• 유통과학연구
• /
• 제13권11호
• /
• pp.39-46
• /
• 2015

Purpose - In Korea, there has been a recent trend that shows housing prices have risen rapidly following the International Monetary Fund crisis. The rapid rise in housing prices is spreading recognition of this as a factor in housing price volatility. In addition, this raises the expectations of housing prices in the future. These expectations are based on the assumption that a relationship exists between the current housing prices and expected housing prices in the real estate industry. By performing an empirical analysis on the validity of the claim that an increase in current housing prices can be correlated with expected housing prices, this study examines whether a long-term equilibrium relationship exists between expected housing prices and existing housing prices. If such a relationship exists, the recovery of equilibrium from disequilibrium is analyzed to derive related implications. Research design, data, and methodology - The relationship between current housing prices and expected housing prices was analyzed empirically using the Vector Error Correction Model. This model was applied to the co-integration test, the long-term equilibrium equation among variables, and the causality test. The housing prices used in the analysis were based on the National Housing Price Trend Survey released by Kookmin Bank. Additionally, the Index of Industrial Product and the Consumer Price Index were also used and were obtained from the Bank of Korea ECOS. The monthly data analyzed were from January 1987 to May 2015. Results - First, a long-term equilibrium relationship was established as one co-integration between current housing price distribution and expected housing prices. Second, the sign of the long-term equilibrium relationship variable was consistent with the theoretical sign, with the elasticity of housing price distribution to expected housing price, the industrial production, and the consumer price volatility revealed as 1.600, 0.104,and 0.092, respectively. This implies that the long-term effect of expected housing price volatility on housing price distribution is more significant than that of the industrial production and consumer price volatility. Third, the sign of the coefficient of the error correction term coincided with the theoretical sign. The absolute value of the coefficient of the correction term in the industrial production equation was 0.006, significantly larger than the coefficients for the expected housing price and the consumer price equation. In case of divergence from the long-term equilibrium relationship, the state of equilibrium will be restored through changes in the interest rate. Fourth, housing-price volatility was found to be causal to expected housing price, and was shown to be bi-directionally causal to industrial production. Conclusions - Based on the finding of this study, it is required to relieve the association between current housing price distribution and expected housing price by using property taxes and the loan-to-value policy to stabilize the housing market. Further, the relationship between housing price distribution and expected housing price can be examined and tested using a sophisticated methodology and policy variables.

• 유통과학연구
• /
• 제13권8호
• /
• pp.61-71
• /
• 2015

Purpose - Before the year 2000, the housing prices in Korea were increasing every decade. After 2000, for the first time, Korea experienced a decrease in housing prices, and the repetitive cycle of price fluctuation started. Such a "boom and bust cycle" is a worldwide phenomenon. The current study proposes a mathematical model to explain price fluctuation cycles based on the theory of consumer psychology. Specifically, the model incorporates the effects of buyer expectations of future prices on actual price changes. Based on the model, this study investigates various independent variables affecting the amplitude of price fluctuations in housing markets. Research design, data, and methodology - The study provides theoretical analyses based on a mathematical model. The proposed model uses the following assumptions of the pricing mechanism in housing markets. First, the price of a house at a certain time is affected not only by its current price but also by its expected future price. Second, house investors or buyers cannot predict the exact future price but make a subjective prediction based on observed price changes up to the present. Third, the price is determined by demand changes made in previous time periods. The current study tries to explain the boom-bust cycle in housing markets with a mathematical model and several numerical examples. The model illustrates the effects of consumer price elasticity, consumer sensitivity to price changes, and the sensitivity of prices to demand changes on price fluctuation. Results - The analytical results imply that even without external effects, the boom-bust cycle can occur endogenously due to buyer psychological factors. The model supports the expectation of future price direction as the most important variable causing price fluctuation in housing market. Consumer tendency for making choices based on both the current and expected future price causes repetitive boom-bust cycles in housing markets. Such consumers who respond more sensitively to price changes are shown to make the market more volatile. Consumer price elasticity is shown to be irrelevant to price fluctuations. Conclusions - The mechanism of price fluctuation in the proposed model can be summarized as follows. If a certain external shock causes an initial price increase, consumers perceive it as an ongoing increasing price trend. If the demand increases due to the higher expected price, the price goes up further. However, too high a price cannot be sustained for long, thus the increasing price trend ceases at some point. Once the market loses the momentum of a price increase, the price starts to drop. A price decrease signals a further decrease in a future price, thus the demand decreases further. When the price is perceived as low enough, the direction of the price change is reversed again. Policy makers should be cognizant that the current increase in housing prices due to increased liquidity can pose a serious threat of a sudden price decrease in housing markets.

• 지적과 국토정보
• /
• 제45권2호
• /
• pp.203-216
• /
• 2015

본 연구는 최근 전세가격과 전세가격비율의 이상 급등현상에 비추어 매매가격과 전세가격과의 관계를 살피는 데 있다. 전세가격비율과 매매가격에 대한 기대상승률 간의 관계를 고찰한 연구는 그리 많지 않다. 본 연구는 이 문제와 함께 전세가격비율이 지역별로 주택가격별로 어떠한 차이를 보이는지를 고찰하고 있다. 이 같은 점에서 본 연구는 기존 논문들과 차별성이 있다. 분석결과 매매가격에 대한 기대상승률과 전세가격비율은 정의 상관관계를 가지며, 기대상승률이 0일 경우에도 전세가격이 매매가격을 초과하는 현상은 나타나지 않았다. 매매가격이 높은 지역일수록 전세가격비율은 낮아지며, 매매가격이 낮은 지역일수록 전세가격비율은 높아지는 것으로 나타났다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제28권4D호
• /
• pp.523-531
• /
• 2008

본 연구는 신규 아파트 가격의 규제에 대한 결과로 나타난 신규 아파트의 분양가격과 입주 시점의 매매가격의 차이 즉 프리미엄의 원인을 규명하고자 하였다. 분석 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 부산지역 아파트 시장은 기존의 주택 형태에서 벗어나 새로운 형태의 아파트에 대한 수요가 높은 것으로 생각할 수 있다. 분석결과 아파트의 층수가 고층이고 타워형 아파트인 경우에 가격 상승이 높은 것으로 나타났으며, 주택의 형태도 더 많은 베이를 가진 아파트가 가격이 상승하는 것으로 드러났다. 둘째, 신규 아파트의 가격은 주거한 후에 평가되는 가격이 아니므로 가격상승에 대한 기대감을 높여주는 단지정보가 가격상승에 중요하게 작용하는 것으로 분석할 수 있다. 유의하게 나타난 변수는 녹지율과 아파트 세대수, 브랜드 및 도심지 접근성 등과 같은 변수였는데, 이러한 경향은 기존의 중고 아파트에 대한 연구 결과와 동일한 것이다. 셋째, 신규 아파트 중에서도 대단지의 규모를 가지며 건설업도급순위 상위에 위치하는 건설회사의 브랜드 아파트가 가격 상승률이 높은 것으로 분석되었는데, 이는 지역 건설 업체의 불리한 상황에 대한 반증이기도 하다. 넷째, 변수들 중에서 가장 큰 영향을 미치는 변수는 아파트 분양가인 것으로 드러났다. 각종 선행연구들에서는 아파트 가격 상승요인으로 정부의 분양가격 규제정책을 지목하였는데, 분양가격의 규제로 인해 주택의 초기 분양가가 시장가격보다 낮게 책정되어 아파트 입주시에 가격이 상승하게 된다는 것이다. 또한 하부시장 특성에 대한 중요성을 알 수 있었는데, 중고주택시장의 상승률, 제1선호구와 제2선호구, 아파트 비율이 유의한 영향을 끼치는 것으로 나타났다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제18권11호
• /
• pp.43-49
• /
• 2020

본 연구는 유동성 지표인 가계대출과 M2, 경기변동을 반영하는 산업생산지수를 변수로 설정하여 주택시장에 영향을 미치는 요인을 분석하고 기대 주택가격의 영향을 파악하고자 하였다. 이를 위하여 2005년 1월부터 2020년 5월까지의 자료를 바탕으로 실증분석을 실시하였으며, 주택가격변수는 실질 매매가격지수를 사용하였다. 모형을 3개로 구분하여 각 변수들의 계수 값을 비교한 결과, 실질 가계대출, 실질 M2 순서로 주택가격에 영향을 미치는 것으로 나타났는데 이는 저금리 기조에 따른 레버리지 효과로 인한 결과로 해석할 수 있다. 그리고 과거의 주택가격과 주택가격에 대한 기대는 현재기의 주택가격을 상승시키는 것으로 나타났다. 주택자산에 대한 기대 가격상승률이 높아지면 주택가격이 높아지는데, 이는 시장을 형성하는 중심가치가 투자가치로 변하게 되어 가격상승으로 이어질 수 있다는 점을 시사한다. 이러한 결과는 유동성의 확대가 경기 활성화에 목적을 두고 있음에도 불구하고 주택가격에도 영향을 미칠 수 있다는 결과를 보여주고 있다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제7권4호
• /
• pp.607-612
• /
• 2021

본 연구는 주택가격 상승 충격이 저출산에 미치는 영향과 각 변수들의 합계출산율 변동 기여도를 추정하였다. 본 연구는 기존 연구들이 시도하지 않았던 샤플리 분해와 패널 VAR의 예측오차분산분해를 통해 과거 출산율 하락 경험치에 대한 각 변수들의 기여도와 각 변수의 향후 기여도를 추정하여 차별성이 있다. 본 연구의 주요 분석결과는 다음과 같다. 우리나라 합계출산율의 하락은 최근 합계출산율 하락 흐름에 강한 영향을 받았으며, 이 영향력은 향후 미래에도 지속될 것으로 전망되었다. 주거비의 경우는 과거 주택 매매가격은 전세가격에 비해 상대적으로 합계출산율변동에 미친 기여도가 작았으나, 향후 미래에는 장기적으로 그 영향력이 커질 것으로 전망되었다. 주택 매매가격, 전세가격 이외 사교육비 역시 합계출산율 하락에 주요 원인으로 작동하였음을 실증하였고, 높은 사교육비 부담이 장기적으로도 합계출산율을 낮출 것으로 전망되었다.

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

• International Journal of Advanced Culture Technology
• /
• 제10권1호
• /
• pp.274-283
• /
• 2022

Korea is facing a number difficulties arising from rising housing prices. As 'housing' takes the lion's share in personal assets, many difficulties are expected to arise from fluctuating housing prices. The purpose of this study is creating housing price prediction model to prevent such risks and induce reasonable real estate purchases. This study made many attempts for understanding real estate instability and creating appropriate housing price prediction model. This study predicted and validated housing prices by using the LSTM technique - a type of Artificial Intelligence deep learning technology. LSTM is a network in which cell state and hidden state are recursively calculated in a structure which added cell state, which is conveyor belt role, to the existing RNN's hidden state. The real sale prices of apartments in autonomous districts ranging from January 2006 to December 2019 were collected through the Ministry of Land, Infrastructure, and Transport's real sale price open system and basic apartment and commercial district information were collected through the Public Data Portal and the Seoul Metropolitan City Data. The collected real sale price data were scaled based on monthly average sale price and a total of 168 data were organized by preprocessing respective data based on address. In order to predict prices, the LSTM implementation process was conducted by setting training period as 29 months (April 2015 to August 2017), validation period as 13 months (September 2017 to September 2018), and test period as 13 months (December 2018 to December 2019) according to time series data set. As a result of this study for predicting 'prices', there have been the following results. Firstly, this study obtained 76 percent of prediction similarity. We tried to design a prediction model of real estate transaction price with the LSTM Model based on AI and Bigdata. The final prediction model was created by collecting time series data, which identified the fact that 76 percent model can be made. This validated that predicting rate of return through the LSTM method can gain reliability.

• 국제학술발표논문집
• /
• The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
• /
• pp.1433-1439
• /
• 2009

Best value is the ultimate goal of the owner and can thus have diverse meanings according to the project characteristic, owner's purpose, user groups' payment capability, etc.. Recently, resettlement problems of the marginalized members in the urban regeneration area have been issued in Korea because they have no capability to purchase (or lease) redeveloped housing (or apartment). It means that a minimized production cost for reducing supply price of housing is a key factor in establishing the best value of the marginalized members. The lowest-price bidding system serves the purpose of ensuring a minimized production cost, but due to the low-cost investments, it creates various problems, such as sloppy construction, lowered quality, an increased LCC, and worsening profitability for builders. Thus, to help them resettle, it is necessary to supply affordable housing geared towards a certain appropriate quality and minimum construction costs. Towards this end, this study aimed to propose a cost reduction bidding system based on a technical proposal. The proposed technical-proposal-based cost reduction bidding system consists of the following components: work-unit-based, project-unit-based, and construction-period-reducing technical proposals. These components are evaluated to select the best bidder for a given project. The technical proposal based cost reduction bidding system proposed herein is expected to provide facilities with appropriate supply prices and appropriate quality levels, to bolster the technological competitiveness of builders.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제20권3호
• /
• pp.245-253
• /
• 2020

전월세 전환율이 시장이자율 또는 임대인의 기대수익률이라면 전국의 전월세 전환율은 동일하여야 한다. 그러나 전월세 전환율은 항상 시장이자율보다 높은 수준을 유지하고 있다. 본 연구는 임대주택의 공급원가 구성요소를 현재의 주택가격, 시장이자율, 감가상각비, 보유세, 그리고 임대차에 따른 위험이 존재할 경우 위험프리미엄으로 파악하고 현재의 주택가격과 각 요소와의 관계를 파악함으로써 주택임차료를 현재 가격으로 표현하였다. 이를 통해 주택가격의 변동 폭을 암묵적으로 가정하거나 전월세 전환율에 현재의 주택가격이 반영되지 못한 단점을 극복하였다. 본 연구는 임대주택의 공급 원가를 구성 요소 간의 조합으로 표현함으로써 전월세 전환율이 시장이자율이 아니라 임대인의 필수수익률 또는 요구수익률임을 밝혔다. 이는 전월세 전환율이 항상 시장이자율보다 높은 현상도 설명할 수 있을 뿐만 아니라 전월세 전환율의 지역별 차이 및 주택 유형별 차이가 발생하는 원인도 설명할 수 있다.