To solve the housing supply problems which are combined with economic, social, environmental and urban spatial structural aspects, it is needed to analyze housing supply based on the analysis model. This study aims to draw the construction of the housing geospatial information for housing supply model. For these purposes, we construct the housing geospatial information and draw case studies on information utilization based on the precedent studies and relevant systems about housing geospatial information. From the result, we construct the geospatial information according to spatial unit and draw standardization of connected information between housing supply information and housing geospatial information. Also we found that it is essential to use a building and parcel level housing geospatial information for housing supply. In the future, it will be needed to construct the housing supply information from qualitative aspect for dwelling and to establish a utilization strategy.
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 hypothesis that the common market equilibria for housing attributes are attained within distinctive submarkets was tested. Markets for housing attributes with greater supply flexibility, i.e., structural variables, were found to be closer to their common equilibria than markets with less supply flexibility, i.e., neighborhood and distance variables. In addition, submarkets with greater mobility were found to achieve common market equilibria for more housing attributes with greater supply flexibility, but not for housing attributes with lower degree of supply flexibility. Results suggest supply flexibility and occupier mobility are both necessary conditions for achieving common market equilibria for housing attributes.
This study analyzes the economic effects of reduction of green-belt. Green-belt is a kind of land which is restricted to be developed into housings. It is important for social welfare. It affects the social welfare by two routes. One way is through the housing market process. Development of green-belt into housings increases housing supplies and lowers rents. The other is that it improves the living condition by increasing green spaces. Therefore, the development of green-belt to housing can Improve or worsen the social welfare. This paper analyzes its welfare effects by simulations. The results of the paper show that reduction of green-belt increases housing supply and lowers the rent and asset prices. The social welfare is improved in the model.
There has been a lot of research on the real estate market, but a lack of research on the supply and demand of housing supply in each region, reflecting the changes in population growth and supply. It is calculated as the transition probability of the Markov chain model by reflecting the data on the number of houses per 1,000 people in the past 35 years and the forecast data for population change by region, in terms of supply (housing) to demand (population) for factors on the real estate market. According to the calculation results of the real estate market by region, the housing supply to the metropolitan area such as Gyeong-gi, Incheon, and Seoul is expected to be insufficient for a considerable period of time, considering the population changes by region. To stabilize the real estate market, it was confirmed that it was necessary to actively apply the differentiation of housing supply by region. It is meaningful in terms of verifying long term trends in the real estate market by region that reflect the prediction of population change, and it is expected that the methods used in this study will be practical through the analysis results using the historical data.
Lee, Youn Soo;Ryu, Hoon;Park, Sung Jin;Kang, Jun Mo
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.34
no.3
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pp.1023-1031
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2014
This study is conducted to evaluate the supply effectiveness of the Long-term Secured Public Rental Housing (LSPRH) program implemented by the City of Seoul since March, 2012. To estimate the residential intention of potential applicants for the housing program, two logistic regression models of residential intention are estimated based on the residential characteristics of real residents. The purpose of this model estimation is to find out factors influencing the supply of LSPRH and thus to suggest the ideas for improving the effectiveness of the rental housing program operation. The analysis result shows that financial condition, income level, and public support are the major determinants for selecting LSPRH. It is also revealed that those who are currently living in rental housing or living in a house more expensive than those in nearby areas have higher residential intention for the LSPRH program. The result also presents that some problems associated with the traditional rental housing programs - such as visually recognizable low-quality exterior building design or the concentration of rental housing on limited spots - could be solved by this new type of public housing program. Lastly, one interesting finding different from previous research is that people with the intention to move into either traditional rental housing or LSPRH do not necessarily prefer a more spacious house than their current rental house.
Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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2008.11a
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pp.371-375
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2008
Nowadays, Korean Housing Market have been unstable because of the global economic fluctuation such as steady decline in the interest rate and the house price bubble. While Korean Government policy responses these state, rapidly changing policies led to deep confusion in the Korean Housing Market. In this situation, Analysis for housing market forecasting has been partial and fragmentary, therefore comprehensive solution and systematical approach is required to analyze the housing market including causal nexus between market determining factors. In an integrated point of view, applying the system dynamics modeling, the paper aims at proposing basic Korean housing market dynamics models based on Fundamental principles of housing market determined by supply and demand.
The purpose of this research is to set a standard for deciding competitive marketing prices of new supplying apartment houses and to analyze decision factors in sale price of supplying apartment houses with Analytic Hierarchy Process; the resulted model does not use the method that joins the land cost and the cost of construction together, but the method that compares the sales prices of surrounding apartments. This research tries to set a standard for decision of the prices of newly supplying apartment houses by classifying the determinants into the $1^{st}$ step(4 factors), the $2^{nd}$ step(9 factors), and the $3^{rd}$ step(25 factors). According to the process, the relative importance of decision factors in the sale prices is determined and this should be used as the index of sale prices for newly supplying apartment houses when the houses are provided. In addition, through the $2^{nd}$ step including 9 factors, the comparative model for sale prices is defined and the model is presented to be applied in the real business. Subsequent study additionally considering the factors apart from marketing which tries to find a generalized standard needs to be conducted.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.9
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pp.243-251
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2022
In this paper, we propose a phenomenon that analyze the impact of market sentiment on China's real estate market through the perspective of behavioral economics. Previously, real estate market analyzation basically focus on some fundamental principles which include market price, monetary policies and income, etc. However, little research has explored market sentiment and its influence. By using principal components analysis (PCA), this study first creates buyer's sentiment and seller's sentiment to measure the heat of China's real estate market. Different from using traditional estimation method, the vector autoregressive model (VAR) is used to analyze how both sentiments affect real estate return. The overall results show that from unit root test and impulse response analyzation, the impact of seller's sentiment is positive to real estate market while buyer's sentiment is negative. At the same time, the higher seller's sentiment will have different influence on the housing market compared with the higher buyer's sentiment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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