While the housing transaction price of Seoul tends to be stagnant or declining in line with the housing market recession since 2007, the jeonse price keeps continual increase. Such flow of jeonse price change has a serious influence on ordinary person's housing stability seriously. Therefore, it is very meaningful in terms of social policy to analyze the trend of recent jeonse price change. This study aims to have an empirical analysis of structural characteristics of the trend of recent jeonse price change. After the review of various previous studies, this study selected housing jeonse price index, non-sold house quantity, jeonse vs. transaction price rate, and housing construction performance as analytical variables, and employed monthly time series resources from January 2007 to April 2011. As a result, when the housing supply reduced, the potential quantity for jeonse market reduced that occurred unbalance of supply and demand in jeonse market. In turn, it caused the increase of jeonse price. And, in case of jeonse vs. transaction price rate change, the rate increased which means the increase of required rate of return of invested demand. As such, the increase of market risk degenerates the investment sentiment which caused the reduction of quantity for jeonse market as a submarket.
아파트전세가율이 계속 상승하고 있다. 이런 현상으로 분석하기 위하여 아파트 매매가격과 전세가격의 상호작용을 지역별로 분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 지역별 아파트 매매가격과 전세가격의 상승과 하락 지역이 상이하여 나타나기 때문에, 지역적 양극화가 매우 심화되었다. 둘째, 최근 부동산시장은 지방 부동산의 호황과 수도권지역의 시장 침체로 분석되어, 전세가율은 계속 상승 중이었다. 마지막으로 아파트 전세가율 증감률은 전세가격 증가율이 매매가격 증가율보다 큰 경우는 전세가율 증감률이 (+)로 증가하였고, 적었을 경우는 (-)로 감소하였다.
Uncertainty in housing price fluctuation has great impact on the overall economy due to importance of housing market as both place of residence and investment target. Therefore, estimating housing market condition is a highly important task in terms of setting national policy. Primary indicator of the housing market is a ratio between rent and transaction price of housing. The research explores dynamic relationships between Rent-Transaction price ratio, housing transaction price and jeonse rental price, using Vector Autoregressive Model, in order to demonstrate significance of shifting rent-transaction price that is subject to changes in housing transaction and housing rental market. The research applied housing transaction price index and housing rental price index as an indicator to measure transaction and rental price of housing. The price index and data for price ratio was derived from statistical data of the Kookmin Bank. The time-series data contains monthly data ranging between January 1999 and November 2009; the data was log transformed to convert to level variable. The analysis result suggests that the rising ratio between rent-transaction price of housing should be interpreted as a precursor for rise of housing transaction price, rather than judging as a mere indicator of a current trend.
본 연구는 거시경제변수인 전산업생산지수, 소비자물가지수, CD금리, KOSPI지수가 전국, 서울, 광역, 지역으로 구분된 아파트 전세가격에 미치는 영향을 파악하고 LSTM(Long Short Term Memory)을 활용하여 지역별 아파트 전세가격의 방법론적 예측모형을 제시하고자 하였다. VAR분석결과에 따르면 Lag1, 2에서 전국 아파트 전세가격지수와 소비자물가지수는 전국 아파트 전세가격에 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났고, 마찬가지로 Lag1,2에서 서울 아파트 전세가격지수와 소비자물가지수, CD금리는 서울 아파트 전세가격에 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한, 광역 아파트 전세가격은 Lag1에서 광역 아파트 전세가격지수, 소비자물가지수가 유의미한 영향을 보였으며 지역 아파트 전세가격은 Lag1에서 지역 아파트 전세가격지수, 소비자물가지수가 유의미한 영향을 나타냄을 확인하였다. LSTM예측모델 구축 결과, 지역 아파트 전세가격 예측모델의 RMSE 0.008, MAE 0.006, R-Suared값은 0.999로 예측력이 가장 높았다. 향후, 주요 정책변수들을 포함하여 딥러닝 기반의 발전된 모형을 적용한다면 더욱 의미 있는 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권6호
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pp.1361-1369
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2014
월세가격 동향을 살펴볼 수 있는 국가승인통계인 월세가격동향조사는 8개시도 (수도권 및 지방광역시)의 3,000개 월세표본에 대하여 매월 월세가격을 파악하여 지역별, 주택유형별, 규모별 월세가격지수 및 증감률, 그리고 월세이율을 공표하고 있다. 이 통계에서 제공되는 월세가격지수는 월세시장 동향을 파악하는데 매우 중요한 지표로서, 적절한 주택정책의 수립과 평가에 활용되고 있다. 월세가격지수는 보증금과 월세의 이원적인 가격자료를 전월세전환율을 이용하여 완전월세액이라는 하나의 가격자료로 환산하여 그 변화율을 측정함으로써 산정되는데, 적용되는 전월세전환율 종류에 따라 상이한 가격지수가 도출될 수 있다. 현재 적용되고 있는 전월세전환율 하에서는 임차인의 입장에서 월세부담이 상승했다 하다라도 전세금 수준이 더 많이 상승한 경우 전월세전환율이 낮아져서 결과적으로 월세가격지수가 하락하는 현상이 발생될 수 있다. 따라서 현행 월세가격지수의 변동률에 대한 해석에 유의할 필요가 있다. 본 논문에서는 월세가격지수의 변동률을 전월세전환율 변화에 기인한 부분과 그렇지 않은 부분을 구분하여 분석할 수 있는 틀을 제공하고자 한다. 이러한 방법을 통하여 현재와 같이 전세금이 급격하게 상승하는 시장에서 월세가격지수가 떨어지는 경우, 적용된 전월세전환율 효과에 기인하지 않는 실제 월세수준의 변동 흐름을 보다 정확하게 파악할 수 있다.
본 연구는 글로벌 금융위기 이후 침체양상을 지속하고 있는 수도권 주택시장과 관련하여, 금융위기 이후 주택가격 결정요인의 변화를 벡터오차수정(VAR)모형을 통해 분석하였다. 글로벌 금융위기가 발생한 2008년 3분기를 기준으로 이전과 현재까지로 거시경제변수와 주택가격변수간의 동태적 관계를 보기 위해 충격반응도와 분산분해 분석을 실시하였다. 분석결과를 정리하면 먼저 수도권 주택매매가격의 경우 금융위기 이후에 전세가격과 주택매매가격 자체의 변화에 의해 더 영향을 받는 것으로 나타난 반면, 금융위기 이전에 주택매매가격에 미치는 영향력이 큰 것으로 나타났던 종합주가지수와 국고채 수익률은 금융위기 이후 영향력이 사라진 것으로 나타났다. 한편, 수도권 주택전세가격의 경우 금융위기 이전과 이후 모든 기간에서 다른 변수들보다 주택매매가격과 주택전세가격 자체의 영향력이 크게 나타난 가운데, 금융위기 이전에는 종합주가지수와 생산자물가가 영향을 미치고 실질GDP는 별다른 영향을 주지 못했다면, 금융위기 이후에는 역으로 실질GDP의 영향력이 크게 나타났고 생산자물가와 종합주가지수는 별다른 영향을 미치지 못하는 것으로 분석되었다. 이와 같이 경제불안의 지속으로 인해 수도권 주택매매 및 전세가격은 실질GDP와 같은 실물경기에 더 크게 영향을 받게 된 것으로 판단된다. 따라서 최근의 주택가격의 하락은 유럽재정위기 등으로 인해 지속되고 있는 국내경제 불확실성을 감안할 때 회복세는 크게 제한될 것으로 보이며, 향후 주택경기를 활성화시키기 위해서는 금융 및 공급규제 완화 등의 대책보다는 경제활성화를 통한 구매력 제고에 집중할 필요가 있을 것이다.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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제2권4호
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pp.32-41
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2012
In recent times, multi-centralization and decentralization as well as large Capital area and suburbanization in the spatial structure of capital area. With rapid growth, urbanization and industrialization are unsystematic, and growth inequality between regions caused negative effects such as discordant centralization and decentralization, fluctuating land value, and gap between living conditions. Accordingly, this study analyzed urban spatial indexes by the self-governed body in the capital area such as Seoul, Incheon, and Gyeonggi province for the analysis of the regional inequality phenomenon. We examined the characteristics of temporal and spatial changes in urban spatial structure in the capital area by utilizing the distribution pattern and density of city indexes such as population, employment, etc, and then drew the commonality of those factors through factor analysis. We evaluated the drawn results through the city standard index by each city, conducted factor score analysis, and identified the interaction between each factor and Housing Purchase Price Composite Indices index, housing rent price index(Housing Jeonse Price Composite Indices), land price fluctuation rate, diffusion ratio of house, and financial independence.
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.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권6호
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pp.1573-1583
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2016
주택가격은 대내외적으로 경기관련 많은 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 다변량분석의 경우 이와 관련된 변수들간의 상호관련성을 검정하여야 한다. 그랜저 인과성 검정결과 변수들간에 서로 인과성이 있는 것으로 나타났다. 또한 변수들 사이에 공적분 존재유무를 확인한 결과 공적분이 존재하므로 오차수정항이 포함된 벡터오차수정모형을 이용하여 분석을 시도하였다. ARIMA 및 VAR 모형과의 예측력 실증비교 결과 벡터오차수정모형에 의한 예측력이 이들 두 모형에 비해 우수함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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