본 논문은 단기 및 장기간에 걸쳐 부동산시장의 동태적 자금흐름과 수익률 분석에 초점을 맞추고 있다. 본 논문에서는 부동산시장의 실증적 동태적 자금흐름과 수익률 분석은 VAR모형을 사용하였으며 다양한 금융 및 경제관련 변수들을 연구에 포함시키고 있다. 실증적 분석 결과에 따르면 우리나라에서도 기존의 미국 연구 사례에서와 같이 금융시장의 자금흐름을 통하여 부동산시장의 동태적 자금흐름을 예측할 수 없다는 점을 파악할 수 있다. 또한 Granger 인과성 검정 결과에 따르면 통화정책 및 증권시장 변수 모두 전국아파트 매매가격, 전국 단독주택 매매가격, 전국 전세아파트 매매가격 실질상승률 등의 부동산관련 변수에 통계적으로 유의한 영향이 크지 않음을 알 수 있다. 그러나 분산분해 결과에 따르면 전국아파트 및 전국전세아파트 매매가격 실질상승률에 대한 움직임에 코스피수익률의 영향력이 증대될 수 있음을 알 수 있다.
공공택지지구의 공동주택용지 매입을 통한 아파트 개발사업에서 원재료인 토지에 투자하는 부분에 대해서는 사업시행자의 내부화된 정보와 개별적인 분석에 의존하여 투자결정모형을 일반화하기 어려웠다. 이에 본 연구는 아파트 개발사업에서 가장 중요한 공동주택용지 투자가격 결정을 위해 토지의 개별 특성과 아파트 시장요인이 공동주택용지 가격에 어떠한 영향을 미치는 지에 대해 분석하였다. 이를 위해 다중회귀분석방법을 활용한 횡단면 분석을 한 결과, 토지총금액에 영향을 주는 요인은 토지면적, 용적률, 건폐율, 지방권인지 여부였으며, 지상연면적당 토지가격에 영향을 주는 요인은 아파트 비율, 아파트 매매가격 및 전세가격, 분양이득변수, 지방권인지 여부, 아파트 가격지수 1년간 상승률 등으로 나타났다. 이러한 연구결과를 통해 토지 자체의 개별요인에 의한 가격결정 요인과 완제품 시장인 아파트 시장과 원재료 시장인 토지시장과의 연관성을 규명하여, 시장요인에 근거한 객관적인 토지투자가격 결정모형을 도출하였다. 이를 통해 공동주택용지를 공급하는 사업자는 사업지구 조성 시 공동주택용지 매각금액의 적정성을 추정할 수 있고, 토지수요자인 건설사업자는 토지투자를 위한 가격결정 범위를 추정하는 데 실질적으로 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
도심기반시설은 도시 내 인간의 활동을 위해 필수적으로 공급해야 할 시설이나 도심 내의 입지선정과 관련하여 위험시설로 인식되어 많은 갈등이 야기되고 있다. 대표적인 도심의 통신전력 기반시설인 변전소 역시 전력수요의 증가에 따라 도심지에 반드시 존치해야 함에도 불구하고 사회민원이 발생함에 따라 이러한 갈등을 구체적이고 과학적인 근거에 따라 판단하고 객관적인 해결방안을 도출할 필요가 있게 되었다. 이에 본 연구에서는 아파트 가격을 결정짓는 일반적인 요소들과 아파트 단지와 변전소의 직선상의 거리를 독립변수로 사용하고, 아파트 가격을 종속변수로 단위면적당 매매가를 선정하여, 시설 위치를 포함한 아파트가격 결정요인들이 각각 어떠한 영향을 주었는지를 헤도닉 가격모형을 활용한 회귀분석과 인공신경망 분석을 통해 분석하였다. 결과 일부 대상 변전소의 경우 아파트 단지와 거리가 가까울수록 매매가격이 떨어지며 변전소가 아파트가격에 미치는 영향력의 범위는 600m이내 인 것으로 나타났다. 본 연구에서는 변전소의 입지가 아파트 가격에 영향을 미치는지를 객관적 데이터와범 용적인 모형으로 분석함으로써, 변전소의 입지가 부동산의 경제적 가치를 분석하는 방법적 토대를 제공하였다.
본 연구의 목적은 우리나라 아파트의 거래원인 가운데 하나인 분양권 거래비율을 중심으로 한 아파트 분양권 거래 실태와 지역 간 특성을 파악하는데 있다. 이를 위해 162개 시 군 지역을 중심으로 인구특성, 아파트거래 및 분양특성, 주거특성을 살펴보았으며 아파트 분양권 비율을 종속변수로 하는 다중회귀분석을 실시하였다. 그 결과 통계적으로 유의한 변수는 아파트 매매비율, 분양권 기타 소유권이전 비율, 아파트 거래회전율, 분양물량, 아파트 비율, 인구증가율, 아파트 매매 가격상승률로 나타났다. 아파트 매매가격 상승률에 있어서도 분양권 거래비율이 높은 지역에서 아파트 매매 가격 상승률은 상대적으로 낮게 나타났고 분양권 기타 소유권이전 건수가 상승할수록 아파트 분양권 거래건수도 상승하였다. 이에 본 결과로 아파트 시장에서 실수요자 중심의 거래를 활성화하기 위한 정부의 정책과 제도의 개선에 바탕이 되는 기초자료가 될 것으로 판단된다.
본 연구는 다변량 GARCH 모형을 이용하여 우리나라 주택시장의 상호연관성을 분석하였다. 주택 유형별 매매가격증가율과 전세가격증가율 간 상관관계 분석에서는 연립주택보다는 단독주택과 아파트의 상관계수가 더 크게 나타났다. 주택 유형에 따른 분석결과에 의하면 매매가격증가율과 전세가격증가율 두 분석 모두에서 단독주택과 연립주택 간 상관관계가 아파트와 단독주택 간 상관관계나 아파트와 연립주택 간 상관관계보다 높은 것으로 밝혀졌다. 주택을 크기에 따라 분류하였을 때 매매가격증가율을 이용한 분석결과와 전세가격증가율을 이용한 분석결과 간에는 큰 차이를 발견할 수 없었다. 아파트의 경우는 중형 아파트와 소형 아파트 간 상관관계가 가장 큰 것으로 나타났으며, 단독주택의 경우에는 대형 단독주택과 중형 단독주택 간 상관관계가 제일 큰 값을 기록하였다. 일반적으로 사람들이 아파트는 중소형 이하에, 단독주택은 중대형 이상에 관심이 많다는 사실이 본 연구의 분석결과를 간접적으로 뒷받침해주고 있다. 연립주택의 경우에는 매매 가격보다 전세가격의 경우에 중 대형 연립주택과 소형 연립주택 간 상관계수가 더 커지는 현상을 보이고 있는데, 이는 주택을 구입하는 경우와 주택을 임대하는 경우의 의사결정 과정이 서로 상이한데 그 이유가 있는 듯 보인다.
본 연구에서는 부동산 가격, 거시경제변수, 부동산정책에 대한 이론적 고찰과 선행연구를 검토하고, 다변량 시계열분석방법으로 가장 널리 사용되는 VEC 모형으로 2003년 1월부터 2021년 6월까지의 월별 자료를 사용하였다. 이를 바탕으로 거시경제변수와 부동산 규제정책이 서울의 부동산 가격에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구의 실증분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 거시경제변수인 통화량, 금리 등은 서울아파트 가격에 큰 영향을 미치지 못한다는 것이다. 수요는 많고 공급이 충분히 이루어지지 못한 결과 거시경제의 호황, 불황과 상관없이 내 집 마련 등의 수요가 있다는 것이다. 둘째, 조세 및 금융규제정책은 서울아파트 가격 상승에 초기에 영향을 끼치고 시간의 지남에 따라 영향이 축소된다. 셋째, 투기지역지정은 서울아파트 가수요억제를 통한 가격 하락을 예상하지만 오히려 서울 아파트가격 상승을 초래하였다. 이러한 현상은 양도소득세 강화에 따른 매물잠김 현상으로 파악이 된다. 넷째, 분양가상한제는 서울아파트 가격하락에 별다른 영향을 끼치지 못하였다. 이러한 결과에 따르면 수요가 많고 공급이 부족한 서울은 조세규제, 금융규제, 투기지역규제, 분양가상한제 등의 여러 가지 규제보다는 우선적으로 양질의 충분한 주택공급이 우선시 되어야 한다. 또한 정책결정에 있어서 규제일변의 정책보다는 서울지역에 맞는 적합한 부동산 정책을 시행할 필요가 있다는 시사점을 제공한다.
본 연구는 2020년 7월부터 시행될 '공원일몰제' 시행에 앞서 주민들의 도시녹지공간에 대한 선호를 분석하기 위해, 2015년 동안 서울시에서 거래된 아파트 117,918건의 실거래자료를 중심으로 다양한 GIS정보를 활용하여 단지 인근 강이나 하천, 산림 그리고 도시공원의 3가지 유형의 도시녹지공간이 제공하는 서비스를 조망과 접근성으로 대표하여 헤도닉가격함수를 추정한 뒤 잠재가격과 주민들이 향유하는 연간편익을 측정하였다. 서울시민들은 한강을 포함한 아파트 단지 도시녹지공간들에 대해서 조망 및 10분 이내 접근성이나 거리-이용 접근성의 관점에서 모두 쾌적한 주거환경을 제공하는 어메니티로 선호하고 있었다. 나아가서 강이나 하천 조망가능성(아파트 가격의 0.7-2.5%)과 접근가능성(2.3%)에 비해 도시공원 조망가능성(1.7-3.3%)이나 접근가능성(3.9%) 모두 잠재가격이 훨씬 높은 것으로 나타났다. 잠재가격에 기초한 연간 편익은 도시공원의 조망가능성에 약 55-60만원 그리고 10분 이내 접근가능성에 대해 80만원이 넘는 것으로 나타나 강이나 하천 조망이나 접근가능성에 비해 2-3배 높은 것으로 나타났다. 반면에 산림녹지 유형에 대해서는 강북지역 거주자들의 북한산 조망을 제외하고는 아파트 인근 산림 조망이나 접근성은 아파트 가격에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
본 연구는 현재 사회문제화 되고 있는 층간소음 피해 실태조사 분석을 통하여 적용 가능한 층간소음 분쟁의 예방을 위한 효율적인 관리시스템을 개발 적용하였다. 설문조사 분석결과, 층간소음의 주요 발생 원인으로 아이들 뛰는 소음과 어른 걷는 소음이 55% ~ 75%로 가장 심각한 소음원으로 나타났으며, 소음 피해시간대는 저녁(18시~22시) 시간대는 50% ~ 65%로 가장 높게 나타났으며, 야간(22시~ 06시) 시간대는 26% ~ 45%범위에 있는 것으로 분석되었다. 층간소음관리시스템 적용 전 후의 민원저감효과 분석결과, 전라도 광주는 100%, 대구시는 87.5%, 서울의 경우는 83%, 경기도는 71% 순으로 나타나, 평균 약 85% 이상의 민원 저감효과가 있는 것으로 나타났다. 층간소음관리시스템 적용 전 후의 아파트 가격 변화 분석결과, 적용된 아파트의 경우는 평균 17.23백만원 상승한 반면, 미적용된 아파트는 0.55백만원 하락한 것으로 평가되었다.
주식시장에서 종합주가지수를 부동산시장에서 서울지역아파트가격과 전국주택매매가격지수를 선정하여 경기선행지수와 함께 각 지표들 사이의 상관관계를 찾아보았다. 또한 각 지표들 사이의 흐름을 서로 비교하여 선행성이 성립되는지도 살펴보았다. 본 연구의 목적은 종합주가지수와 서울지역아파트가격, 전국주택매매가격, 경기선행지수의 상관관계와 선행성을 분석해 보는 것이다. 주식시장의 종합주가지수나 부동산시장을 예측하기 위해서는 이에 선행하는 지표를 찾아 그 추이를 먼저 분석해 보는 것이다. 지난 1987년 1월부터 2013년 12월까지 총 27년 동안 KOSPI의 상승률은 687%로 나타났으며 CLI은 443%, 서울아파트는 391%, HPPCI는 263% 순으로 높은 상승률을 보여주었다. 서울아파트와 CLI, KOSPI, HPPCI의 상관분석을 실시한 결과 KOSPI는 상관계수 0.877인 HPPCI와 서울아파트는 상관계수 0.956인 CLI와 높은 상관관계를 보여주었다. 분석결과 CLI는 주식시장 및 부동산시장과 높은 상관관계를 보여주고 있어 주식시장 및 부동산시장을 예측하기 위해서는 CLI의 흐름을 먼저 살펴보는 지혜가 필요해 보인다.
최근 인공지능, 딥러닝, 빅데이터 등 4차 산업의 핵심 분야에 대한 관심이 커지면서 기존의 의사결정 문제를 전통적인 방법론의 한계점을 최소화하는 과학적 접근 방식이 대두되고 있다. 특히 이런 과학적인 기법들은 주로 금융 상품의 방향성을 예측하는데 사용되는데 본 연구에서는 사회적으로 관심이 높은 아파트 가격의 요인을 자기조직화지도를 통해 분석하고자 한다. 이를 위해 아파트 가격의 실질 가격을 추출하고 아파트 가격에 영향을 주는 총 16개의 입력 변수를 선정한다. 실험 기간은 1986년 1월부터 2021년 6월까지이며 아파트 가격의 상승 및 횡보 구간을 나눠 각 구간 별 변수들의 특징을 살펴본 결과, 상승 구간과 횡보 구간의 입력 변수의 통계적 성향이 뚜렷하게 구분되는 것을 알 수 있었다. 더불어 U1~U3 구간이 N1~N3 구간에 비해서 변수들의 표준편차가 상대적으로 크게 나왔다. 본 연구는 중장기적으로 상승과 하락이라는 큰 주기를 갖고 있는 부동산에 대해서 현재 시점의 현황을 정량적으로 분석한 것에 의미가 있으며 향후 이미지 학습을 통해 미래 방향성을 예측하는 연구에 도움이 되기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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