• KDI Journal of Economic Policy
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• 제44권4호
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• pp.79-108
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• 2022

This study examines the impact of sentiment shock, which is defined as a stochastic innovation to the Housing Market Confidence Index (HMCI) that is orthogonal to past housing price changes, on aggregate housing price changes and housing price volatility. This paper documents empirical evidence that sentiment shock has a statistically significant relationship with Korea's aggregate housing price changes. Specifically, the key findings show that an increase in sentiment shock predicts a rise in the aggregate housing price and a drop in its volatility at the national level. For the Seoul Metropolitan Region (SMR), this study also suggests that sentiment shock is positively associated with one-month-ahead aggregate housing price changes, whereas an increase in sentiment volatility tends to increase housing price volatility as well. In addition, the out-of-sample forecasting exercises conducted here reveal that the prediction model endowed with sentiment shock and sentiment volatility outperforms other competing prediction models.

• 부동산연구
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• 제24권1호
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• pp.15-26
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• 2014

본 연구는 다변량 GARCH 모형을 이용하여 우리나라 주택시장의 상호연관성을 분석하였다. 주택 유형별 매매가격증가율과 전세가격증가율 간 상관관계 분석에서는 연립주택보다는 단독주택과 아파트의 상관계수가 더 크게 나타났다. 주택 유형에 따른 분석결과에 의하면 매매가격증가율과 전세가격증가율 두 분석 모두에서 단독주택과 연립주택 간 상관관계가 아파트와 단독주택 간 상관관계나 아파트와 연립주택 간 상관관계보다 높은 것으로 밝혀졌다. 주택을 크기에 따라 분류하였을 때 매매가격증가율을 이용한 분석결과와 전세가격증가율을 이용한 분석결과 간에는 큰 차이를 발견할 수 없었다. 아파트의 경우는 중형 아파트와 소형 아파트 간 상관관계가 가장 큰 것으로 나타났으며, 단독주택의 경우에는 대형 단독주택과 중형 단독주택 간 상관관계가 제일 큰 값을 기록하였다. 일반적으로 사람들이 아파트는 중소형 이하에, 단독주택은 중대형 이상에 관심이 많다는 사실이 본 연구의 분석결과를 간접적으로 뒷받침해주고 있다. 연립주택의 경우에는 매매 가격보다 전세가격의 경우에 중 대형 연립주택과 소형 연립주택 간 상관계수가 더 커지는 현상을 보이고 있는데, 이는 주택을 구입하는 경우와 주택을 임대하는 경우의 의사결정 과정이 서로 상이한데 그 이유가 있는 듯 보인다.

• Spatial Information Research
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• 제21권6호
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• pp.81-89
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• 2013

최근 국외에서 수행된 몇몇 선행 연구들은 주택 가격과 개인 및 지역사회의 비만 수준 사이에 밀접한 상관관계가 존재함을 보여준다. 이는 주택 가격이 개인 및 지역의 사회경제적 수준을 나타내는 지표로 쓰일 수 있음을 시사한다. 본 연구는 우리나라에서도 지역의 주택 가격수준이 지역에 거주하는 개인들의 집계된 건강수준을 잘 설명할 수 있는지 분석하였다. 분석결과는 우리나라에서도 해외의 사례에서와 같이, 지역의 주택 가격으로 대표되는 사회경제적 수준이 높을수록 지역의 비만도가 낮아지는 것을 보여주었다. 그리고 지역의 평균적 주택 가격수준이 비교된 여타의 사회경제적 수준 지표들 못지 않게 지역의 비만인구 비율을 잘 설명하고 있음을 보여주었다. 본 연구결과는 주택 가격이 다른 사회경제적 지표들과 같이 지역의 사회경제적 수준을 대표하는 효과적인 지표가 될 수 있음을 보여준다.

• 한국경제지리학회지
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• 제25권1호
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• pp.183-201
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• 2022

주택가격을 정확히 추정하기 위한 많은 연구가 진행되어 왔다. 선행연구들은 주택의 고유 특성과 인근 지역 특성을 통제하는 계량경제모형을 활용한 분석이 많았다. 본 연구에서는 인공신경망 모형(ANN)을 활용하여 주택가격을 추정하였다. 딥러닝 기술의 장점은 변수 간의 복잡하고 비선형적인 특성을 모델링하고 데이터의 패턴을 인식할 수 있다는 것이다. 본 연구에서는 부동산 시장에서 공간적 분포도 패턴으로 인식할 수 있다는 가정하에 지리좌표를 설명변수로 ANN에 투입하였다. 선형회귀분석과 ANN 모형 간 비교 결과, 선형 모형 대비 ANN 모형의 설명력이 높았으며, 특히 ANN 모형은 지리좌표를 투입하였을 때 더 높은 정확도를 보여주었다. 또한 ANN 모형의 경우 지리좌표를 통해 모형 잔차의 공간적 자기 상관성이 크게 감소하였다는 점을 확인하였다. 이를 통해 ANN 모형의 패턴인식 능력을 활용하면 공간적 패턴을 학습시킴으로써 주택가격을 정확히 추정할 수 있음을 밝혔다.

• 한국시스템다이내믹스연구
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• 제12권2호
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• pp.5-36
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• 2011

Seoul citizens are currently suffering from high housing price. Home prices have risen more rapidly than salaries so owning a housing unit (apartment, condominium, or single-family home) in Seoul is becoming more difficult than ever. Therefore, this research examines the behavior of average Seoul citizen in owning housing unit in Seoul, Korea, particularly in terms of the length of time required to afford a house unit. This research estimates that it will take about 18.75 years in maximum after getting a job (12.75 years after purchasing the housing unit) to own housing unit in Seoul that is currently valued at $300,000 where the growth rate of income is 2.97% and consumption price increases at a rate of 2.95% per annum. Finally in this research, the optimal growth rate of housing price is estimated ranged from 3.5 to 4.0% minimizing the loan payoff period.

• 농촌계획
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• 제21권1호
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• pp.9-17
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• 2015

The purpose of this study was to analyze the preferences for the physical features of senior congregate housing. The survey was conducted to target the elderly households living in senior congregate housing and general elderly households living in the rural. The results of this study were as follows. Showed that housing conditions are more important than environmental conditions, elderly households living in senior congregate housing. Among them was the most important house prices and rents. Also among the external factors such as environmental conditions is the distance to the workplace were very important. So the elderly households living in congregate housing showed that more important considering the economic aspects. Finally, want to be the foundation of sustainable housing policies for rural elderly households.

• 한국주거학회논문집
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• 제22권5호
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• pp.47-57
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• 2011

The purpose of this research is to demonstrate the necessity of conserving and maintaining eco-parks by estimating their economic value. Wonheung-ee Park in Sannam 3 District of Cheongju City was chosen as the subject and a quantitative estimation was conducted. The quantitative analysis utilized the hedonic price model that estimates the value of non-market goods. The summarized results of this study are follows. The subject park influenced the prices of its neighboring apartments. The most important factor was the distance between the park and the subject apartment. When the distance was longer than 400m, the impact was greatest. The quantitative assessment also showed that apartment prices and the distance between an apartment and the park had a negative relationship. When the distance increased by 1%, apartment prices decreased by 0.430%. This means that within a certain distance, the closer an apartment is to the park, the higher is the price. Demonstrating the economic value of eco-parks, this study also supports the importance of preserving eco-areas. It generally shows that when we develop a city, we should refrain destroying the ecosystem.

• 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.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권10호
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• pp.159-164
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• 2021

The COVID-19 pandemic has widely spread and has become a global problem. The pandemic has had a negative impact on most countries and on the global economic growth. In the real estate and housing market, the impact of the pandemic has directly disrupted the supply of raw materials and human resources. In case of Vietnam, the real estate and housing markets are increasingly becoming important contributors to Vietnam's economy, with a combined contribution of approximately 6% to the GDP of the country. Also, the pandemic has negatively affected the real estate in Vietnam. Using a sample data of 220 home, apartment and real estate buyers in the period of April 2020 to Apr 2021 in Nam Tu Liem and Cau Giay districts, Hanoi, the research results demonstrate that the area of the house, the number of beds, and the location of the land show a positive influence on the real estate price. Meanwhile, the distance from the land to the center of the district has a negative effect on the price, which means that the further away a land is from the center, lower is its price.

• 한국경제지리학회지
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• 제15권4호
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• pp.585-600
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• 2012

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.