This study investigated the time-series relationship between housing consumer sentiment and housing prices in the five major districts in Seoul and also analyzed the effect of the housing consumer sentiment on housing prices using Granger Causality and VEC (Vector Error Correction) models. To describe the key results, first of all, housing consumer sentiment and regional housing market prices were closely related to each other, and the consumer sentiment strongly affected the change of housing prices. Second, the housing consumer sentiment was confirmed to have a discriminatory effect on the housing prices among the districts in Seoul in the short term. Specifically, the housing price of the east southern district (ESD) was the main reason for the change in housing consumer sentiment in Seoul, and that the resulting impact was transferred to other districts. Third, it was analyzed that regions other than the ESD would increase the housing prices in the long term as the housing consumer sentiment turned positive, but that the ESD would see a steady tone. Fourth, in the case of relative influence by district, housing (apartment) price fluctuation in a district was generally found to be most affected by adjacent or competitive districts. Through these findings, this study confirmed that there is a clear causality between housing consumer sentiment and housing prices in each district of Seoul and that there is a discriminatory influence on housing consumer sentiment among the districts.
On the Pre-Housing-Sale Systems there are many risks that developers might not fulfill the pre-sale obligations. In korea, in order to protect the people who bought houses from these risk, the Housing Sold Guarantee System was introduced and has been operated. Even though this system if there is accident in the pre-sale warranty business, several problems, such as damages caused to the people who bought the houses, occurs. Therefore, research is needed to Housing Sold Guarantee accident factor. But there are few study about it. This study attempted to analyze influencers on the possibility of the accident. We employ 3,026 data which Korea Housing Guarantee Co., Ltd manages and analyze them empirically, using business characteristics, housing market characteristics, and regional characteristics. Especially this study used to the binary logistic regression model. The results of analysis showed that the accident rate of Housing Sold Guarantee had been effected on the business type, house type, project financing guarantee, operator credit rating, housing market, and regional characteristics.
The study presents work information classification system of apartment house which can organize all construction management services throughout the planning and management of a construction such as the decomposition of the design process, the assembly of construction process and cost estimating, etc. In addition, the study suggested a way to connect work information classification system based on a relational database in working order and built a conceptual model for automated cost estimating by utilizing established data base. A conceptual model for automated cost estimating will resolve the fundamental problems of the existing cost estimating system and will be able to take advantage of scientific cost estimating system at the construction site of apartment house.
This paper investigates the manner in which house prices affect macroeconomic variables through a house price channel by applying the method of Iacoviello (2005) to Korean data, and establishing a DSGE model with complementarity. This paper found that higher LTV ratio coupled with stronger complementarity results in the co-movement in both consumption and housing. For instance, the results show that when the LTV ratio and complementarity stands respectively at 50% and 0.42, an 1% rise in house prices increases consumption by 0.057%, and when the complementarity parameter increases to 0.52 with LTV remains unchanged at 50%, consumption rises by 0.047% per 1% increase in house prices. An increase in house prices leads credit constraints for borrowers to become more loose as value of a house rises as a collateral. The increase in household credit enables more consumer spending, eventually leading to increased consumption. A key link in which house prices are connected to macroeconomic variables is change in consumption. To put it simply, a rise in house prices leads to an increase in consumption, which consequently impacts the overall macro-economy. At this point, complementarity is found, in that the elasticity of intra-temporal substitution between housing and consumption is estimated at 0.42, which plays an important role in the house price channel by amplifying the effects of house prices on consumption.
Disasters that destroy homes and infrastructure and cause significant financial damage are becoming more common as population centers grow. In addition, several natural disasters have resulted in a major loss of life and created countless refugees due to damage to housing. After major catastrophic disasters, it is very important that the government agencies respond to post-disaster housing issues and provide resources such as temporary housing before the full rehabilitation and reconstruction of destroyed and damaged housing. To provide affordable temporary housing for residents who may lose their homes as the result of a catastrophic disaster including storms, government agencies must develop a post-disaster housing prototype. In general, government agencies should explore several different forms of factory-built single-story, single family housing, such as modular homes, panelized homes, and precut homes. In urban cities including New York and Seoul, it is very important to provide housing which supports the demand for higher-density living spaces than single-family homes or trailers typically available due to the high population density and the desire to resettle as many residents as possible in their former neighborhoods. This study identified the urban post-disaster housing prototypes that may provide higher density housing with high quality living spaces, high air quality, and energy efficiency as well as rapid deployment. A case study of "Urban Post-Disaster Housing Prototype Program in New York" was conducted through a detailed interview process with a designer, engineer, contractor, the Office of Emergency Management (OEM) in New York, the U.S. Army Corps of Engineers (USACE), and temporary occupants. An appropriate disaster housing program that can provide living spaces for victims of disasters that keeps residents in their community and allows them to live and work in their neighborhoods was developed.
Recently, there is a growing interest in housing policy to prepare for the aging society. The purpose of this study is exploring the factors that explain housing consumption and adjustment of pre-retirees after retirement. 1,351 samples were collected from A bank and analyzed. There categories of housing consumption adjustment were considered including downsizing, maintain, and upsizing. Gender, educational level, housing size, housing type, asset size, and willingness to work after retirement were examined to see if they can explain the housing consumption adjustment of pre-retirees using orderd- probit model. The finding of this study is that housing size, asset size, and willingness to work after retirement statistically significantly explain the housing consumption adjustment. At specific, firstly, if the current size of the housing is relatively large, it is highly likely to downsize housing after retirement. Second, pre-retiree whose assets exceeded 1 billion won were more likely to scale up housing than assets of over 300 million to less than 500 million won. Lastly, unless there is absolutely no willingness to work after retirement, it is indicated that it intends to up-sizing consumption rather than down-sizing adjustment. The results of this study can provide useful information for the housing policy in order to prepare for the (post) aged society.
We proposed imputation strategies for marital status in the Population and Housing Census 2000 in Korea to illustrate the effective missing value imputation methods for social survey. The marital status which have relatively high non-response rates in the Census are considered to develope the effective missing value imputation procedures. The Classification and Regression Tree(CART)is employed to construct the imputation cells for hot-deck imputation, as well as to predict the missing value by model-based approach. We compare to imputation methods which include the CART model-based imputation and the sequential hot-deck imputation based on CART. Also we check whether different modeling for each region provides the more improved results. The results suggest that the proposed hot-deck imputation based on CART is very efficient and strongly recommendable. And the results show that different modeling for each region is not necessary.
환경질 개선의 편익추정에 사용되는 헤도닉 가격모형에서 제1단계 헤도닉 함수 추정시 그 함수형태에 따라 결과가 편의를 가질 수 있다. 본 논문에서는 13가지의 각기 다른 비선형 및 선형 헤도닉 함수 등을 한국 주택시장에 적용하여 그 적합성을 이론 및 실증적 방법을 병행하여 검증하였다. 그 결과, 고전적으로 종속변수만을 변환시키는 Box-Cox 함수형태나 Box-Cox 변형계수가 사전적으로 0과 1사이에 있음을 가정하는 오목한(concave) 한 함수형태가 기존 연구와는 달리 한국시장에는 적합한 함수형태가 아니라는 결과를 이끌어 냈다. 나아가 서울 주택시장에 가장 적합한 함수형태는 종속 및 독립변수를 각각 다르게 변환시키는 헤도닉 함수형태임을 보여 주었다. 아울러 본 연구는 간접적으로 헤도닉 가격모형 적용시 그 지역의 주택시장 특성에 관한 연구가 선행되어야 함을 시사하고 있다.
본고(本稿)는 1970~86년의 기간중 우리나라 주택시장(住宅市場)에서의 수요(需要) 및 공급결정요인(供給決定要因)을 분석하고 주택관련자금(住宅關聯資金)의 흐름을 연간(年間) 시계열자료(時系列資料)를 이용하여 모형화함으로써 주택금융(住宅金融)의 주택수급(住宅需給)에 대한 영향을 알아보았다. 주택부문(住宅部門) 순투자(純投資)로 파악된 수요측면(需要側面)에서는 민간소비지출(民間消費支出)로 대치된 항상소득(恒常所得)이 중요한 결정요인(決定要因)이었고 주택부문(住宅部門) 총투자(總投資)로 파악된 공급측면(供給側面)에서는 주택사업자(住宅事業者)의 기대수익률(期待收益率) 및 주택금융취급기관(住宅金融取扱機關)의 자금여유 등이 중요한 결정요인으로 나타났다. 또한 본고(本稿)에서는 가치기준(價値基準)의 새로운 주택가격지수(住宅價格指數)를 산정함으로써 기존(旣存)의 주택연구사례(住宅硏究事例)에서 지적되어 온 주택가격(住宅價格)에 대한 자료부재(資料不在)를 극복하였다.
The public's interest regarding multi-household houses, one of the small-scale housings used as profit earning property, has been increasing. Previous studies regarding price, such as the rent and sales price of multi-household houses', however, were difficult to find. Thus, this study set forth to find out what characteristics influence the sales price of multi-household houses so as to provide further suggestions to investors' decision makings and developers' strategy establishments. The data was retrieved from multi-household sales transacted in Changwon City. Through empirical analysis, this paper found that prices were high in Euichang-gu and Seongsan-gu, and meaningful variables in terms of locations were distance from major trade areas(-), distance from main streets(-), and Corner site(+). Meaningful variables related to household characteristics were total floor area(+), Studio type(+), Southern exposure(+), Building age(-), and Full-furnished(+).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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