• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제17권6호
• /
• pp.566-576
• /
• 2016

일반적으로 부동산 매매시장과 경매시장 간에는 다양한 측면에서 긴밀한 연관관계가 있는 것으로 알려져 있다. 또한 매체에서는 경매시장이 매매시장 경기를 선도하는 주요한 변수로 언급되었다. 본 논문에서는 서브프라임 금융위기 이전의 주택시장 활황기와 이후의 주택시장 침체기 각 시기별로 주택매매시장 및 주택전세시장과 주택경매시장 간의 관계를 벡터오차수정모형(VECM; Vector Error Correction Model)을 이용하여 분석하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 국내 대표적인 부동산시장이며, 시단위에서 가장 많은 경매물건이 거래되는 서울시의 아파트를 대상으로 연구를 진행하였다. 분석변수는 주택매매가격지수, 주택전세가격지수, 낙찰율, 낙찰가율을 활용하였다. 본 연구에서는 서브프라임 금융위기 발생 이전인 2002년 1월부터 2008년 12월까지를 Model 1로, 2009년 1월부터 최근 2015년 11월까지를 Model 2로 구분하여 비교분석하였다. 분석결과 경매시장의 경우 주택시장 변동에 상대적으로 덜 민감한 것으로 나타났다. 하지만 반대로, 경매시장 충격에는 주택시장이 유의미한 변동을 나타내는 것으로 확인되었다. 이는 경매시장 변화가 주택시장 변동에 선행하는 것을 의미하며 하나의 거래시장으로 경매시장이 활성화되고 있음을 나타낸다. 중앙정부에서는 경매시장의 중요성을 정확히 인지하고 가격변동추이를 면밀히 확인할 필요가 있다. 또한 투자주체들 역시 경매시장에 대한 전문성을 확보할 필요가 있다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제16권9호
• /
• pp.6315-6324
• /
• 2015

본 연구에서는 2008년 금융위기 이후 부동산 정책에서 많은 비중을 차지하는 서울의 아파트 전세가격에 가계경제가 어떤 영향을 미치는지 2009년 1월부터 2013년 12월까지 자료를 이용하여 VAR모형을 통해 실증분석하였다. 서울의 전세가격에 미치는 가계경제변수들은 서울 아파트 매매가격, 소비자물가지수, 고용률, 실질GNI, 가계대출금액으로 구성하였다. 분석결과에 따르면, 서울 아파트 전세가격은 단기적으로 가계경제변수들에 영향력을 받는 것으로 나타났다. 또한 가계경제변수들의 구조적 충격에 따른 서울 아파트 전세가격 변동의 상대적 기여도는 단기적으로는 서울 아파트 전세가격 자체 충격에 가장 큰 영향력을 받으며, 시간이 지날수록 가계변수들의 영향력이 커지는 것으로 나타났다. 본 연구결과를 통해 가계경제를 이루는 어떤 요인들이 주택전세가격에 많은 영향을 미치는지 파악할 수 있어 향후 주택가격 안정화를 위한 정책수립에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국건설관리학회논문집
• /
• 제11권5호
• /
• pp.41-52
• /
• 2010

리츠는 주식시장에 상장되어 있으면서 부동산 개발을 위한 자금조달의 성격과 부동산에 투자하는 특징도 있으므로, 주식 시장과 건설 및 부동산시장과 관계가 있을 것으로 예상할 수 있다. 본 연구에서는 리츠와 주식시장, 건설 및 부동산 경기와 관계된 지표들을 시계열 분석하여, 리츠와의 영향관계를 분석하였다. 시계열 분석은 백터자기회귀모형과 백터오차수정모형을 사용하였으며, 다음의 세 부분으로 분류하여 분석하였다. 첫째, 리츠와 건설 코스피 지수와의 관계를 분석한 결과, 건설 코스피 지수가 리츠에 영향을 주는 것으로 분석되었다. 둘째, 리츠와 건설경기 동행지수인 건축착공면적, 부동산 경기 지수인 오피스 임대지수와 주택매매가격지수와의 관계를 분석하였다. 각 지표들은 서로 인과관계는 없는 것으로 분석되었지만, 리츠와 주택매매가격지수는 서로에게 영향을 주는 것으로 분석되었다. 셋째, 리츠와 건설경기 선행지수인 건축허가면적의 관계를 분석하였다. 두 지표는 서로 인과관계가 없는 것으로 분석되었지만, 건축허가면적이 리츠에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구를 통해 리츠는 주식시장과 주택경기, 건설경기 선행지표인 건축허가 면적에 영향을 받지만, 건설경기 동행지표인 건축착공면적과 오피스 임대지수에는 상대적으로 영향을 작게 받는 것으로 분석되었다.

• 한국건설관리학회논문집
• /
• 제20권6호
• /
• pp.132-141
• /
• 2019

1990년대 한국의 건설 시장은 GDP대비 20%를 상회하며 계속해서 성장해 왔다. 2015년에는 30년 이상의 노후 공동주택이 403만호에 이르렀고, 2019년 현재까지 계속해서 증가하고 있다. 특히 공공임대 주택의 비율은 한국 전체 노후공동주택의 90.6%를 차지한다. 리모델링 및 재건축 등 건설사업의 타당성 검토 전에 활용이 가능한 사업유형 분류기준을 가격영향요인분석과 주택 건설 관련제도의 분석을 통해 체크리스트를 제시하였다. 공공임대주택의 가격영향요인 32개와 주택건설제도 기반 20개 지표를 사례적용 한 결과 대상단지는 재건축사업이 적합한 것으로 판단되었고, 56개 단지에 확대 적용해본결과 22개단지가 리모델링이 적합한 단지로 판단되었다. 본 연구는 국내 임대주택 건설환경과 삶의 질 향상을 위한 노후공동주택 성능향상에 활용가능하고, 특수성을 시사하는 것에 충분한 의미가 있다. 향후 연구에서는 체크리스트의 정량화를 위한 연구가 필요하다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제11권11호
• /
• pp.59-70
• /
• 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.

• 부동산연구
• /
• 제27권3호
• /
• pp.71-86
• /
• 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.

• 한국경제지리학회지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.592-609
• /
• 2019

본 논문은 서브프라임 부동산 투자자를 활용해서 레버리지 주기 이론의 지리적 확장을 시도한다. 레버리지 주기 이론은 낙관적 구매자 중심의 거래구성 재편으로 기초요인 변화와 무관한 자산가격 변동을 입증했지만, 금융위기의 지리적 기원을 설명하기 위해서는 저소득층 주거지역이 몰려 있는 불황 주택시장에서 이 이론이 어떻게 작동하는 지를 파악해야 한다. 불황 주택시장에서 서브프라임 부동산 투자자는 저소득층 주거지역에 집중했고, 이에 따라 저소득층 주거지역의 주택거래는 부동산 투자자 중심으로 구성되었다. 새로운 행위주체로서 서브프라임 부동산 투자자의 발굴은 레버리지 주기 이론을 자본투자의 취약지역이었던 불황 주택시장에 적용할 수 있는 토대를 마련한다. 이와 같은 시도는 경제이론의 지리적 재해석으로 경제지리학이 경제현상의 시공간적 맥락을 어떻게 복구할 수 있는지를 예시한다.

• 대한지리학회지
• /
• 제38권6호
• /
• pp.949-960
• /
• 2003

본 연구에서는 점 객체 (Point Object)를 이용하여 수치지도상에 아파트 단지의 위치를 표현하는 다양한 방법에 따라 GIS와 헤도닉 함수를 이용한 대기질의 한계잠재가격의 추정치가 달라지는 문제점을 검토하였다. 본 연구에서 다루어진 수치지도상에 아파트 단지의 위치를 표현방법은 아파트 단지의 중심점을 이용하는 방법, 중심점에서 수평으로 우측 100미터 떨어진 점을 이용하는 방법, 중심점에서 수평으로 우측 50미터 떨어진 점을 이용하는 방법, 중심점에서 수평으로 좌측 100 미터 떨어진 점을 이용하는 방법 등이다. 4가지 방법은 개별 아파트가 아닌 아파트 단지별로 아파트의 가격과 속성이 공개되는 현재와 같은 상황에서 아파트 단지를 대표할 수 있는 점들로 가정되었다. 4개의 방법을 통해 각기 다른 지점에 표현된 수치지도상의 아파트 위치와 GIS를 이용하여 헤도닉 함수추정에 필수적인 위치변수가 측정되었다. 그리고 측정된 위치변수, 아파트의 물리적 속성을 나타내주는 변수, 아파트 위치에서의 미세먼지 (PM10) 수준을 나타내는 변수를 포함한 4개의 헤도닉 함수가 추정되었다. 또한 추정결과를 이용하여 미세먼지의 한계잠재가격이 추정되어 그 크기가 상호 비교되었다. 추정된 4개 함수간에 존재하는 차이를 중심점을 이용했을 경우의 얻어진 한계잠재가격을 기준으로 상호비교할 경우 그 크기의 차이는 3.33%에서 11.91% 정도임이 드러났다. 이는 중심점을 이용했을 경우 얻어진 데이터에 다른 함수식이나 다른 추정방법을 적용하였을 경우에 얻어지는 한계잠재가격들 간의 차이보다 크거나 유사한 것이다. 본 연구의 시사점은 GIS와 헤도닉 함수를 이용한 대기질의 한계잠재가격의 추정시 수치지도상의 아파트단지 위치표현방법이 적지 않은 영향을 미치기 때문에 다양한 위치표현 방법을 시도하여 분석결과가 민감하게 변하는 가를 주의 깊게 분석해야 한다는 점이다.

• 대한가정학회지
• /
• 제37권4호
• /
• pp.41-58
• /
• 1999

The purposes of this study were 1) to segment the market based on purchase frequency of products such as apparel, food, home electronics, life commodity in department store and low-price retailing, 2) to identify differences among segments in belief and attitude toward each store, purchase frequency of apparel items in each store and demographic variables. The data were collected via a self-administered questionnaire from 274 married women living in Seoul, Korea and analyzed by factor analysis, cluster analysis, one-way ANOVA and x$^2$-test. The results of this study were as follows: First, using cluster analysis on purchase frequency of products in each store, four groups were identified and labeled as department store patronage/ non-purchasers of apparel in low-price retailing(25.2%), purchasers of apparel in department store and low-price retailing(16.8%), low-price retailing patronage(30.3%) and non-purchasers of products in department store and low-price retailing(27.0%). Second, a series of one-way ANOV As revealed significant differences among four segments on beliefs of low-price retailing(four store attributes: price and variety of apparel product, facilities for convenient shopping, promotion, brand-reputation and fashionability of apparel product) and department store(three store attributes: price and variety of apparel product, facilities for convenient shopping and promotion) and attitude toward low-price retailing and department store. Attitude toward each store was yielded using Fishbein's multiattributes model. There were also significant differences among groups in purchase frequency of seven apparel items in low-price retailing and six apparel items in department store, and six demographic and personal variables(age, educational status, type of husband's occupation, monthly income and housing). Finally, the papers discussed manageral implications for each segments as well as theoretical implications.

• 국제지역연구
• /
• 제12권3호
• /
• pp.49-67
• /
• 2008

본 연구에서는 경제 내 갑작스런 구조적 변화가 있을 경우의 최적 통화정책 준칙을 살펴본다. 연구의 첫 단계에서는 Markov 상태전환모형을 이용하여 미국 주택가격 상승률의 추이에 두 개의 상이한 상태가 존재함을 보인다. 식별된 두 개의 상태 중 하나는 실질 이자율이 상승시 주택 가격 상승률이 하락한다는 면에서 '통상적'인 상태로 보인다. 반면, 다른 상태 하에서는 주택가격 상승률과 실질 이자율이 양의 상관관계를 갖는다는 면에서 '이례적'인 상태라 할 수 있다. 연구의 두 번째 단계에서는 주택시장에 이와 같은 두 개의 상태가 존재할 경우 중앙은행의 최적통화준칙을 살펴본다. '통상적' 상태 하에서는 인플레이션 압력에 반대로 대응해야 하는 반면, '이례적' 상태에서는 인플레이션 압력을 수용(accommodate)해야 한다는 면에서 중앙은행의 최적통화정책은 비대칭적이다. 또한, 미래 상태에 대한 불확실성이 있을 경우 더욱 보수적으로 통화정책을 운용해야 한다는 결과가 도출된다.