The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.6
no.2
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pp.280-287
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2011
The purpose of this study is to analyze that ordinary housing stability policy determines the impact on housing prices. I got a conclusion such as the result next which carried out proof analysis for this. First, as a result of the Granger Causality Test, the house market of all areas appeared by affecting ordinary housing stability policy. Second, the shock reaction shows the reaction of the department (-) in all areas and ordinary housing stability policy appeared to be contributed to some extent house market stability. Third, as a result of having analyzed Logit Regression Analysis, ordinary housing stability policy appeared to considerable effects house market stability except Kangnam area of the Roh Moo-hyun government.
The continuously rising housing prices in major Chinese cities have raised question about whether inflation is the main reason to drive up housing price to skyrocket in recent years. Based on the provincial panel dataset of China from 2006-2014, this paper investigates the impact of inflation on Chinese housing markets within the frameworks of both static and dynamic panel data models. Our empirical results show evidence that inflation has indeed been a main force of accumulating housing bubbles in these housing markets, especially in eastern region of China. We also find an interesting phenomenon in which Chinese housing bubble is, to a certain extent, affected by market self-adjustment mechanism.
This paper investigates the effects of inflation on real estate prices, particularly the discrepancy between the sales and chonsei prices of housing, in an economy in which real interest rates are secularly declining due to the fall in capital productivity. When real interest rates fall, real estate prices rise relative to chonsei prices, and thus the well-known adverse effect of inflation, or the discrepancy between the value of financial assets (or chonsei principal) and the value of real assets (or real estate), is aggravated although the monetary authority maintains the same rate of inflation. This theoretical prediction can help explain the trend of the ratio of apartment sales prices to chonsei prices. That is, the stabilization of inflation relative to real interest rates appears to have contributed to the secular stabilization of this ratio in the 1990s, while the fall in real interest rates appears to have led to the rise of this ratio since 2001.
This study explored the relationship between housing values and condominium purchasing behavior. The participants of this study were married women who had bought a condominium at least once and who also were dwelling in one. Survey questionnaires were conducted on 1103 married women from three residential areas in Daegu. The analytical methods used in this study were frequency, mean, standard deviation, factor analysis, 1-test, one-way ANOVA, post-hoc estimation (Scheff test), and correlation analysis. The results show that the more the women were oriented toward convenience, education, and investment, the more likely they were to make a rational purchase. Also, the more the women's values were oriented toward conspicuous consumption and investment, the more they were likely to make an investment and ostentatious purchase. The women who valued ostentation and location tended to rely on other people's opinions and advertisement more, and were more likely to be impulsive shoppers. Women who valued convenience, education, and location, made their purchase decisions based on the housing prices.
Proceeding of Spring/Autumn Annual Conference of KHA
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2009.04a
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pp.187-192
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2009
Nowadays, global warming and high oil prices were a threat to the survival of the whole human race. One of a solution to respond to these problems is to reduce energy consumption of building. By adopting energy-saving design, the dissemination of low energy building is required. Therefore, to improve energy efficiency while reducing the usage of the design method is necessary to study actively. BIM-based systems applied to buildings, scheduled to be built by reducing the amount of energy reduction technologies can be analyzed. Depending on various design and equipment to set energy savings goals, you can select an alternative. If it is possible to predict the energy efficiency from the initial stage of design and support designing low energy building, we would be able to expect improvement in the economics of housing due to the reduction of energy consumption.
Journal of the Korean Regional Science Association
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v.10
no.1
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pp.53-70
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1994
The relationships between the Capital gains of housings by tenure, type and size have been analyzed. Major findings are (i) capital gain rate of 'chonsei' housing is larger than that of the owner occupied housing (ii) the small 'chosei' apartment has the highest capital gain rate and the lowest instability index (iii) the smaller the size of housings, the higher the capital gain rate and the smaller the instability index. Even though there is the 'structural change' in the capital gain rates of owner occupied and 'chonsei' housings, they are cointegrated. The capital gain of owner occupied housing is mainly affected by the real estate policies. But, The capital gain of 'chonsei' housing is mainly affected by the business cycle and the aggregate demand management policies.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.37
no.5
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pp.905-914
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2017
We examine 554 state basic districts and 1832 householders in Busan metropolitan city to see whether the physical and walkable characteristics of housing influence apartment housing prices. We use two-level models modeling for a more accurate analysis. Walkable characteristics in level 2 state basic districts potentially explain 77% of the variation in housing values, with the highest impact on crime safety characteristics. Overall, our spatial multi-level analysis based on new state basic districts in Korea explained price variation better than previous studies, which considered each householder. The results provide policy opportunities for planners and citizen groups to pursue strategies that encourage the development of walkable and sustainable neighborhoods.
The purpose of this paper is to analyze empirically the tendency of household consumption expenditure according to the change of social and economical condition, and the factor which influences consumption expenditure of urban household. The data used in analysis are time-series. The data are statistic form Urban Household Economy Survey published by the Economic Planning Board, dating form the first quarter of 1970 to the fourth quarter of 1989. The income of household and consumption expenditure materials were deflated as consumer price index to exclude the influence of prices and the influence of household composition are considered to deflated as the size of the household under assumption of homogeneity. The consumption expenditure items were categorized to 12 relatively large range items. The time-series data were analyzed by using the Two Stage Least Squares and the Ordinary Least Squares. The following is the result of analysis. 1) Rather than the income increase of previous years. the average income increase for two years influences more significantly on consumption expenditure of household. In the case of influence on consumption expenditure for each item by increase in disposable income, such categories as furniture and utensils. clothing and footwear, housing, medical care, culture and recreation, and transportation and communication have significant influence. 2) Among consumption expenditure categories, the increasing factors were furniture and utensils, and clothing and footwear. And the decreasing factors were housing, medical care, culture and recreation ,and transportation and communication. The relative prices, however, had significant influence on categories such as housing, furniture and utensils, medical care , culture and recreation, and transportation and communication and all of them were the decreation factors. 3) Among with changes of social and economical conditions, miscellaneous showed the highest increase in marginal propensity to consume and foods was the lowest. Also culture and recreation and housing brought up a great change of the income elasticity of demand.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.42
no.2
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pp.273-279
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2022
In a recent decade, university closures have been a critical regional issue as a total of 17 universities have been closed while many more are facing closure in Korea. The local impact of university closures in the regions with declining populations has been far more detrimental and considered as one of the significant factors of the declining local economy, especially in the neighboring residential sectors. This study has taken an empirical approach to investigate the local impact of university closure on the housing market through a case of Dong-Pusan College in Busan, Korea. The study utilized Difference-in-Difference (DiD) to analyze the housing prices in proximity to the university and identified several factors associated with the local decline in the housing market in relation to university closure.
International journal of advanced smart convergence
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v.11
no.1
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pp.19-27
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2022
Across the world, 'housing' comprises a significant portion of wealth and assets. For this reason, fluctuations in real estate prices are highly sensitive issues to individual households. In Korea, housing prices have steadily increased over the years, and thus many Koreans view the real estate market as an effective channel for their investments. However, if one purchases a real estate property for the purpose of investing, then there are several risks involved when prices begin to fluctuate. The purpose of this study is to design a real estate price 'return rate' prediction model to help mitigate the risks involved with real estate investments and promote reasonable real estate purchases. Various approaches are explored to develop a model capable of predicting real estate prices based on an understanding of the immovability of the real estate market. This study employs the LSTM method, which is based on artificial intelligence and deep learning, to predict real estate prices and validate the model. LSTM networks are based on recurrent neural networks (RNN) but add cell states (which act as a type of conveyer belt) to the hidden states. LSTM networks are able to obtain cell states and hidden states in a recursive manner. Data on the actual trading prices of apartments in autonomous districts between January 2006 and December 2019 are collected from the Actual Trading Price Disclosure System of the Ministry of Land, Infrastructure and Transport (MOLIT). Additionally, basic data on apartments and commercial buildings are collected from the Public Data Portal and Seoul Metropolitan Government's data portal. The collected actual trading price data are scaled to monthly average trading amounts, and each data entry is pre-processed according to address to produce 168 data entries. An LSTM model for return rate prediction is prepared based on a time series dataset where the training period is set as April 2015~August 2017 (29 months), the validation period is set as September 2017~September 2018 (13 months), and the test period is set as December 2018~December 2019 (13 months). The results of the return rate prediction study are as follows. First, the model achieved a prediction similarity level of almost 76%. After collecting time series data and preparing the final prediction model, it was confirmed that 76% of models could be achieved. All in all, the results demonstrate the reliability of the LSTM-based model for return rate prediction.
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