Purpose Recently, there has been an increase in attempts to analyze social phenomena, consumption trends, and consumption behavior through a vast amount of customer data such as web search traffic information and social buzz information in various fields such as flu prediction and real estate price prediction. Internet portal service providers such as google and naver are disclosing web search traffic information of online users as services such as google trends and naver trends. Academic and industry are paying attention to research on information search behavior and utilization of online users based on the web search traffic information. Although there are many studies predicting social phenomena, consumption trends, political polls, etc. based on web search traffic information, it is hard to find the research to explain and predict tourism demand and establish tourism policy using it. In this study, we try to use web search traffic information to explain the tourism demand for major cities in Gangwon-do, the representative tourist area in Korea, and to develop a nowcasting model for the demand. Design/methodology/approach In the first step, the literature review on travel demand and web search traffic was conducted in parallel in two directions. In the second stage, we conducted a qualitative research to confirm the information retrieval behavior of the traveler. In the next step, we extracted the representative tourist cities of Gangwon-do and confirmed which keywords were used for the search. In the fourth step, we collected tourist demand data to be used as a dependent variable and collected web search traffic information of each keyword to be used as an independent variable. In the fifth step, we set up a time series benchmark model, and added the web search traffic information to this model to confirm whether the prediction model improved. In the last stage, we analyze the prediction models that are finally selected as optimal and confirm whether the influence of the keywords on the prediction of travel demand. Findings This study has developed a tourism demand forecasting model of Gangwon-do, a representative tourist destination in Korea, by expanding and applying web search traffic information to tourism demand forecasting. We compared the existing time series model with the benchmarking model and confirmed the superiority of the proposed model. In addition, this study also confirms that web search traffic information has a positive correlation with travel demand and precedes it by one or two months, thereby asserting its suitability as a prediction model. Furthermore, by deriving search keywords that have a significant effect on tourism demand forecast for each city, representative characteristics of each region can be selected.
본 논문은 전국과 서울, 부산, 대구, 광주, 대전을 대상으로 아파트 전세가율의 동조화 현상과 변동률을 분석하여 향후 방향성을 찾아보는데 목적이 있다. 이를 위해 국민은행 주택통계에서 2000년 1월부터 2019년 11월까지 총 239개 월간자료를 이용하였다. 상관관계분석에서 전국은 서울, 부산, 인천, 대구 순서로 높은 상관계수를 보여 주었다. 서울은 각 도시와 큰 특징 없이 0.3대의 동일한 수치로 보인 반면 부산과 대전, 대구의 3개 도시는 서로 연관성이 높은 관계로 나타났다. 회귀분석결과, 전국과 주요 5개 도시는 모두 양(+)의 수치를 보여 모두 동일한 방향으로 움직이고 있지만 부산과 서울은 상대적으로 크게 반응하는 것으로 나타났다. 충격반응에서 전국은 서울의 변동에 의해 가장 큰 충격을 받고 있으며, 대구는 부산과 대전에 의해 상대적으로 큰 충격을 받아온 것으로 나타났다. 서울의 전세가율이 최근 3년 동안 가장 강하게 감소하고 있어 갭 투자로 인한 손실이 발생하지 않도록 주의가 필요한 시점이다. 차후 연구를 통해 전세가율과 매매가와의 관계를 살펴본다면 한국 아파트시장을 매우 잘 이해할 수 있을 것이다.
글로벌 금융위기를 겪고 난 이후, 주요 선진국에서는 가계부채/GDP 비율이 하락하는 경향을 보이고 있으나, 우리나라는 여전히 상승추세에 있으며, 가계부채 중 제일 큰 비중을 차지하는 주택담보대출은 최근 주택가격 하락으로 하우스푸어를 양산한 결과를 초래하였다. 본 연구는 최근 사회적 문제로 대두되고 있는 하우스푸어의 규모를 분석하는 한편, 하우스푸어의 형성배경에 주목하였다. 이는 하우스푸어의 문제가 일차적으로 개인과 금융기관 간의 금융거래에 기인하는 문제임에도 불구하고, 다양한 사회경제적 요인이 내재하고 있음을 간과할 수 없기 때문이다. 또한 이들 하우스푸어 문제를 해결하기 위해 사회적으로 어떠한 정책 방향을 설정해야 하는지 공적 개입 측면에서 현황과 향후 방향을 제안해보고자 한다. 우선 재무적관점에서 하우스푸어 규모를 추정하기 위한 판단지표로 DSR, LTA를 활용하였다. 재무적 위험을 판단하기 위한 임계치로 DSR은 40%, LTA는 100%로 가정하였다. 한편 LTA 산정과정에서 부동산자산의 평가액은 조사가격의 60%와 100%의 두가지 경우를 가정하였다. 다음으로 하우스푸어의 형성배경으로 사회 경제적 여건변화에 따른 가계의 차입의존도 증가, 금융기관의 과잉 대출경쟁, 부동산 시장의 장기침체, 주택담보대출 관련 제도적 문제 등이 원인인 것으로 파악되었다. 이처럼 하우스푸어의 발생에 대한 책임소재는 개인적인 문제 뿐 아니라 구조적 요인과 정책실패요인도 존재하고 있으며, 주택시장과 국민경제에 미치는 영향을 간과할 수 없다는 점에서 공적 개입의 필요성이 존재한다. 공적개입의 기본 방향은 공적 자금 부담을 최소화하고 시장기능을 활성화하는 차원에서 이루어져야 할 것이다. 또한 현재 하우스푸어 관련 정책으로 수행되고 있는 희망임대주택 리츠사업의 경우, 장기적으로는 대출거래 당사자인 대출기관도 책임을 부담하는 방식으로의 개선이 필요하다.
As the fastest growing office transaction volume in Korea, there's been a need for development of indicators to accurately diagnose the office capital market. The purpose of this paper is experimentally calculate to the office price index for effective benchmark indices in Seoul. The quantitative methodology used a Case-Shiller Repeat Sales Model (1991), based on actual multiple office transaction dataset with over minimum 1,653 ㎡ from Q3 1999 to 4Q 2019 in the case of 1,536 buildings within Seoul Metropolitan. In addition, the collected historical data and spatial statistical analysis tools were treated with the SAS 9.4 and ArcGIS 10.7 programs. The main empirical results of research are briefly summarized as follows; First, Seoul office price index was estimated to be 344.3 point (2001.1Q=100.0P) at the end of 2019, and has more than tripled over the past two decades. it means that the sales price of office per 3.3 ㎡ has consistently risen more than 12% every year since 2000, which is far above the indices for apartment housing index, announced by the MOLIT (2009). Second, between quarterly and annual office price index for the two-step estimation of the MIT Real Estate Research Center (MIT/CRE), T, L, AL variables have statistically significant coefficient (Beta) all of the mode l (p<0.01). Third, it was possible to produce a more stable office price index against the basic index by using the Moore-Penrose's pseoudo inverse technique at low transaction frequency. Fourth, as an lagging indicators, the office price index is closely related to key macroeconomic indicators, such as GDP(+), KOSPI(+), interest rates (5-year KTB, -). This facts indicate that long-term office investment tends to outperform other financial assets owing to high return and low risk pattern. In conclusion, these findings are practically meaningful to presenting an new office price index that increases accuracy and then attempting to preliminary applications for the case of Seoul. Moreover, it can provide sincerely useful benchmark about investing an office and predicting changes of the sales price among market participants (e.g. policy maker, investor, landlord, tenant, user) in the future.
국토센서스 사업은 지목불일치 문제를 해결하고 실제 토지이용을 반영할 수 있도록 전국의 토지를 정기적으로 직접 조사하는 작업이다. 그에 따라 본 연구는 국토센서스 사업뿐만 아니라 관련된 토지·주택조사가 투입된 예산 대비 실제로 사회적 후생의 증대를 가져오는지 검토하고, 사업의 타당성을 점검하고자 하였다. 국토센서스 사업의 경제적 가치는 조건부 가치 추정법의 단일경계모형과 이중양분선택법을 동시에 활용하여 지적체계 개선 사업의 타당성을 추정하고자 하였다. 단일경계모형과 이중양분선택법에 의한 편익 가운데, 보수적인 결과가 나온 단일경계모형으로도 본 사업의 비용편익비율은 1을 상회한다. 향후 이 사업의 추진 과정에서 예상보다 비용이 증가하거나, 지금 본 연구에서 상정한 것과 달리 현실에서는 편익이 적게 나올 수도 있다. 미래의 사업추진에는 현재 우리가 모두 알기 힘든 불확실성이 있기 때문이다. 그러한 불확실성에 대해서는 앞으로 현명하게 대처하고, 비효율성을 통제하기 위한 진지한 노력이 필요하다.
With the popularization of big data environment, big data have been highlighted as a key information strategy to establish national spatial data infrastructure for a scientific land policy and the extension of the creative economy. Especially interesting from our point of view is the cadastral information is a core national information source that forms the basis of spatial information that leads to people's daily life including the production and consumption of information related to real estate. The purpose of our paper is to suggest the scheme of big data analytics with respect to the articles of cadastral resurvey project in order to approach cadastral information in terms of spatial data integration. As specific research method, the TM (Text Mining) package from R was used to read various formats of news reports as texts, and nouns were extracted by using the KoNLP package. That is, we searched the main keywords regarding cadastral resurvey, performing extraction of compound noun and data mining analysis. And visualization of the results was presented. In addition, new reports related to cadastral resurvey between 2012 and 2014 were searched in newspapers, and nouns were extracted from the searched data for the data mining analysis of cadastral information. Furthermore, the approval rating, reliability, and improvement of rules were presented through correlation analyses among the extracted compound nouns. As a result of the correlation analysis among the most frequently used ones of the extracted nouns, five groups of data consisting of 133 keywords were generated. The most frequently appeared words were "cadastral resurvey," "civil complaint," "dispute," "cadastral survey," "lawsuit," "settlement," "mediation," "discrepant land," and "parcel." In Conclusions, the cadastral resurvey performed in some local governments has been proceeding smoothly as positive results. On the other hands, disputes from owner of land have been provoking a stream of complaints from parcel surveying for the cadastral resurvey. Through such keyword analysis, various public opinion and the types of civil complaints related to the cadastral resurvey project can be identified to prevent them through pre-emptive responses for direct call centre on the cadastral surveying, Electronic civil service and customer counseling, and high quality services about cadastral information can be provided. This study, therefore, provides a stepping stones for developing an account of big data analytics which is able to comprehensively examine and visualize a variety of news report and opinions in cadastral resurvey project promotion. Henceforth, this will contribute to establish the foundation for a framework of the information utilization, enabling scientific decision making with speediness and correctness.
This study was conducted to derive useful predictive variations for the qualitative supply of homes to provide information to real estate venture businesses and other business owners in neighborhood amenities and significant basic information to housing suppliers and policy makers. For this purpose, a number of apartment dwellers in Seoul were surveyed to examine their housing satisfaction, difference in housing satisfaction according to variables, and any relevant correlations. In detail, 500 apartment dwellers in Seoul were surveyed from September 1, 2009 to September 20, 2009 to gather resources that were processed through SPSS 14.0 to find percentage of frequency, mean, standard deviations, t-test, ANOVA, and Duncan Multiple Ranger's Test. The following were the findings of this study: First, housing satisfaction of apartment dwellers in Seoul was above average with the highest satisfaction with neighborhood environment. Second, satisfaction with amenities was significantly affected by dweller-related variables. Gangnam dwellers were more satisfied with housing environment and community environment than Gangbuk dwellers. By age, people in 20s and 30s showed high satisfaction with housing environment. Satisfaction with community environment was high among 20s, 30s and 40s. Satisfaction with management conditions was high among 20s. Also, satisfaction was high when housing period was between 1 and 10 years. By size, dwellers in 40py or larger homes showed high satisfaction with housing environment and management conditions. Dwellers in 30py and 40py or larger homes were satisfied with community environment. By ownership, dwellers with ownership of their homes showed high satisfaction. Third, there was a significant difference in satisfaction with neighborhood and social environments according to dweller-related variables. By region, dwellers of Gangnam area showed high satisfaction with neighborhood environment. By age, people in 20s, 30s and 40s showed high satisfaction with neighborhood environment. Also, satisfaction with neighborhood environment was high when housing period was around 10 years. By size, dwellers in 30py and 40py or larger homes were satisfied with neighborhood and social environments. Fourth, there was a close correlation between satisfaction with housing environment and satisfaction with community environment, and between satisfaction with community environment and satisfaction with management conditions. Thus, most dwellers that were satisfied with one variable of housing environment showed high satisfaction with other variables.
본 연구는 한일 수도권 신도시 및 신도시 내 주요 단지의 인구 구조와 고령화율에 대한 시계열적 변화 과정을 살펴보고, 고령화율이 높은 단지의 주택공급 특성 비교를 통하여 신도시 고령화에 영향을 미친 요소들에 대한 한일간 차이를 밝히고자 하였다. 일본의 다마뉴타운 초기에 개발된 공동주택단지를 중심으로 급격한 고령화가 진행 중에 있으며 단지의 최초 입주시기와 비례하여 고령화율이 증가하는 경향을 보이고 있다. 이는 초기 이주가구 중 임대주택 거주자일수록 주택의 협소함 등으로 인해 자녀세대의 세대분리 시점이 빠르게 나타나 고령화의 한 원인으로 작용하였기 때문이다. 한편 한국 분당신도시의 경우 학령인구의 지속적인 유입으로 수도권 및 서울보다 낮은 고령화율 및 고령화 속도를 유지하고 있으나, 일부 대형주택을 중심으로 부동산 거래 침체로 인해 고령화의 가능성이 높아지고 있다. 2010년 시점부터 중동신도시를 제외한 나머지 4개 수도권 1기 신도시에서 인구가 감소하는 추세로 전환되었고, 다마뉴타운 초기개발지구와 같이 내 외부적인 요인에 의해 특정시점부터 급속하게 쇠퇴하는 경우가 발생할 수 있으므로 단지 거주자들의 인구구성 변화 및 고령화 진행속도를 지속적으로 모니터링 할 필요가 있다.
본 연구의 목적은 최근 감소하고 있는 우리나라 인구 증감 현상에 대해 지역 및 주택 시장 특성을 통해 인구 증감 요인을 파악하는 데 있다. 전국 85개시의 최근 5년간 지역별 인구 증가율 평균을 종속 변수로 하고 최근 5년 간 지역 및 주택 시장 특성 요인 변수들의 평균을 독립변수로 하는 다중회귀를 분석 방법으로 활용하였다. 분석결과, 최근 5년 간 지역별 인구 증가율에 유의미한 영향을 미친 지역 및 주택 시장 변수는 출산율, 고용률, 생산 가능 인구 증가율, 아파트 비율, 분양권 전매 비율, 아파트 거래 회전 증가율, 천인당 사업체 수 등이었으며 최근 5년 간 지역별 인구가 증가한 지역으로는 서울과 광역시를 제외한 수도권 일부와 비수도권 지방 중 공공 기관 이전(혁신도시), 택지개발 등이 있는 지역들이었다. 따라서 분석 결과를 종합할 때 지역의 인구를 증가시키기 위해서는 안정된 일자리와 그와 연계된 적절한 주택 공급이 전제 되어야 함을 의미한다. 본 연구의 이러한 연구 결과는 인구감소를 겪고 있는 지방 중소도시 등 수도권 이외 지역 등을 위한 정부 차원에서 지역 균형발전을 위한 정책적 시사점을 제시하였다는 점에 연구의 의의가 있다고 할 수 있다.
제주특별자치도 출범, 순유입입구 증가 등으로 제주 지역경제는 2011년부터 전국보다 높은 경제성장세를 보이고 있으나, 2016년 이후 경제성장이 둔화되고 있다. 본 연구에서는 지역경제의 변화요인이 많았던 제주도를 대상으로 2010년부터 2016년까지 산업별 생산액과 종사자수를 이용하여 동태적 변이할당분석을 실시하였다. 분석결과 제주 지역경제는 국가성장에 의존하는 산업구조에서 벗어나 산업구조와 지역의 경쟁력에 의한 산업구조로 성장하고 있다고 할 수 있다. 생산액과 종사자수에 대해 산업구조 효과와 경쟁 효과가 모두 양(+)의 값을 갖는 산업으로 전기 가스 증기 및 수도사업, 건설업, 숙박 및 음식점업, 사업서비스업으로 분석되었다. 이들 산업은 제주 지역경제에 긍정적인 영향을 미치고 있는 산업들이라 할 수 있다. 앞에서 언급한 산업들은 여타 지역에 비해 성장률이 높을 뿐만 아니라 제주 지역경제를 견인하는 사업이라 할 수 있다. 이 산업들이 지속적으로 제주 지역경제에 기여할 수 있도록 장기적인 관점에서 정책적 제도적 지원이 필요하다고 하겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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