Profit, the performance of an apartment development project, is directly affected by the sales ratio, unit sale price, financial costs, land costs and construction costs. However, these factors fluctuate in response to changes in the environment, including various stake holders, and the profits fluctuate as a result. In order to ensure that profits are managed within target levels, these factors must be able to be predicted, controlled and monitored and managed up to the start, sale, and end stages of the project. The purpose of this study is to develop a profit risk management model for apartment development projects. The results of this study will contribute to the establishment of academic basis for the dynamic management of project profits that fluctuate with time and environment. And in practice, it will help project developers manage their business revenue to the proper level. In addition, the risks that occur from time to time can be identified quantitatively and visually, and it is expected that it will be easier to derive consensus points for smooth business progress by reducing conflicts of interest among stakeholders.
최근 불완전한 주택 시장 극복 및 효율적인 주차장 운영, 교통수요관리 등의 목적으로 주차장 분리분양제(Unbundled Parking System)가 주목을 받고 있다. 주차장 분리분양제는 주거공간과 주차공간을 독립적으로 분리하여 분양함으로써 기존 분양가 보다 낮은 분양가로 공급이 가능하다는 장점이 있어 미국, 프랑스 등 일부 국가에서는 이미 시행되고 있으며, 그 효과가 검증된 제도이다. 본 연구는 주차장 분리분양제 도입을 위해 초석을 다지는 연구로 서울시 공동주택 매매가를 기준으로 3개의 군집으로 분류하여 각 군집당 100인을 대상으로 주차장 분리분양제에 대한 선호도 조사를 실시하고, 분양할인율에 대한 선택확률을 추정하고자 하였다. 주차장 분리분양제에 대한 선호조사 결과 3개의 모든 군집에서 유사한 수준(1군집: 68%. 2군집: 62%, 3군집 65%)으로 나타났다. 젊은 층에서 보다 긍정적인 면을 보이는 것으로 나타났으며, 차량을 소유하지 않은 미소유집단의 선호가 더욱 높게 나타났다. 주차장 분리분양제도의 선택 효용 및 확률을 추정한 결과 차량의 미소유집단에서 주차장 분리분양제의 선호에 대해 효용값이 가장 높게 나타났으며, 1군집의 경우 할인율 14%(평균 매매가 적용시 평당 637만원 할인), 주차요금 10만원/월일 경우 69%가 주차장 분리분양제를 선택하는 것으로 나타났으며, 2군집의 경우(평균 매매가 적용시 평당 393만원 할인) 77%, 3군집의 경우(평당 매매가 적용시 227만원 할인) 62%가 주차장 분리분양제를 선택하는 것으로 나타났다.
최근 정부 정책의 변화와 맞물려 오피스텔은 수도권을 중심으로 사무실과 아파트 가격이 급등하면서 새로운 대체 투자 대안이 되고 있다. 그러나 오피스텔의 선행연구 부재와 더불어 지표를 공표하는 민관기관 역시 표본샘플 부족으로 정확도 저하의 한계를 지녔다. 이들은 공통적으로 시세에 기반한 가격지수를 활용하는데, 시장보다 후행하고 변동성이 적어 평활화 문제가 꾸준히 제기되어 왔다. 따라서 본 연구의 목적은 국토교통부가 최초 공개한 시점부터 지난해까지 실거래가 이루어진 매매(2006~2020), 전·월세(2011~2020) 데이터 자료를 이용하여 서울시 오피스텔 가격지수를 산출하는 것이다. 이를 규명하기 위한 실증방법론으로 반복매매모형을 채택하여 주요 지표인 매매, 전세, 월세지수를 각각 산정하고, 그 외에 보조지표에 해당하는 전월세전환율도 개선된 형태로 함께 개발하였다. 수집된 자료결과 및 통계해석의 정확성을 기하기 위한 지원도구는 SAS 9.4로 일괄 처리하였다. 본 연구의 실증분석 결과를 간단히 요약하면, 다음과 같이 정리할 수 있다. 첫째, 2020년말 서울시 오피스텔 매매지수는 132.5P, 전세지수는 163.9P(2011.1Q=100.0P)이며, 월세는 원점인 100.0P선에서 밑돌았다. 오피스텔의 지수 유형별 월세가 공실 위험으로 비교적 보합세를 유지한 가운데, 수요가 풍부한 매매가와 전세금 상승세가 지속되는 차이를 보인 것으로 해석된다. 둘째, 주택유형별 매매가 증가폭은 오피스텔이 아파트, 연립다세대 등 다른 주택유형보다 낮은 자산으로 드러났다. 모형의 설명력은 표준오차 평균이 0.02 이하로 적합도가 뛰어난 것으로 판명되었다. 셋째, 본 연구가 추정한 가격지수를 한국부동산원, KB국민은행 등 유사 발표기관의 지표와 상호 비교하면, 변이가 크게 나타나 고질적인 평활화 문제를 해결할 수 있는 가능성을 확인하였다. 결론적으로 본 연구는 코로나 19와 같이 경기 불확실성이 큰 상황 하에서, 서울시 오피스텔 실거래가 지수 산정 제시와 시험 모의적용을 새롭게 시도함으로써 향후 시장참가자들이 가격동향 및 변화를 예측하는데 유의미한 의의를 둘 수 있다.
본 연구는 근린유흥시설의 분포를 나타내는 헤도닉 모델의 근린변수가 지리정보시스템의 공간분석기능을 충분히 이용하여 측정되었을 경우, 그렇지 않을 경우에 비해 해당변수를 포함하는 헤도닉 모델의 통계적 질을 향상시킬 수 있는 가를 평가하고 있다. 평가결과는 해당변수가 지리정보시스템의 공간분석기능을 충분히 이용하여 측정되었을 경우가 헤도닉 모델의 설명력측면에서 우월함을 보이고 있다. 본 연구결과는 지리정보시스템이 단순한 직선거리를 추정하는 것 이상으로 헤도닉 모델의 질을 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다는 것을 보이고 있으며 주택시장의 행태를 설명하는 이론적으로 타당한 근린변수의 측정을 위해 보다 적극적으로 이용되어야 함을 실증적으로 보이고 있다.
Kim, Il Kyu;Lee, Woo-Joo;Yoon, Jin Hee;Choi, Seung Hoe
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제16권1호
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pp.72-80
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2016
Re-auction happens when a bid winner defaults on the payment without making second in-line purchase declaration even after determining sales permission. This is a process of selling under the court's authority. Re-auctioning contract price of real estate is largely influenced by the real estate business, real estate value, and the number of bidders. This paper is designed to establish a statistical model that deals with the number of bidders participating especially in apartment re-auctioning. For these, diverse factors are taken into consideration, including ratio of minimum sales value from the point of selling to re-auctioning, number of bidders at the time of selling, investment value of the real estate, and so forth. As an attempt to consider ambiguous and vague factors, this paper presents a comparatively vague concept of real estate and bidders as trapezoid fuzzy number. Two different methods based on the least squares estimation are applied to fuzzy regression model in this paper. The first method is the estimating method applying substitution after obtaining the estimators of regression coefficients, and the other method is to estimate directly from the estimating procedure without substitution. These methods are provided in application for re-auction data, and appropriate performance measure is also provided to compare the accuracies.
지리가중회귀 모델(GWR)은 국지적으로 이질적인 부동산 가격을 추정할 수 있는 도구로 폭넓게 활용되어 왔다. 그럼에도 불구하고 GWR은 공간적으로 이질적인 가격결정요인의 선택이나 국지적 추정에서의 관측치 수의 제한 등과 같은 한계를 가지고 있다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위한 대안으로 최근 주목받고 있는 지리가중라소 모델(GWL)을 이용하여 국지적으로 다양한 부동산 가격결정요인들을 탐색하고, 부동산 가격 추정에 있어서 GWL 모델의 적용가능성을 살펴보고자 한다. 이를 위해 서울시 아파트 가격을 대상으로 OLS, GWR, GWL의 헤도닉 모델을 구축하였으며, 모델의 설명력, 예측력, 다중공선성 측면에서 이들을 비교 분석하였다. 그 결과, 전역적 모델에 비해 국지적 모델이 전체적인 설명력, 예측력이 우수한 것으로 나타났으며, 특히 국지적 모델 중 GWL 모델은 다중공선성 문제를 자동적으로 해결하면서 공간적으로 이질적인 가격 결정요인 집합들을 도출하였고, 다른 모델들에 비해 상당히 높은 설명력과 예측력을 보여주고 있다. 본 연구에서 적용한 GWL 모델은 고차원의 데이터셋에서 유의미한 독립 변수들을 효율적으로 선정하는데 직접적인 도움을 줌으로써 부동산과 같이 대용량의 복잡한 구조를 가진 공간 빅데이터를 위한 유용한 분석 기법으로 활용될 수 있을 것이다.
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.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제25권5호
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pp.489-499
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2018
Jeonse is a unique property rental system in Korea in which a tenant pays a part of the price of a leased property as a fixed amount security deposit and gets back the entire deposit when the tenant moves out at the end of the tenancy. Jeonse deposit is very important in the Korean real estate market since it is directly related to the residential property sales price and it is a key indicator to predict future real estate market trend. Jeonse deposit data shows a skewed and heteroscedastic distribution and the commonly used mean regression model may be inappropriate for the analysis of Jeonse deposit data. In this paper, we apply a Bayesian quantile regression model to analyze Jeonse deposit data, which is non-parametric and does not require any distributional assumptions. Analysis results show that the quantile regression coefficients of most explanatory variables change dramatically for different quantiles. The regression coefficients of some variables have different signs for different quantiles, implying that even the same variable may affect the Jeonse deposit in the opposite direction depending on the amount of deposit.
공동주택 분양시장에서 투자자와 실수요자를 구분하여 파악하는 것은 마케팅전략의 수립과 마케팅범위를 확정하는데 중요한 요소가 된다. 실수요자의 범위와 특성을 파악하고 효율적인 마케팅전략을 수립한다면 비용을 절약하여 이익을 극대화 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 공동주택 분양시장에 참여하는 시장참여자를 투자자와 실수요자로 분류한 뒤 그 특성차이를 살펴보았다. 분석에 활용된 자료는 국내 상위10대 건설회사 중 한곳으로부터 제공받은 주택분양관련 자료이다. 이 자료는 부산 및 경남지역에서 분양한 5,549세대의 주택정보 및 계약자 정보를 포함하고 있다. 분석결과 투자자는 실수요자에 비해 더 먼 거리에서 접근하는 것으로 나타났으며, 연령이 높아질수록, 가격이 낮을수록 투자자의 참여확률을 높이는 것으로 나타났다. 부산과 경남으로 지역을 구분하여 분석할 경우 경남은 표본전체 모형과 유사한 결과를 나타냈으나 부산은 일부 상이한 결과를 나타냈다. 부산이 상이한 분석결과를 나타낸 것은 지역에서 발생하는 인구특성의 변화현상과 관련된 것으로 해석된다. 이러한 결과들은 시장에 따라 투자자의 특성이 다름을 실증적으로 보여준다.
본 연구의 목적은 유동성 관련 변수가 주택시장에 미치는 영향과 지역별 영향력의 차이를 벡터자기회귀모형을 이용하여 실증분석하고 정책적 시사점을 도출하는데 있다. 2003년 10월부터 2012년 5월까지의 월별 시계열 자료를 사용하여 유동성 관련 변수는 주택담보대출금리, 주택담보대출금, 금융기관유동성, 종합주가지수로 하였고 전국, 서울, 강남, 강북의 아파트 매매가격을 분석대상으로 하였다. 그랜저인과관계 검정결과, 주택담보대출금리와 주택담보대출금이 지역별 매매가격에 강하게 인과관계가 있었다. 이후 충격반응 분석결과, 각 변수 충격에 대해 매매가격은 지열별로 차이는 존재하였으나 매매가격 자체에 가장 크게 지속적인 양(+)의 반응을 보였고 주택담보대출금리는 음(-), 주택담보대출금은 양(+), 금융기관유동성은 양(+), 종합주가지수는 양(+)의 반응을 보였다. 매매가격 충격에 종합주가지수는 음(-)의 반응을 보였다. 유동성의 변화가 주택가격을 상승시킬 수 있고 강남지역이 강북지역에 비해 주택투자적인 요인이 크다는 것을 실증적으로 확인하였다. 정부는 현재의 경제상황을 고려해 저금리 기조를 유지하면서 시장의 유동성이 부동산이 아닌 산업활동으로 투입될 수 있도록 해야하며 지역별로 차별화된 정책을 수립 집행해야 부동산 정책효과를 크게 거둘 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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