average; compared to no- and one-break case, there is overwhelming evidence of a ripple effect with the LM test with two structural breaks. Furthermore, the results of the Granger causality test showed that changes in house prices in Shanghai, Nanjing and Hangzhou have led to changes in house prices in other cities. The findings of this research make certain contributions to the improvements of research system of ripple effect among regional house prices in the Yangtze River Delta Region,and could be referenced by other markets of other cities.

• Journal of Construction Engineering and Project Management
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• 제2권4호
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• pp.32-41
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• 2012

In recent times, multi-centralization and decentralization as well as large Capital area and suburbanization in the spatial structure of capital area. With rapid growth, urbanization and industrialization are unsystematic, and growth inequality between regions caused negative effects such as discordant centralization and decentralization, fluctuating land value, and gap between living conditions. Accordingly, this study analyzed urban spatial indexes by the self-governed body in the capital area such as Seoul, Incheon, and Gyeonggi province for the analysis of the regional inequality phenomenon. We examined the characteristics of temporal and spatial changes in urban spatial structure in the capital area by utilizing the distribution pattern and density of city indexes such as population, employment, etc, and then drew the commonality of those factors through factor analysis. We evaluated the drawn results through the city standard index by each city, conducted factor score analysis, and identified the interaction between each factor and Housing Purchase Price Composite Indices index, housing rent price index(Housing Jeonse Price Composite Indices), land price fluctuation rate, diffusion ratio of house, and financial independence.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.393-402
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• 2014

ICT환경에서 통계청이 조사하여 발표한 2012년 가계금융. 복지조사에 따르면 우리나라 전체가구중 금융자산은 24.9%, 부동산은 이보다 약 3배나 많은 69.9%로 조사되었다. 문제는 정보화가 더디고, 소득분위(1~4분위)가 낮은 가구가 상대적으로 높은 비율(78.8%~69%)의 부동산자산을 보유함으로써 세계경제의 불확실성 확대와 저성장과 저소비, 정보화로 인한 재택근무 증가 등과 같은 경제구조의 변화로 부동산 가격하락 리스크에 그대로 노출되어 있어 하우스푸어와 랜트푸어와 같은 현상은 저소득층에게 더 심각한 현상이 될 수밖에 없다. 이에 상관관계가 낮은 복합자산으로 포트폴리오를 구성함으로써 개별자산 위험의 가중평균보다 전체수익은 높이면서 위험은 감소시킬 수 있다는 포트폴리오 원리에 기초하여 지역과 유형별로 상이한 ICT환경에서 부동산가격지수로 구성된 포트폴리오에 상관관계가 낮은 금융자산을 포함시킴으로써 복합자산 포트폴리오의 분산효과를 안정형과 성장형으로 나눠 실증 분석하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권1호
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• pp.435-440
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• 2022

본 연구는 부동산가격변동이 우리나라 은행의 건전성에 미치는 영향을 다중회귀모형을 이용하여 분석하였다. 분석 결과, 부동산가격변동은 대출의 증가를 통해 은행의 고정이하여신비율을 유의하게 증가시키는 것으로 나타났다. 거시경제변수 중에서 단기금리는 은행의 BIS 자기자본비율, 고정이하여신비율 및 유동성커버리지비율 등 모든 건전성 지표에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 은행특성지표 중에서 대출증가율은 BIS 자기자본비율에 유의한 음(-)의 영향을 미치고, 부동산담보대출비율은 유의한 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 고정이하여신비율은 BIS 자기자본비율에 유의한 음(-)의 영향을 미치고 유동성커리지비율은 BIS 자기자본비율에 유의한 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제25권2_2호
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• pp.315-322
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• 2022

Apartments are being established as a universal housing type because of the perception that they are excellent in preservation of asset values and convenience. In this study, through multiple regression analysis, it is a thesis that explores whether it affects the housing market in Gimhae, a small and medium-sized city in the province, and how the price flow in neighboring cities has an effect. It is possible to examine how macroeconomic variables such as the balloon effect and the lowest interest rate caused by the government's tweezers regulation bring about changes in the housing market of small and medium-sized cities in local regions.

• 토지주택연구
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• 제2권4호
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• pp.367-377
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• 2011

본 연구는 지난 2008년 리먼사태로 인한 글로벌 금융위기 이후 부동산가격의 결정요인이 어떻게 변화하는지를 VAR모형을 통해 분석하고자 하였다. 이를 위해 2000년 1분기부터 2011년 2분기까지의 전국 토지, 주택매매, 주택전세 등 부동산가격에 대해 실질GDP, 국고채수익률, 소비자물가, KOSPI, 주택건설실적, 토지가격 등을 이용하여 VAR모형을 구축하고 충격반응 및 분산분해 분석을 실시하였다. 금융위기 이후의 변화행태를 분석하기 위해 글로벌 금융위기가 발생한 2008년 3분기를 기준으로 이전과 현재까지로 분석기간을 나누어 가격결정요인 변화를 비교 분석하였다. 분석결과, 토지가격은 금융위기 이전과 비교할 때 실질GDP와 금리의 영향력은 더 커진 것으로 나타났다. 이는 토지가격이 과거에 비해 거시경제여건에 더욱 민감하게 반응하게 되었다는 사실을 보여준다. 주택매매가격도 금리나 GDP와 같이 시장기본가치에 대해 거의 영향을 받지 않고, 주택가격 자체의 변화나 전세가격의 변화에 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 최근의 전세가격 급등세가 지속되고 있음을 감안할 때 매매가격도 조만간 상승할 가능성이 크다고 예상할 수 있는 부분이다. 주택전세가격은 금융위기 이전이나 이후 모두 거시경제지표의 영향력이 약화되고, 소비자물가나 전세가격 자체의 변화에 민감하게 반응하는 것으로 나타났다. 이와 같이 부동산가격이 과거와 달리 금리, GDP 등 시장기본가치요인의 중요성이 약화된 것을 알 수 있는데, 이는 부동산시장이 금융위기 이후 인구 가구구조 변화나 가격상승 기대심리 약화, 월세전환 등 경제 외적 요인에 크게 영향을 받는 쪽으로 변화했음을 보여주는 것이라 할 수 있다. 따라서 정책당국이나 소비자, 건설업체 등 경제주체들은 경제 환경 뿐 아니라 수급상황 등 시장내부요인을 감안하여 보다 신중하게 시장에 접근할 필요가 있을 것이다.

• 지역연구
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• 제36권1호
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• pp.37-50
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• 2020

이 연구는 투자이론에서 활용되고 있는 토빈의 Q 개념을 적용하여 투자이익을 측정하고 이를 통해 서울 주택시장을 이해하고자 한다. 구체적으로 서울시 아파트와 연립·다세대주택을 대상으로 2010년부터 2018년까지 투자이익을 추정하고 공간계량모형을 이용하여 투자이익에 영향을 주는 요인들을 살펴보았다. 투자이익은 실거래가격에서 대체비용(토지비용+건축비용)을 빼는 방식과 실거래가격 대비 대체비용의 비율로 각각 추정하였다. 분석결과를 보면, 투자이익은 2018년으로 갈수록 더 커졌고 강남·서초구 및 한강 주변에서 투자이익이 높게 나타났으나 투자이익의 시공간적 변화양상은 아파트의 경우 뚜렷한 반면에 연립·다세대주택은 산발적·국지적으로 나타났다. 공간계량모형 분석결과는 주택유형과 상관없이 고밀·신축개발이 많은 지역에서 투자이익이 높았다. 이 연구의 접근방법과 결과는 향후 주택 공급 정책, 투자이익 환수, 지역 경쟁력 측정, 가격 거품 측정 등에 대한 논의를 위한 기초 자료가 될 것이다.