• 디지털융복합연구
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• 제19권11호
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• pp.255-266
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• 2021

주택가격 규제에 따른 풍선효과로 인해 공장시설에 대한 투자수요가 증가하였다. 이에 본 연구는 수도권 지역을 중심으로 아파트 경매낙찰가율과 공장 경매낙찰가율에 부동산시장과 거시 경제적 요인이 어떠한 영향을 미치는지 파악하였다. 이를 위해 부동산 경매에 관한 이론 및 선행연구를 검토하고 패널 벡터자기회귀모형을 이용하여 거시경제적 변수가 아파트와 공장 낙찰가율에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보았다. 아파트 낙찰가율의 증가는 아파트 경매 참여도가 높을수록 증가하는 것으로 나타났다. 하지만, 공장낙찰률이 증가할수록 공장낙찰가율이 증가하지 않는 것으로 나타나 기존 연구와는 달리 낙찰률과 낙찰가율 간 정(+)의 관계가 성립되지 않는 것으로 확인되었다. 분석결과를 통하여 관련 경매 제도의 안정적인 운영을 위해서는 부동산시장 및 거시 경제적 요인에 관한 고려가 필요함을 제시한다. 본 연구는 수도권 지역에 한정되어 있다는 한계가 있다. 향후 전국과 지방으로 연구범위를 확장한 연구가 이루어져야 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.682-691
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• 2016

본 연구는 주택시장 선행지표로서 주택시장 소비심리지수의 유용성을 인식하고, 서울 및 수도권 지역에서 아파트 규모별 매매시장과 아파트 경매시장이라는 하위시장에 대하여 주택시장 소비심리지수의 활용가능성을 실증하기 위해 분석을 진행하였다. 이를 검증하기 위해 아파트 규모를 전용면적을 기준으로 소형(전용면적 $60m^2$ 이하), 중소형(전용면적 $60m^2$ 초과 ~ $85m^2$ 이하), 중대형(전용면적 $85m^2$ 초과 ~ $135m^2$ 이하) 및 대형(전용면적 $135m^2$ 초과)으로 세분화하여 주택시장 소비심리지수의 선 후행성 및 인과성을 분석하였고, 다음으로 경매시장과 주택시장 소비심리지수의 선 후행성 및 인과성을 실증하였다. 분석결과를 정리하면 다음과 같다. 우선 그랜저인과관계 분석결과 서울과 수도권의 규모별 아파트 매매시장과 전세시장에서 주택시장 소비심리지수가 인과성을 가지고 있는 것으로 나타났다. 다음으로 교차상관관계 분석을 통한 선 후행성 검증결과를 살펴보면 서울의 경우 주택시장 매매소비심리지수가 모든 규모에 있어 선행하고 있으며, 주택시장 전세소비심리지수는 대형을 제외한 소형, 중소형, 중대형에 있어 선행하고 있는 것으로 나타났다. 수도권 시장의 경우 주택시장 매매, 전세소비심리지수가 소형, 중소형, 중대형에 선행하는 것으로 도출되었다. 경매시장에 있어서는 주택시장 소비심리지수가 서울과 수도권 경매시장에 모두 선행하는 것으로 나타났다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권1호
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• pp.23-34
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• 2011

부동산 경매는 최근 새로운 부동산 투자방법 가운데 하나로 자리잡고있다. 이는 부동산 시장의 성장과 더불어 부동산 경매 시장 또한 증가하고 있는 추세에 기인한다 할 수 있다. 본 연구는 부동산 경매에 참여하는 사람 및 기관들에게 가장 중요한 지표라 할 수 있는 낙찰률의 변화를 설명하고 예측하는 모형을 구축하고자 하였다. 월별 평균 낙찰률을 예측하기 위하여 단순한 지역별, 기간별 평균값을 보완하고 의사결정나무 분석을 이용하여 예측오차를 보정하는 방법을 제안하였고 선형회귀모형을 이용하여 개별 경매 물건별 낙찰률을 예측하기 위한 모형을 구축하였다. 구축된 모형은 전국 아파트 경매 물건에 적용하여 예측 모형을 구현하였으며 그 응용방법으로 예측결과에 대한 등급화를 함께 수행하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.566-576
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• 2016

일반적으로 부동산 매매시장과 경매시장 간에는 다양한 측면에서 긴밀한 연관관계가 있는 것으로 알려져 있다. 또한 매체에서는 경매시장이 매매시장 경기를 선도하는 주요한 변수로 언급되었다. 본 논문에서는 서브프라임 금융위기 이전의 주택시장 활황기와 이후의 주택시장 침체기 각 시기별로 주택매매시장 및 주택전세시장과 주택경매시장 간의 관계를 벡터오차수정모형(VECM; Vector Error Correction Model)을 이용하여 분석하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 국내 대표적인 부동산시장이며, 시단위에서 가장 많은 경매물건이 거래되는 서울시의 아파트를 대상으로 연구를 진행하였다. 분석변수는 주택매매가격지수, 주택전세가격지수, 낙찰율, 낙찰가율을 활용하였다. 본 연구에서는 서브프라임 금융위기 발생 이전인 2002년 1월부터 2008년 12월까지를 Model 1로, 2009년 1월부터 최근 2015년 11월까지를 Model 2로 구분하여 비교분석하였다. 분석결과 경매시장의 경우 주택시장 변동에 상대적으로 덜 민감한 것으로 나타났다. 하지만 반대로, 경매시장 충격에는 주택시장이 유의미한 변동을 나타내는 것으로 확인되었다. 이는 경매시장 변화가 주택시장 변동에 선행하는 것을 의미하며 하나의 거래시장으로 경매시장이 활성화되고 있음을 나타낸다. 중앙정부에서는 경매시장의 중요성을 정확히 인지하고 가격변동추이를 면밀히 확인할 필요가 있다. 또한 투자주체들 역시 경매시장에 대한 전문성을 확보할 필요가 있다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권11호
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• pp.2863-2874
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• 1999

Apartment auction is a system that is used for the citizens to get a house. This paper deals with the implementation of a web-based intelligent decision support system using OLAP technique and data mining technique for auction decision support. The implemented decision support system is working on a real auction database and is mainly composed of OLAP Knowledge Extractor based on data warehouse and Auction Data Miner based on data mining methodology. OLAP Knowledge Extractor extracts required knowledge and visualizes it from auction database. The OLAP technique uses fact, dimension, and hierarchies to provide the result of data analysis by menas of roll-up, drill-down, slicing, dicing, and pivoting. Auction Data Miner predicts a successful bid price by means of applying classification to auction database. The Miner is based on the lazy model-based classification algorithm and applies the concepts such as decision fields, dynamic domain information, and field weighted function to this algorithm and applies the concepts such as decision fields, dynamic domain information, and field weighted function to this algorithm to reflect the characteristics of auction database.