• 제목/요약/키워드: 모형 주택

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자산가격 결정모형을 이용한 우리나라 주택가격 분석 (An Analysis of Korean House Prices Movements with Asset Pricing Models)

  • 이준희;송준혁
    • KDI Journal of Economic Policy
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    • 제29권1호
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    • pp.113-136
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    • 2007
  • 우리나라 주택가격은 2001년 이후 빠르게 상승하는 모습을 보이고 있어 주택가격의 급등에 대한 우려가 높다. 본 연구에서는 우리나라의 주택가격을 주택시장 수급의 장기균형모형, 현재가치모형 및 일반 균형자산 가격모형 등의 이론적 자산가격모형을 이용하여 분석하고 이에 따르는 시사점을 모색하였다. 분석결과 주택가격이 경제의 기초적인 여건을 반영한 균형가격보다 전반적으로 높게 나타나 주택가격의 안정화를 위한 노력이 필요한 것으로 판단된다.

주택가격지수 예측모형에 관한 비교연구 (A study on the forecasting models using housing price index)

  • 임성식
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제25권1호
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    • pp.65-76
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    • 2014
  • 주택가격은 정부의 부동산 정책이나 국내외의 경기상황과 같은 외부충격요인에 따라 많은 영향을 받는다. 본 연구에서는 주택가격지수 예측을 위한 모형구축에서 중요한 요인은 외부충격요인으로 이를 개입효과라 하며, 이 외부요인들이 주택가격지수에 미치는 영향을 파악하고 향후 주택가격지수를 효율적으로 예측하기 위한 시계열모형을 찾는데 있다. 실제 자료를 이용하여 분석한 예측결과 개입모형이 다른 모형에 비해 우수한 것으로 나타났다.

고령층의 사회경제적 특성을 고려한 주택연금 이용 및 만족도 결정요인 분석 (A Study on Determinants of Use and Satisfaction of Reverse Mortgage Considering Socioeconomic Characteristics of the Elderly)

  • 이재송;최열
    • 대한토목학회논문집
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    • 제37권2호
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    • pp.437-444
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    • 2017
  • 본 연구의 목적은 고령층의 사회경제적 특성이 주택연금 이용 및 만족도에 영향을 미치는 요인을 실증분석하는 것이다. 2016년 주택연금 수요실태조사 자료를 바탕으로 이항로짓모형과 순서형로짓모형을 통한 실증분석을 실시하였다. 우선, 이항로짓모형을 활용하여 주택연금의 이용의 결정요인을 실증분석한 결과, 통계적으로 유의한 변수는 연령, 거주 지역, 보유자산, 가구원 수, 경제적으로 도움을 주고 있는 자녀의 유무로 나타났다. 구체적으로 연령이 높고, 수도권에 거주하며, 학력이 높을수록 주택연금의 이용 확률이 높아지는 것으로 추정되었다. 그리고 보유 자산이 작고, 가구원 수가 적으며, 경제적으로 도움을 주고 있는 자녀가 없는 경우에 주택연금의 이용 확률이 높아지는 것으로 추정되었다. 다음으로 순서형로짓모형을 활용하여 주택연금 이용 만족도를 실증분석한 결과, 통계적으로 유의한 변수는 연령, 성별, 거주 지역으로 추정되었다. 특히, 연령이 높고, 수도권에 거주하는 경우에는 주택연금 이용을 만족할 확률이 높아지는 것으로 추정되었다. 그리고 남성보다는 여성이 주택연금 이용에 만족할 확률이 높은 것으로 추정되었다. 실증분석 결과를 바탕으로 향후에 주택연금 가입률을 제고하고, 이용 만족도를 높이는 방안을 모색하는 것이 필요하다고 사료된다.

딥러닝의 패턴 인식능력을 활용한 주택가격 추정 (How the Pattern Recognition Ability of Deep Learning Enhances Housing Price Estimation)

  • 김진석;김경민
    • 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.

예측력 비교를 통한 지역별 최적 변동성 모형 연구 (Application of Volatility Models in Region-specific House Price Forecasting)

  • 장용진;홍민구
    • 부동산연구
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    • 제27권3호
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    • pp.41-50
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    • 2017
  • 변동성 모형을 이용한 국내의 주택가격에 대한 기존의 연구에서는 변동성모형을 어떻게 주택시장분석에 적용할 수 있는지를 보여주고 있지만 최근 국내의 지역주택시장들에 나타나는 유의미한 변화를 반영하는데는 한계가 존재할 수 밖에 없다. 본 연구에서는 변동성모형을 적용하여 전국의 각 지역별 주택시장을 분석하고 이를 통해 미래의 지역별 주택시장의 가격변동을 실제적으로 예측하였다. AR(1)-ARCH(1), AR(1)-GARCH(1,1), AR(1)-EGARCH(1,1,1) 모형을 통하여 지역주택시장에 ARCH 및 GARCH효과가 존재하는 것을 확인하였다. 그리고 각 지역의 예측력을 비교하여 지역별 최적예측모형을 선정하였으며, 이러한 지역별 최적모형의 선정이 실제적으로 어떻게 이용될 수 있는지를 보여주기 위하여 2017년 하반기의 각 지역주택시장의 가격변동을 선정된 지역별 최적모형을 이용하여 예측하였다.

공동주택의 상세주소 표기 표준화 모형 개발 : 대구시 중구를 사례로 (Developing standardized model for detailed address writing of apartment housing : A case of Jung-gu, Daegu)

  • 전우진;김준현
    • 한국GIS학회:학술대회논문집
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    • 한국GIS학회 2010년도 추계학술대회
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    • pp.379-383
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    • 2010
  • 본 논문은 현재 공동주택에서는 주소를 표기할 때 지번 뒤에 상세주소를 표기하여 단지 내에서 개별적으로 일관성 없는 세부주소로 사용하고 있는 문제점을 보완하기 위해 상세주소 표기 표준화 모형을 제시하였다. 공동주택별로 그 표기방식이 다양해 같은 동을 가동, 101동, 1동, A동, 에이동 등으로 사용하고 있었으며, 같은 층, 호를 지하1층, 지1호, 비01호, B01호,B1호, 1호, F02호 등과 같이 다양하게 표기하는 등, 비정형화로 인한 문제점이 제기 되고 있다. 비정형화로 인한 위치검색 및 위치파악 등의 애로사항으로 행정업무의 자료호환 등의 문제점이 발생하고 있어 표준화된 모형개발이 현실적으로 요구됨에 따라 본 연구에서는 공동주택인 아파트, 연립주택, 다세대주택을 중심으로 상세주소 표기 건축물에 대한 전문가 설문조사를 실시하여 상세주소의 표기방식에 대한 표준화 모형을 개발하였다.

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주택가격과 물가의 장기관련성에 관한 실증연구 : 미국을 중심으로 (An Empirical Study on the long-term Relationship between House Prices and Inflation in the U.S.)

  • 이영수
    • 국제지역연구
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    • 제14권3호
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    • pp.246-263
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    • 2010
  • 본 연구에서는 2000년 이후 미국의 주택가격과 물가의 장기적 관계가 어떻게 변화하고 있는지를 분석하였다. 분석 모형은 벡터오차수정모형(VECM)을 이용하였으며, 모형을 통해 공적분 검정과 장기균형식 추정 그리고 그랜저 인과검정을 실시하였다. 데이터 기간은 1975년 1분기부터 2010년 2분기까지이며, 모형 추정 및 검정 기간의 최종 시점을 2000년 1분기부터 한 분기씩 늘려나가는 축차적(recursive) 방식을 택하였다. 실증 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 서브 프라임 모기지 사태 이전의 주택가격이 급등했던 시기에도 주택가격과 물가는 안정적인 장기균형관계를 유지하였다. 둘째, 주택가격과 물가의 장기 균형 관계가 2007년 이후 상당한 변화를 보였으며, 장기균형 이탈에 대한 주택가격변수의 조정 계수도 이론적인 부호와는 반대로 나타나고 있다. 이러한 결과는 2007년 이후의 주택 가격 하락이 물가와 주택가격의 안정적인 장기균형의 회복을 위한 주택가격 자체의 조정이라고 보기는 어렵다는 것을 시사한다. 셋째, 그랜저 인과검정 결과 10% 유의수준 하에서 물가가 주택가격을 그랜저-코즈 하는 것으로 나타났으며, 주택가격이 물가를 그랜저-코즈 하는가에 대한 검정은 기각되었다.

공간적탐색기법을 이용한 부산 주택시장 다이나믹스 분석 (Busan Housing Market Dynamics Analysis with ESDA using MATLAB Application)

  • 정건섭
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제12권2호
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    • pp.461-471
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    • 2012
  • 본 논문의 목적은 공간적탐색기법을 이용한 부산 주택시장 다이나믹스 분석으로써 MATLAB toolbox M-file을 이용하였다. 본 연구에서 사용된 자료는 2006년부터 2009년 2분기까지 공개된 부산지역 아파트 실거래가 64,530개 자료를 기준으로 법정동을 분류하여 각 평균값을 분석에 이용하였다. 주택시장분석에 많이 이용되는 헤도닉가격 모형은 도시주택경제 분야에서 주택시장 다이나믹스를 설명하는데 강력한 분석기법의 하나이다. 그럼에도 불구하고 전통적인 헤도닉가격 모형은 공간적자기상관의 영향력을 반영하지 않는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 공간자기상관 관계를 반영한 다양한 공간계량모형, 예를 들어, 공간자기회귀모형(SAR), 공간오차모형(SEM), 일반공간모형(SAC) 등을 보통최소자승법을 이용한 전통적 헤도닉가격 모형과 비교하고자 한다. 이를 위해 결정계수($R^2$), 분산(${\sigma}^2$), 우도함수(Likelihood)의 값 등의 지표들을 이용하였다. 분석결과 공간자기상관을 고려한 공간계량모형이 전통적 헤도닉모형에 비해 높은 설명력을 보여주고 있다. 공간계량모형에서는 공간오차모형(SEM)과 일반공간모형(SAC)이 공간자기회귀모형(SAR) 보다 우수한 설명력을 보이고 있다.

예비 고령자의 경제적 은퇴계획에 따른 고령자 주택선택에 관한 연구 (A study on the Housing Choice of the Elderly according to the Financial Retirement Planning of Pre-seniors)

  • 김창곤;이주형
    • 지적과 국토정보
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    • 제45권2호
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    • pp.175-189
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    • 2015
  • 본 연구는 예비 고령자의 노년기 경제적 은퇴계획 특성에 따른 고령자 주택의 주택유형별 선택요인을 분석하고, 향후 고령자 주택의 개발방안을 도출하는 데 연구의 목적이 있다. 본 연구에서는 기존 선행연구의 변수를 통제변수로 하고, 새로이 '노년기 경제적 은퇴계획'의 변수를 본 모형을 통해 검증했다는 점에 의의가 존재하며, 세부 모형 간 차이가 있음을 도출했다. 분석결과를 종합해보면 고령자 주택유형 선택모형에서는 노년기 경제적 은퇴계획에서 노인복지시설을 기준으로 단독주택, 공동주택의 선택요인의 차이가 존재하는 것을 알 수 있었다.

주택시장변동 분석을 위한 멀티에이전트 모형의 개발 및 시뮬레이션 (Multi-Agent Model and Simulation for the Dynamics of Housing Market)

  • 문태헌
    • 한국지리정보학회지
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    • 제12권3호
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    • pp.101-115
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    • 2009
  • 조속한 주택시장의 안정화가 우리나라의 국가적 과제가 되었다. 이를 위해 주택시장의 특성을 반영하며 새로운 정책이 주택시장에 미치는 영향을 분석할 수 있는 도구의 개발이 필요하다. 따라서 본 연구는 진주시를 대상으로 멀티에이전트 주택시장모형과 시뮬레이션시스템을 개발하고자 한다. 먼저 진주시의 지역적 주택시장을 분석한 다음, 주택선택모형, 헤도닉주택가격모형, 주거입지선택모형 등 3개의 하위 모형으로 구성된 멀티에이전트 모델을 개발하였다. 또한 시뮬레이션 시스템을 개발하기 위해 $150{\times}100$개의 셀로 구성된 가상공간을 설정하고 모형을 프로그래밍하였다. 이 시스템으로 도시개발이 주거 입지패턴에 미치는 영향을 분석하는 시뮬레이션을 실시해 보았다. 그 결과 단순히 도로, 상업시설, 편의시설의 입지만으로는 주거가 쉽게 유입되지 않음을 알 수 있었다. 대신에 녹지를 공급함으로써 매우 많은 주거입지를 유도할 수 있어 도시개발에서 인프라와 환경적 요인이 동시에 정비되어야 한다는 시사점을 발견할 수 있었다. 결론적으로 본 연구에서 개발한 멀티에이전트 모형과 시뮬레이션 시스템은 원활하게 작동하며, 다양한 정책실험과 주택시장의 분석에 유용하게 활용할 수 있음을 확인하였다.

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