• Title/Summary/Keyword: 부동산 거품

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Lessons of Systems Thinking on Housing policy (부동산 정책에 관한 시스템 사고의 교훈)

  • Kim, Dong-Hwan
    • Proceedings of the Korean System Dynamics Society
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    • 2007.06a
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    • pp.19-40
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    • 2007
  • 본 논문에서는 먼저 노무현 정부의 부동산 정책이 어떠한 정책 실패의 요인들을 안고 있는지를 논의한다. 그리고 이러한 정책 실패 요인들이 어떻게 지속적으로 작동할 수 있었는지를 심층적으로 살펴보기 위하여 부동산 정책 시스템에 관한 정책결정자 및 정책 비판자의 인지지도를 구축하고, 이를 기반으로 하여 시뮬레이션모델을 구축하고 시뮬레이션 결과를 논의한다. 본 논문에서 구축된 인지지도와 시스템 다이내믹스 모델은 정책 실패가 어떻게 구조화될 수 있는지를 보다 심층적으로 논의할 수 있는 기회를 제공할 것으로 기대한다.

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Post Olympic, 중국 부동산 시장-거품 빠진 후 안정세 보일 듯

  • 강구슬
    • 주택과사람들
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    • s.220
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    • pp.78-81
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    • 2008
  • 2008 중국 베이징 올림픽이 폐막했다. 얼마 전까지 폭설과 티베트 사태, 쓰촨성 대지진 등 연이은 악재로 비틀 거리던 13억 중국 대륙이 하나가 되어 축제 분위기에 휩싸였다 제자리로 돌아갔다. 수년간 유례없는 급성장으로 전 세계의 이목을 집중시켜온 중국. 올림픽맞이 경제 특수에 대한 기대감에 끝없이 솟아오르던 대도시들의 스카이라인은 올림픽 이후에도 드라마틱한 변화를 계속할 수 있을까? 최근 증시 폭락과 함께 냉각이 우려되고 있는 중국 부동산 시장을 들여다본다.

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기업(企業)의 부동산(不動産) 보유(保有)와 기업가치(企業價値에) 관한 연구(硏究)

  • Kim, Ji-Su;Jeong, Gi-Ung
    • The Korean Journal of Financial Management
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    • v.10 no.2
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    • pp.53-81
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    • 1993
  • 본고에서는 부동산 가격의 상승과 기업가치의 관제를 이론적으로 규명하고 그에 관한 실증분석의 결과를 제시한다. 우선 이론적인 분석에서는 거품가격의 형성에 의하여 야기되는 부동산 가격상승 기대는 기업의 미래 성장기회에 대한 가치손실을 야기하므로 부동산 가격상승 기대에 따른 기업가치의 변화는 기업의 보유 부동산 가치의 상승에 미치지 못할 것으로 분석하였다. 또한 이러한 성장기회의 가치 상실은 부채에 의한 자금조달이 높을수록 더욱 커질 것으로 분석되었다. 이에 대한 실증분석의 결과, 우선 87-91년의 연도별 횡단면 분석에서는 기업의 부동산 보유 비율이 주식수익률에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 그러나 부채비율의 과다에 따라 표본을 분류하여 분석을 하였을 때에는 고부채 기업일수록 부동산 보유 변수에 대한 회귀제수가 전반적으로 낮게 나타나 부채사용이 높을수록 성장기회 가치상실이 클 것이라는 이론적인 가설을 지지하였다. 이러한 결과는 기업의 규모별 분석에서는 관찰되지 않았다. 따라서 주식수익률의 부동산 보유 효과는 규모별 효과에 비하여 부채비율별 효과가 좀 더 뚜렷한 효과로 간주되었다.

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The Impact of Inflation on Chinese Housing Bubble -Empirical Study Based on Provincial Panel Data-

  • Gao, Feng Mu;Fan, Gang Zhi;Zhang, Yan Yan
    • Korea Real Estate Review
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    • v.27 no.1
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    • pp.33-44
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    • 2017
  • 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.

Lessons of systems thinking on housing policy (부동산 정책에 관한 시스템 사고의 교훈)

  • Kim, Dong-Hwan
    • Korean System Dynamics Review
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    • v.8 no.1
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    • pp.187-209
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    • 2007
  • This paper deals with the policy failure in housing markets. In order to understand basic mechanism leading to policy failure, systems thinking and system dynamics modeling is applied to housing markets and housing policy. This paper will show different set of causal maps on housing policy, and compare causal reasons of housing policy and its critics.

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버블 세븐 지역 집값 제자리 걸음, 집값 불안 지속 돼

  • Yun, Jin-Seop
    • 주택과사람들
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    • s.197
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    • pp.24-27
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    • 2006
  • 참여정부 집권 기간 동안 수많은 부동산 정책이 쏟아졌다. 재건축 시장에 안전진단 강화, 개발부담금 부과 등 규제책이 드디어 시행되고 강북의 뉴타운 지역의 투기 수요에 쐬기를 박는 재개발 지분 구입시 토지거래허가를 받도록 하는 법안도 나왔다. 결국 정부가 주택 가격에 거품이 있다고 경과와 함께 강력한 규제정책을 시행함에 따라 강남권을 중심으로 버블 세븐 지역의 상승세가 시들해지고 있다. 각종 규제책의 시행에 따른 주택 시장의 거래 동향 등을 취재했다.

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Marginal Propensity to Consume with Economic Shocks - FIML Markov-Switching Model Analysis (경제충격 시기의 한계소비성향 분석 - FIML 마코프-스위칭 모형 이용)

  • Yoon, Jae-Ho;Lee, Joo-Hyung
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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    • v.15 no.11
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    • pp.6565-6575
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    • 2014
  • Hamilton's Markov-switching model [5] was extended to the simultaneous equations model. A framework for an instrumental variable interpretation of full information maximum likelihood (FIML) by Hausman [4] can be used to deal with the problem of simultaneous equations based on the Hamilton filter [5]. A comparison of the proposed FIML Markov-switching model with the LIML Markov-switching models [1,2,3] revealed the LIML Markov-switching models to be a special case of the proposed FIML Markov-switching model, where all but the first equation were just identified. Moreover, the proposed Markov-switching model is a general form in simultaneous equations and covers a broad class of models that could not be handled previously. Excess sensitivity of marginal propensity to consume with big shocks, such as housing bubble bursts in 2008, can be determined by applying the proposed model to Campbell and Mankiw's consumption function [6], and allowing for the possibility of structural breaks in the sensitivity of consumption growth to income growth.