• 대한공간정보학회지
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• 제23권1호
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• pp.55-63
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• 2015

최근 부동산거래의 투명성과 공평과세의 기반을 마련하고자 부동산 실거래가격의 활용에 대한 필요성이 증가하고 있다. 본 연구는 부동산 실거래가격의 활용과정에서 실거래 미발생지점에 대한 효과적인 가격추정을 위해 실거래 가격 및 고도, 경사도를 통합한 공동크리깅의 적용 가능성을 연구하였다. 이를 위해 경북 영천시의 2012년 1월부터 2014년 6월까지의 실거래 자료를 활용하여 실거래가격을 추정하였으며, 이를 정규크리깅 추정결과와 비교하였다. 추정된 가격과 2,575개 검증 지점의 실거래가격 사이 평균 오차, 평균제곱근오차 등을 분석한 결과 정규크리깅에 비해 공동크리깅 결과가 실거래가 추정과 현실화 측면에서 모두 효과적인 것으로 나타났다. 이는 지가형성에 영향을 미치는 고도, 경사 등의 영향요인이 고려되는 공동크리깅이 실거래가 추정에서 더 효과적임을 보여준다.

• 환경정책연구
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• 제12권1호
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• pp.3-35
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• 2013

국내의 대표적 친환경 도시 조성사례인 수도권 제2기 신도시 내에 입주한 4개권역 총 80개 아파트단지를 대상으로 아파트단지 내 정성적 친환경 계획요소(독립변수)가 정량적 아파트 실거래 가격(종속변수)에 미치는 영향도를 통계적 계량기법을 활용해서 실증 분석하였다. 기존 도시 및 건축학적 차원에서의 정성적인 계획요소 분류체계를 발전적으로 좀 더 확장하여 환경경제학적 차원의 정량적인 계량분석 방안을 모색하였다는 점에서 의의를 찾을 수 있다. 또한 실증분석 결과로 수도권 제2기 신도시 아파트단지에 도입된 친환경 계획요소가 아파트 실거래가격에 미치는 매우 비중있고 주목할 만한 경제적 유발효과를 실증적으로 확인할 수 있었으며, 특히 주목할 점은 신 재생에너지 도입 등 최신 녹색신기술이 적용된 다양하고 차별화된 친환경 계획요소가 이미 보편화되어 아파트 실거래가격에 매우 유의미한 영향을 미치고 있음을 확인할 수 있었다.

• 주택과사람들
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• 통권188호
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• pp.20-21
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• 2006

• 부동산연구
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• 제24권1호
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• pp.7-14
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• 2014

본 연구는 2006년 1월부터 2013년 6월까지의 서울시 아파트 개별 실거래가격에 대한 시공간 자료로 시공간자기상관의 문제를 헤도닉가격결정모형에 의한 통상최소자승법(OLS), 시간효과를 고려한 시간자기회귀모형(TAR), 공간효과를 고려한 공간자기회귀모형(SAR)과 시공간자기회귀모형(STAR)을 이용해 아파트 가격 추정결과를 비교분석하였다. 실증분석결과, STAR모형이 기존의 OLS에 비해 수정결정계수가 약 10% 증가하였으며, 추정오차는 약 18% 감소한 것으로 나타나 시공간효과를 고려했을 때 아파트 가격 추정이 기존모형에 비해 정확함을 알 수가 있었다. STAR모형 분석결과, 아파트 매매가격에 전용면적(-), 아파트연수(-), 저층더미(-), 개별난방(-), 도시가스(-), 재건축더미(+), 계단식(+), 단지규모(+)등이 영향을 주는 것으로 나타났으며 다른 분석방법론과도 대부분 같은 부호를 나타냈다. 시공간자기회귀모형을 이용해 부동산 가격을 추정시 정부 당국자는 부동산시장의 동향을 정확히 파악해 정책을 수립 집행해 정책효율을 높을 수 있고 투자자의 입장에서는 객관적인 정보를 바탕으로 합리적 투자를 할 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제31권2호
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• pp.217-228
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• 2018

부동산 투기근절, 공평과세 목적으로 부동산 실거래 신고제도가 도입된 이후, 정부에서 운영 중인 부동산거래관리시스템에는 연간 약 200만 건의 부동산 실거래 신고자료가 축적되고 있다. 인터넷이 발달하고 정보에 대한 접근성이 높아진 요즘, 부동산 투자에 대한 관심 증가로 부동산 가격정보에 대한 요구도 나날이 증가하고 있다. 하지만 이는 단순히 거래사례에 대한 정보만을 제공할 뿐이라 공동주택 실거래의 경우 동, 호수, 토지건물 실거래의 경우 지번을 개인정보보호 등의 이유로 공개하고 있지 않아 실거래의 위치별 정확한 데이터를 구득하기 어려운 실정이어서 정보의 비대칭성이 여전히 존재하고 이러한 부동산 정보의 특수성이 부동산시장에서의 투기가 근절되지 않는 이유 중 하나이다. 본 논문에서는 축적된 실거래 신고가격 데이터를 활용하여 실거래 미발생 지점에 대한 시세가격 추정 모형을 도출하는 것으로, 부동산 가격이 지리적 위치에 따라 결정되는 특수성을 가지는 것을 고려하여 공간구조가 반영될 수 있도록 공간회귀 모형을 통한 추정 토지 시세가격의 정확도를 살펴보았다.

• 월간양계
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• 제50권8호
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• pp.128-131
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• 2018

• 지역연구
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• 제36권1호
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• pp.37-50
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• 2020

이 연구는 투자이론에서 활용되고 있는 토빈의 Q 개념을 적용하여 투자이익을 측정하고 이를 통해 서울 주택시장을 이해하고자 한다. 구체적으로 서울시 아파트와 연립·다세대주택을 대상으로 2010년부터 2018년까지 투자이익을 추정하고 공간계량모형을 이용하여 투자이익에 영향을 주는 요인들을 살펴보았다. 투자이익은 실거래가격에서 대체비용(토지비용+건축비용)을 빼는 방식과 실거래가격 대비 대체비용의 비율로 각각 추정하였다. 분석결과를 보면, 투자이익은 2018년으로 갈수록 더 커졌고 강남·서초구 및 한강 주변에서 투자이익이 높게 나타났으나 투자이익의 시공간적 변화양상은 아파트의 경우 뚜렷한 반면에 연립·다세대주택은 산발적·국지적으로 나타났다. 공간계량모형 분석결과는 주택유형과 상관없이 고밀·신축개발이 많은 지역에서 투자이익이 높았다. 이 연구의 접근방법과 결과는 향후 주택 공급 정책, 투자이익 환수, 지역 경쟁력 측정, 가격 거품 측정 등에 대한 논의를 위한 기초 자료가 될 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.31-34
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• 2023

주택 매매에 있어서 가격에 대한 예측은 매우 중요하지만, 실거래 발생 전까지는 정확한 가격을 알 수 없다. 그렇기에 주택가격을 예측하는 많은 연구가 진행되어왔다. 주택가격을 결정하는 영향요인은 크게 주택의 내부요인과 주택의 외부 요인으로 구분되는데, 내부적인 요인 (공급면적, 전용면적, 층, 방 개수 등)에 대한 연구가 많이 진행되었다. 하지만 외부적인 요인 (위치 요인, 금융요인 등)에 대한 연구는 미비하였다. 본 연구는 주택 매수자 관점에서 가격 예측 시 외부적인 요인 역시 중요하다고 판단하여 외부요인을 적용하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 다양한 외부요인 중 주택의 위치 정보를 활용하여, 해당 정보 기반으로 도출 가능한 데이터를 추가한다. 또한 이용량에 따른 지하철역 데이터를 추가하여 관련된 여러 영향요인들을 분석 및 적용 후 머신러닝 기반 예측 모델을 생성한다. 생성된 모델들에 주택매매 실거래 데이터를 적용하여 예측 정확도를 비교 후 높은 정확성을 보이는 모델 결과에 주요하게 영향을 끼치는 요인에 관하여 기술한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권3호
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• pp.639-651
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• 2016

2016년 1월 19일자로 전부개정 (2016년 9월 1일자 시행)된 "부동산 가격공시에 관한 법률 (이하 부동산공시법)"은 처음으로 "비주거용 부동산 가격공시"제도 도입을 결정하였다. 하지만 현행 비주거용 부동산 과표에 대한 많은 문제 제기에도 불구하고 비주거용 부동산 제도 도입에 따른 방법론이 아직까지 구체화되지 않았고 과표 변경에 따른 정부의 부담으로 그 도입 시기가 연기 될 것으로 보인다. 이에 최근 논의가 활발히 진행되고 있는 현행 공시제도의 실거래기반 공시제도로의 전환과 관련하여 1개 연도 전체 실거래가격을 분석하여 비주거용 일반 부동산에 대한 과세 형평성을 살펴보고 과표에 영향을 미치는 주요 요인이 무엇인지 분석한 연구로 실거래가를 활용하여 비주거용 부동산에 적용한 최초의 연구이다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2016년도 춘계 학술논문 발표대회
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• pp.249-250
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• 2016

Korean government has announced declared prices of apartment reflecting market condition each year. Therefore, on that basis, apartment owners have used as basic data trading apartments and the government has been used to calculate the tax. However, the sales prices and declared prices of apartment has occurred difference depending on the region and the brand. This study has analyzed and compared regional differences in sales price of apartments. The results of this study, we have known that sales price of apartments was a big difference depending on the region and the gross area. Especially, Seoul and Gyeonggi Province are the highest. And sales price of Southeast and urban area are the highest in Seoul. In the future, it is necessary that gap analysis between sales price and declared prices of apartment. And It is needed to develop apartment index considering the region and the gross area.