• 토지주택연구
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• 제13권4호
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• pp.45-53
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• 2022

본 연구에서는 '아파트 가격'과 '인터넷 검색량' 간의 관계를 분석하였다. 선행 논문들이 '공표된 아파트 가격'과 '인터넷 검색량' 간의 관계만을 검정했던 것에 비해, 본 논문은 '공표된 아파트 가격'을 '본질적 가격 요소'와 '일시적 가격 요소'로 구분하여 '본질적 가격 요소와 인터넷 검색량' 간의 관계, '일시적 가격 요소와 인터넷 검색량' 간의 관계에 대해서도 분석했다는 것이 선행 연구들과의 차별적 측면이다. Granger 인과관계 분석 결과를 보면, '공표된 아파트 가격'과 '인터넷 검색량'이 서로 양방향의 Granger 인과관계를 갖는 것으로 나타났다. 선행논문들에서 연구가 이루어지지 않았던 부분으로서, 아파트 가격의 추세 요소인 '아파트 본질적 가격 요소'도 '인터넷 검색량'과 피드백적 관계를 보였다. 그리고 '아파트 일시적 가격 요소'는 '인터넷 검색량'에 대해 선행관계를 갖는 것으로 나타났다. 아파트 일시적 가격 요소도 인터넷 검색량과 관계가 있다는 것은 아파트시장 참여자들의 '일시적 심리적 측면, 과잉반응에 의해 발생되는 가격 요소'도 인터넷 검색량에 영향을 준다는 것을 의미한다. 본 연구 결과는 아파트 가격의 움직임이 시장참여자들의 관심에 영향을 준다는 의미를 제시하며, 부동산시장 분석 등에 있어서 가격의 움직임, 인터넷 검색량과 같은 자료를 활용해야 한다는 의미를 갖고 있다.

• 지적과 국토정보
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• 제52권2호
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• pp.211-231
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• 2022

본 연구는 거시경제변수인 전산업생산지수, 소비자물가지수, CD금리, KOSPI지수가 전국, 서울, 광역, 지역으로 구분된 아파트 전세가격에 미치는 영향을 파악하고 LSTM(Long Short Term Memory)을 활용하여 지역별 아파트 전세가격의 방법론적 예측모형을 제시하고자 하였다. VAR분석결과에 따르면 Lag1, 2에서 전국 아파트 전세가격지수와 소비자물가지수는 전국 아파트 전세가격에 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났고, 마찬가지로 Lag1,2에서 서울 아파트 전세가격지수와 소비자물가지수, CD금리는 서울 아파트 전세가격에 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한, 광역 아파트 전세가격은 Lag1에서 광역 아파트 전세가격지수, 소비자물가지수가 유의미한 영향을 보였으며 지역 아파트 전세가격은 Lag1에서 지역 아파트 전세가격지수, 소비자물가지수가 유의미한 영향을 나타냄을 확인하였다. LSTM예측모델 구축 결과, 지역 아파트 전세가격 예측모델의 RMSE 0.008, MAE 0.006, R-Suared값은 0.999로 예측력이 가장 높았다. 향후, 주요 정책변수들을 포함하여 딥러닝 기반의 발전된 모형을 적용한다면 더욱 의미 있는 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권6호
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• pp.1471-1479
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• 2017

아파트매매 가격지수의 변동은 국가의 경제뿐만 아니라 사회, 산업, 문화 등의 전 분야에 영향을 준다. 본 연구에서는 아파트매매 가격지수를 거시경제변수로 설명하는 시계열모형을 연구하고자 한다. 설명변수로 사용한 거시경제변수는 우리나라 주택담보 대출금리, 원유수입 물가지수, 소비자 물가지수, KOSPI 주가지수, 국내총생산 (GDP), 국민총소득 (GKI)의 6가지 변수를 사용하였다. 아파트매매 가격지수와 모든 경제변수는 2001년 9월부터 2017년 5월까지 약 16년간의 월별 자료를 사용하였다. 아파트매매 가격지수 자료의 설명을 위해 시계열 모형 중 자기회귀오차 (ARE) 모형을 사용하여 분석하였다. ARE 모형 분석 결과 아파트매매 가격지수는 1개월 전 아파트매매 가격지수, 주택담보 대출금리와 KOSPI 주가지수에 의해 영향을 받는 것으로 나타났다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권3호
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• pp.62-73
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• 2022

국내 아파트 매매가 예측에 관한 연구는 현재까지 지속적으로 수행되어 왔지만, 아파트 가격은 다양한 특성이 복합적으로 작용하기 때문에 예측하는데 어려움을 겪고 있다. 아파트 매매가를 예측하는데 앞서 정확도를 높이기 위해서는 주요 변수 선정 및 영향요인 분석이 무엇보다 중요하다. 이에 본 연구는 현재 꾸준한 상승률을 보이는 광주광역시를 대상으로 아파트 매매가에 영향을 주는 요인을 분석해보고자 한다. 이를 위해 6년간의 광주광역시 아파트 실거래가와 각종 사회적 요인 데이터를 토대로, 다중회귀분석, 랜덤 포레스트, 심층인공신경망 알고리즘을 적용하여 각 모델에서 주요 영향요인을 파악하였으며, 모델의 성능은 평균 제곱근 오차, 평균 절대 오차 그리고 결정계수를 통해 비교 분석하였다. 본 연구에서는 딥러닝의 일종인 심층인공신경망의 성능이 가장 우수함을 보였고, 매매가에 영향을 미치는 주요 요인으로 건축경과연수, 계약연도, 적용면적, 양도성예금증서, 주택담보대출금리, 선행지수, 생산자물가지수, 동행지수 등이 도출되었다.

• 한국주거학회:학술대회논문집
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• 한국주거학회 2006년도 추계학술발표대회 논문집
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• pp.231-236
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• 2006

The purpose of this study is to make realistic analysis of qualitative value for apartment view. This study is conducted in two ways. First, 6 apartment complexes in Daegu metropolitan city are selected as research subject. And then the following 4 activities are made in order: picture-data establishment, declared-price research, market-price research, and survey. Second, realistic analysis of qualitative value included in apartment price is made based on the above data. And then the value is compared with apartment's declared price which is a current tax index. The result shows that the view value included in apartment price is realistically different depending on many variables such as story/side, plot planning of apartment complex, view element, unlike the declared price mainly focused on story.

• 한국주거학회논문집
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• 제18권3호
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• pp.63-72
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• 2007

The purpose of this study is to identify the impact of the building, site, and region characteristic factors on the annual average price rising rate of apartment housing in Seoul. The data were consisted of 272 apartment units in Seoul. A survey included checking the drawing documents and interview with apartment maintenance staffs and real estate agencies from October 2006 to February 2007. Data were analyzed with descriptives, frequency, crosstabs, and linear regression by SPSS/PC for Window. The linear regression model was employed to evaluate the price rising rate in apartment housing. Following results were obtained. The price rising rate for pyeong ($3.3m^2$) of apartment housing was determinated by the district zone, the construction company's brand name, the building age, the building stories, the floor space index, the building-to-land ratio, the green space rate, and the distance from the downtown. Especially, the district zone was the most important factor that affected the price rising of apartment housing in Seoul. Therefore, the policy has to focus to solve the imbalance between autonomous districts with the collaborated tax.

• 한국건축시공학회지
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• 제8권6호
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• pp.65-74
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• 2008

The aim is to get comprehensive view point for the price of apartment. Apartment construction cost is the sun of land cost and building cost. Land price reflects the value of location where building stands. When the gap between price and affordability is narrow enough, effective demand promote apartment construction. The today's trends of rising price, which began in apartment housing, spreads to real estates market and finally overall consumer price. Problem is that price is decided only by supplier's interest. Equilibrium-pricing is common process in housing market. However it is important to review hedonic price and the factor of housing services and focused on the affordability of demanders. AHP analysis was used to study real needs and preference of demanders and dealt with 200 interviewees with brief checklists. We found that social factor is more important than building cost or site development. Especially location of apartment is most important to affect environment quality and accessibility to facilities.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2019년도 춘계 학술논문 발표대회
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• pp.226-227
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• 2019

The basic type construction cost which is the base of the building cost estimation is being adjusted according to the price changes by utilizing the apartment construction cost index in order to flexibly operate it. In this study, we analyzed the change trends and characteristics of the housing cost index for the basic type building cost model project operated from September, 2012 to March, 2018. As a result, the increase in material costs is slight while the share of the labor cost increased in the construction cost due to the rise of labor unit price, leading to a perceived increase in sensitivity of labor costs. We should be careful to keep the sensitivity of the material cost and the labor cost to an appropriate level so that the index may not be distorted.

• 한국주거학회:학술대회논문집
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• 한국주거학회 2011년도 춘계학술발표대회 논문집
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• pp.285-289
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• 2011

he purpose of this study is to assess the effects of real estate policy on apartment price index in Seoul. To meet the research goal, this research reviewed real estate policy of the government from January of 1986 to August of 2010, and then it collected monthly apartment price index in 25 local districts of Seoul from January of 2003 to August of 2010. After 25 districts were grouped into 2 areas (14 districts in Gangnam and 11 districts in Gangbuk), the data of two areas were analyzed by using the SAS program, Cluster analysis with Ward method showed 3 clusters on each area, and with 6 clusters in total, the effects of real estate policy in the period were examined by using residual analysis. The analysis indicated two major shocks (one was from May to October of 2003, and the other was from March of 2006 to January of 2007), and the results showed that the intervention of government in the market had the asymmetric effects in bullish and bearish times. It implies that the market volatility is substantially influenced by irrational sentiments. Thus, it's suggested to devise the consumer sentiment index suitable in real estate market.

• 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.