• 경영과학
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• 제31권1호
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• pp.17-26
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• 2014

This study presents a new real estate value analysis model considering the changes in the population structure. We propose a new model that takes advantage of the binomial option model one of the techniques of real options and considers the changes in the population structure. The real estate market price data of Seoul city from year 2001 to 2012 were extracted and the correlation analysis between real estate prices and changes in the population structure was performed. The result shows that they have positive correlation with one year time lag. The coefficient between the real estate prices and demographic changes was estimated using the OLS analysis and included in the traditional binomial option model to calculate the value of the property. It is assumed for the future price prediction that real estate invested in Seoul in January, 2013 will be sold within five years. Analysis result shows that the values of real estate in September of 2013 were predicted as 583.5 million won in the new model and as 582.4 million won in the traditional model. This reflects that the new model considering the change of population change gives better realistic performance than the traditional one.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.499-506
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• 2017

현재 주택시장과 전세시장의 문제점을 도출하고 이를 해결하는 데 있어 자본시장 부분과 금리 부분 그리고 실물 시장으로 구분하여 많은 영향을 미치는 지표들을 감안하여 주택매매 시장과 주택 전세시장의 안정화를 위한 대책 마련에 중요한 지표가 될 것으로 보인다. 특히, 향후에 예측되는 경제위기 상황과 불확실한 미래의 또 다른 금융위기를 예측하여 부동산 가격의 급격한 변동에 사전 대비할 수 있는 자료를 공공데이터를 사용하여 제공코자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권12호
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• pp.246-255
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• 2008

세계화 개방화에 직면한 국내 부동산중개업은 현재의 단순한 거래의 매개자 역할에서 벗어나 고객의 재산가치 향상과 투자요구에 부응하는 전문직 분야로 발전해야 할 필요가 있고, 이를 위해서는 직무분석을 통한 부동산중개업의 효율적 운영에 관한 연구가 그 기초가 된다. 본 연구는 AHP 의사결정기법을 적용하여 국내 부동산중개업의 직무모형을 구축함으로써 부동산중개업의 직무특성을 분석하고, 효율적 운영을 위한 시사점을 도출하려고 하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같이 요약될 수 있다. 중개업자들은 효율적인 부동산중개업을 위해서는 소유권 등의 권리관계와 같은 전통적으로 중요한 중개직무와 함께 부동산시장에 영향을 주는 부동산정책, 국내경제의 흐름 및 변화에 대한 이해를 중요하게 인식하고 있다. 그러나 공인중개사시험 준비와 그 이후의 교육을 통해서 이에 대한 지식과 정보를 접할 기회가 거의 없는 실정이다. 따라서 중개업자가 부동산투자 및 상담의 전문직으로 발전하기 위해서는 부동산거래와 관련된 법률적 지식뿐 아니라 부동산시장 경제에 관한 체계적인 교육이 필요하다고 하겠다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제11권1호
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• pp.19-27
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• 2022

Across the world, 'housing' comprises a significant portion of wealth and assets. For this reason, fluctuations in real estate prices are highly sensitive issues to individual households. In Korea, housing prices have steadily increased over the years, and thus many Koreans view the real estate market as an effective channel for their investments. However, if one purchases a real estate property for the purpose of investing, then there are several risks involved when prices begin to fluctuate. The purpose of this study is to design a real estate price 'return rate' prediction model to help mitigate the risks involved with real estate investments and promote reasonable real estate purchases. Various approaches are explored to develop a model capable of predicting real estate prices based on an understanding of the immovability of the real estate market. This study employs the LSTM method, which is based on artificial intelligence and deep learning, to predict real estate prices and validate the model. LSTM networks are based on recurrent neural networks (RNN) but add cell states (which act as a type of conveyer belt) to the hidden states. LSTM networks are able to obtain cell states and hidden states in a recursive manner. Data on the actual trading prices of apartments in autonomous districts between January 2006 and December 2019 are collected from the Actual Trading Price Disclosure System of the Ministry of Land, Infrastructure and Transport (MOLIT). Additionally, basic data on apartments and commercial buildings are collected from the Public Data Portal and Seoul Metropolitan Government's data portal. The collected actual trading price data are scaled to monthly average trading amounts, and each data entry is pre-processed according to address to produce 168 data entries. An LSTM model for return rate prediction is prepared based on a time series dataset where the training period is set as April 2015~August 2017 (29 months), the validation period is set as September 2017~September 2018 (13 months), and the test period is set as December 2018~December 2019 (13 months). The results of the return rate prediction study are as follows. First, the model achieved a prediction similarity level of almost 76%. After collecting time series data and preparing the final prediction model, it was confirmed that 76% of models could be achieved. All in all, the results demonstrate the reliability of the LSTM-based model for return rate prediction.

• 토지주택연구
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• 제9권1호
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• pp.1-9
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• 2018

As the government announced Real Estate Policies on August 02, most areas except for Seoul cities face increasing business risks. Moreover, the government control over financial sectors' loan leads to the highly possible contraction of new distribution markets. The market trend could bring about the reduction of new demand in PF (Private Financing) business that large construction companies mainly concentrate on, and even the business already obtained has a high risk of being distributed, which could result in substantially low profitability. The currently unstable financial structure of most construction companies is caused by the hike of the prime cost of foreign plants except for that of a few construction companies. If PF (Private Financing) business also faces a difficult situation in such a financial condition, even large construction companies come to have the high possibility of a deficiency in credit rating. Accordingly, the major business that large construction companies concentrate on needs the sufficient business review. It is desirable to make a bid for business guaranteeing stability rather than business solely in consideration of profitability, when participating in a competition for a new construction contract.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제19권2호
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• pp.96-106
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• 2018

정부는 낮은 경제성장률을 극복하기 위해 부동산 활성화정책을 도입하였다. 정부가 추진한 부동산 활성화정책은 규제를 낮춰 대출한도를 높였고, 기준금리도 인하하여 부동산 투자비용을 절감시켰다. 부동산투자를 활성화하기 위해 다주택자에게 양도세 부과를 유예하고, 전매제한도 해지시켰다. 부동산규제 완화는 주택매매 증가와 가격상승으로 이어졌고, 분양아파트는 단기간에 분양이 완료되어 프리미엄이 형성되는 등 부동산시장이 과열양상으로 전환되었다. 이러한 시장분위기는 본인의 소득이 아닌 금융권 '부채의존형'으로 주택을 소유하게 되어 가계대출이 크게 증가되었다. 2017년부터는 가계대출 축소를 위해 부동산대책이 강화되었고, 기준금리도 상승하여 대출 금리도 높아진 만큼, 가계부채 부담은 더욱 증가될 것으로 판단된다. 본 연구논문은 가계부채의 발생 원인과 문제점을 분석하여 금융감독원이 금융권을 효율적으로 관리할 수 있는 방안을 제안하고자 한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.229-236
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• 2021

인구 증감과 주택공급의 변화를 반영하여 지역별 주택 수급 예측에 대한 중·장기적인 연구는 부족하였다. 본 연구에서는 최근 35년간 인구 1,000 명당 주택 수, 지역별 인구 변화율 그리고 향후 예측되는 지역별 인구증가 예측율을 반영하여 부동산 시장의 수요와 공급 측면에서 지역별 주택수 공급과 수요에 대하여 마코프 체인 모형의 전이확률을 적용하여 중·장기적인 지역별 주택수를 확인한다. 모형 수행결과, 지역별 부동산 시장은 경기, 인천, 서울 등 수도권에 대한 주택공급은 지역별 인구변화를 고려할 때 상당기간 부족할 것으로 예상되며 시간이 지나면서 다른 지역은 전국평균 주택수에 수렴하는 경향을 통해 안정화 될 것으로 예측되었고 부동산 시장 안정을 위해서는 지역별 주택공급 차별화를 적극 적용할 필요가 있는 것으로 확인되었다. 이번 연구에서 제시된 방법에 대해 실용적으로 사용될 수 있는 점과 지역별 인구증감 예측을 반영한 지역별 부동산 시장의 중·장기적인 방향성을 확인한다는 점에서 의미를 기대할 수 있다.

• 산경연구논집
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• 제9권5호
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• pp.63-72
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• 2018

Purpose - This work analyzes, in detail, the specification of vector error correction model (VECM) and thus examines the relationships and impact among seven economic variables for USA - balance on current account (BCA), index of stock (STOCK), gross domestic product (GDP), housing price indices (HOUSING), a measure of the money supply that includes total currency as well as large time deposits, institutional money market funds, short-term repurchase agreements and other larger liquid assets (M3), real rate of interest (IR_REAL) and household credits (LOAN). In particular, we search for the main explanatory variables that have an effect on stock and real estate market, respectively and investigate the causal and dynamic associations between them. Research design, data, and methodology - We perform the time series vector error correction model to infer the dynamic relationships among seven variables above. This work employs the conventional augmented Dickey-Fuller (ADF) and Phillips-Perron (PP) unit root techniques to test for stationarity among seven variables under consideration, and Johansen cointegration test to specify the order or the number of cointegration relationship. Granger causality test is exploited to inspect for causal relationship and, at the same time, impulse response function and variance decomposition analysis are checked for both short-run and long-run association among the seven variables by EViews 9.0. The underlying model was analyzed by using 108 realizations from Q1 1990 to Q4 2016 for USA. Results - The results show that all the seven variables for USA have one unit root and they are cointegrated with at most five and three cointegrating equation for USA. The vector error correction model expresses a long-run relationship among variables. Both IR_REAL and M3 may influence real estate market, and GDP does stock market in USA. On the other hand, GDP, IR_REAL, M3, STOCK and LOAN may be considered as causal factors to affect real estate market. Conclusions - The findings indicate that both stock market and real estate market can be modelled as vector error correction specification for USA. In addition, we can detect causal relationships among variables and compare dynamic differences between countries in terms of stock market and real estate market.

• 국제학술발표논문집
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• The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.151-157
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• 2013

Since the sub-prime mortgage crisis from the US in 2008, the Korean housing market has plummeted. However, the deposit prices of the Korean local lease contract, Chonsei, had been increasing. This increase of Chonsei prices can be a threat to low-income people, most of whom prefer to live in houses with a Chonsei contract. In the housing and Chonsei market, there are many stakeholders with their own interest, hence, simple thoughts about housing and Chonsei market, such as more house supply, will decrease house price, would not work in a real complex housing market. In this research, we suggests system dynamics conceptual model which consists of causal-loop-diagrams for the Chonsei market as well as the housing market. In conclusion, the Chonsei price has its own homeostasis characteristics and different price behavior with housing price in the short and long term period. We found that unless government does not have a structural causation mind in implementing policies in the real estate market, the government may not attain their intended effectiveness on both markets.

• 부동산연구
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• 제27권1호
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• pp.7-16
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• 2017

본 연구는 부동산시장에서 개인투자자들에게 전망이론에 따른 투자패턴이 존재하는지 용도지역을 구분하여 검증하였다. 연구의 방법으로는 개인투자자들의 최대잠재이익률과 최대잠재손실률을 이용하였으며, 추가적으로 처분효과의 모형인 정성훈 박근우(2015) 모형을 이용하여 추가 분석을 실시하였다. 분석결과, 개인투자자들에게 전망이론에 따른 투자패턴과 처분효과가 존재하는 것으로 밝혀졌으며, 용도지역에 따른 차이가 나타났다. 개인투자자의 손실회피 성향이 주거용도 부동산자산 보다 상업용도의 부동산 자산에서 더 크게 나타났다. 투자행태에서 이러한 차이는 부동산의 목적과 임대료의 존재가 용도에 따른 투자행태의 차이를 만들어 내는 것으로 판단된다. 본 연구의 한계점으로는 정성훈 박근우(2015)의 연구와 같이 지가지수를 이용하여 미실현이익과 미실현손실을 분석하였다는 점이다. 이는 부동산투자심리에 대한 심도깊은 연구를 위해서는 새로운 부동산 가격지수에 대한 개발 또는 부동산자산에 대한 Benchmark가 필요하다는 것을 의미하며, 추후연구에서는 이를 발전시킬 필요가 있다.