• 한국건설관리학회논문집
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• 제13권2호
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• pp.128-136
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• 2012

본 연구에서는 부동산 시장뿐만 아니라 우리 생활에 많은 비중을 차지하는 주택 가격에 영향을 미치는 거시경제변수에 대해 살펴보았다. 주택 전세가격에 영향을 미칠 것으로 파악되는 거시경제변수로는 가계대출금리, 가계예금총액, 취업자 수로 분석모형을 설정하였으며, 각 변수에 대한 시계열 자료를 활용하여 다중회귀분석을 실시하였다. 분석한 결과에 따르면, 주택 전세가격은 네 가지 거시경제변수 모두에 영향을 받으며 각각의 변수가 높아질수록 전세가격 또한 상승하는 것으로 나타났다. 본 연구결과를 통해 주택 전세가격 안정화를 위한 해결책을 모색하고, 효율적이고 지속 가능한 주택시장 정책을 수립할 수 있을 것이다.

• 산경연구논집
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• 제11권8호
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• pp.31-38
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• 2020

Purpose: This study uses 'Autoregressive Integrated Moving Average Model' to predict the impact of a sharp drop in the base rate due to COVID-19 at the present time when government policies for stabilizing house prices are in progress. The purpose of this study is to predict implications for the direction of the government's house policy by predicting changes in house transaction prices and house rental prices after a sharp cut in the base rate. Research design, data, and methodology: The ARIMA intervention model can build a model without additional information with just one time series. Therefore, it is a time-series analysis method frequently used for short-term prediction. After the subprime mortgage, which had shocked since the global financial crisis in April 2007, the bank's interest rate in 2020 is set at a time point close to zero at 0.75%. After that, the model was estimated using the interest rate fluctuations for the Bank of Korea base interest rate, the house transaction price index, and the house rental price index as event variables. Results: In predicting the change in house transaction price due to interest rate intervention, the house transaction price index due to the fall in interest rates was predicted to change after 3 months. As a result, it was 102.47 in April 2020, 102.87 in May 2020, and 103.21 in June 2020. It was expected to rise in the short term. In forecasting the change in house rental price due to interest rate intervention, the house rental price index due to the drop in interest rate was predicted to change after 3 months. As a result, it was 97.76 in April 2020, 97.85 in May 2020, and 97.97 in June 2020. It was expected to rise in the short term. Conclusions: If low interest rates continue to stimulate the contracted economy caused by COVID-19, it seems that there is ample room for house transaction and rental prices to rise amid low growth. Therefore, In order to stabilize the house price due to the low interest rate situation, it is considered that additional measures are needed to suppress speculative demand.

• 한국주거학회논문집
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• 제19권5호
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• pp.29-36
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• 2008

The objective of his study is to research the effect of the 'Dagagu' housing purchase and the public rental housing supply on the nearby community. In the case of public rental housing, many studies have demonstrated that the perception that a public rental house is a low income dwelling has an external effect on the residents immediately outside the area such as the perception of the lowering of house prices. However, an advanced research concerning the 'Dagagu' housing purchase and public rental housing has not been carried out because it has only recently been enforced. Through a survey conduced of residents who live nearby the 'Dagagu' housing purchase and public rental housing the aim of his study is to show how the residents perceive the renal houses and are influenced by them. At the same time, this study demonstrates the external effect of rental house supply by analyzing the housing price around the area. Most people who live in the near by 'Dagagu' housing purchase and public renal housing have a negative opinion of his housing because they believe that the residential prices will depreciate. However, only about 40% of the people felt that the residential price depreciation as a result of the 'Dagagu' housing purchase and public rental housing supply was not visible.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.6315-6324
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• 2015

본 연구에서는 2008년 금융위기 이후 부동산 정책에서 많은 비중을 차지하는 서울의 아파트 전세가격에 가계경제가 어떤 영향을 미치는지 2009년 1월부터 2013년 12월까지 자료를 이용하여 VAR모형을 통해 실증분석하였다. 서울의 전세가격에 미치는 가계경제변수들은 서울 아파트 매매가격, 소비자물가지수, 고용률, 실질GNI, 가계대출금액으로 구성하였다. 분석결과에 따르면, 서울 아파트 전세가격은 단기적으로 가계경제변수들에 영향력을 받는 것으로 나타났다. 또한 가계경제변수들의 구조적 충격에 따른 서울 아파트 전세가격 변동의 상대적 기여도는 단기적으로는 서울 아파트 전세가격 자체 충격에 가장 큰 영향력을 받으며, 시간이 지날수록 가계변수들의 영향력이 커지는 것으로 나타났다. 본 연구결과를 통해 가계경제를 이루는 어떤 요인들이 주택전세가격에 많은 영향을 미치는지 파악할 수 있어 향후 주택가격 안정화를 위한 정책수립에 기여할 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제44권2호
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• pp.245-256
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• 2024

2020년 이후 경기 부양을 목적으로 양적완화 및 저금리 정책이 전 세계적으로 시행되었고, 이로 인해 부동산 가격이 급등하였다. 본 연구에서는 부산광역시를 대상으로 2018년부터 2022년까지의 부동산 급등 시기의 주택유형별 매매가격, 임대가격 간의 관계를 시공간적으로 분석하였다. 분석자료는 국토교통부 실거래가 자료를 바탕으로 읍면동 단위의 주택유형, 거래유형, 월별 실거래가 자료를 구축하였다. 분석모형으로는 시공간 분석 모델 중 변수간의 시간적, 공간적 영향을 파악하는데 사용되는 SpVAR(공간적 벡터자기회귀모델)과 각 지역이 해당 변수에서 미치는 영향을 파악하는데 사용되는 GSTAR(일반화 시공간자기회귀모델)을 사용하였다. 분석결과 부산광역시 아파트 매매가격은 대상 지역을 포함한 주변 지역 전체의 아파트, 연립다세대, 단독다가구 매매가격에 정의 영향을 주는 것으로 나타났다. 반면, 아파트 매매가격이 증가함에 따라 해당 수요가 주변 지역의 아파트 임대수요로 전환되며, 시간의 경과에 따라 아파트 매매가격이 다시 하락하는 모습을 확인할 수 있었다. 아파트의 경우 이러한 시공간적 전이효과가 긍정적으로 나타났으나, 연립다세대와 단독다가구 주택의 경우 원도심 지역에 정의 효과가 집중되는 것으로 나타났다.

• 부동산연구
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• 제24권1호
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• pp.15-26
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• 2014

본 연구는 다변량 GARCH 모형을 이용하여 우리나라 주택시장의 상호연관성을 분석하였다. 주택 유형별 매매가격증가율과 전세가격증가율 간 상관관계 분석에서는 연립주택보다는 단독주택과 아파트의 상관계수가 더 크게 나타났다. 주택 유형에 따른 분석결과에 의하면 매매가격증가율과 전세가격증가율 두 분석 모두에서 단독주택과 연립주택 간 상관관계가 아파트와 단독주택 간 상관관계나 아파트와 연립주택 간 상관관계보다 높은 것으로 밝혀졌다. 주택을 크기에 따라 분류하였을 때 매매가격증가율을 이용한 분석결과와 전세가격증가율을 이용한 분석결과 간에는 큰 차이를 발견할 수 없었다. 아파트의 경우는 중형 아파트와 소형 아파트 간 상관관계가 가장 큰 것으로 나타났으며, 단독주택의 경우에는 대형 단독주택과 중형 단독주택 간 상관관계가 제일 큰 값을 기록하였다. 일반적으로 사람들이 아파트는 중소형 이하에, 단독주택은 중대형 이상에 관심이 많다는 사실이 본 연구의 분석결과를 간접적으로 뒷받침해주고 있다. 연립주택의 경우에는 매매 가격보다 전세가격의 경우에 중 대형 연립주택과 소형 연립주택 간 상관계수가 더 커지는 현상을 보이고 있는데, 이는 주택을 구입하는 경우와 주택을 임대하는 경우의 의사결정 과정이 서로 상이한데 그 이유가 있는 듯 보인다.

• 토지주택연구
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• 제9권4호
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• pp.1-9
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• 2018

Since year 2000, French housing and rent prices rose at a rapid rate and the housing market has been overheated. Face to this phenomena, the French government enacted a new law Alur which is a legislatif tool to control the private housing rent price for the cities, where the tension of the housing market is very high. This new law has impacted the housing market in two major ways. First, for the 38 cities designated by this law, the rent price's increase rate can not rise above the IRL, which is the rent reference index. Secondly, this law also permits local authorities to control the housing rent's price following the concrete price guidance. Especially in Paris, the city applicated this method for private rental housing since 2015. This city classified its own area by 14 zones. Based on the market surveys of each sector, local authority made a guidance for private housing rent's price. The guideline is consisted of average prices, maxima and minima price by types, which is classified by the construction year, number of rooms and furnished or not. Therefore, this study aims to understand french housing rent's price control system and draw implementation for korean housing rent policies. This research is meaningful for it introduces recent foreign regislations which could be helpful to control the housing market in Korea.

• 한국주거학회논문집
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• 제22권3호
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• pp.83-91
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• 2011

The aim of this study was to determine the basic perception of Kleingarten house planning of Jeonbuk area. The survey method was used for data collection. The major finding were as follows: 1) Almost all respondents have a very positive attitude the participant of Kleingarten. Many respondents wanted the cheapest price for the Kleingarten rental fee and for the travel time between their home and Kleingarten to be under an hour. 2) Two different size of 45 and 66 $m^2$ were preferable for the house floor plans. The most preferable floor plan type chosen by the respondents was a house design with a terrace and the elderly householders especially preferred a house floor plan with an LDK design. 54.3 per cent respondents liked the log house and 93.3 per cent respondents liked the eco-friendly building materials such as wood, earth (Korean natural earth: whangto), and adobe bricks etc. 3) There were more needs for useful facilities such as a pergola, a grassy lawn, small ponds, a playground for the childrens, patio table settings, etc.

• 토지주택연구
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• 제5권4호
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• pp.247-257
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• 2014

본 연구는 최근 임대 및 소규모 위주의 공공주택정책과 개발 패러다임의 변화를 반영하여 소규모 주택사업지구와 행복주택사업지구를 중심으로 하는 새로운 주택수요평가모델을 제시하였다. 공공주택 사업지구의 수요평가모델은 정량적 평가요소인 잠재소요지표, 수요압력지표와 정성적 평가요소인 지역여건지표로 구성된다. 소규모 주택사업지구의 잠재소요지표는 읍 면 동 단위의 해당 지역에서 도출된 잠재소요량에서 기 공급된 건설임대와 매입 임대 재고물량을 차감하여 산출하였다. 이렇게 산출된 실제소요물량과 신규공급계획물량을 비교하여 공급의 미달, 적정, 초과를 판단하였다. 도심 내 젊은 층을 위한 행복주택사업지구의 경우 잠재소요지표는 시 군 구 단위의 해당 지역에서 행복주택공급대상계층인 대학생, 사회초년생, 신혼부부를 대상으로 임차여부, 소득요건 등을 바탕으로 추정하였다. 중소도시 및 농어촌지역 소규모 주택사업지구의 경우 수요압력지표는 해당 지역의 청약저축가입자수, 기초생활보장수급자수, 국가보훈대상자수와 각각의 무주택가구수 대비 비중으로 산출하였다. 다만 지역여건지표와 산업단지 개발 등 향후 인구유발요인 등을 감안하여 후보지 선정여부를 종합적으로 판단하도록 하였다. 행복주택사업지구의 수요압력지표는 해당지역의 소형주택재고비율, 전세가격상승률, 전세가격수준, 월세거주가구비율로 하였고 이를 전국 및 해당 시 도 평균과 비교하여 수요압력 정도를 판단하였다. 또한 행복주택의 사업여건이나 입지경쟁력과 관련된 대중교통이용여건, 주변시설현황, 중심지와의 거리, 지역개발현황 등의 지역여건지표를 바탕으로 최종적인 평가가 이루어지도록 하였다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권8호
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• pp.33-40
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• 2020

The main aim of the study is to test a house pricing model by combining hedonic and asset-based pricing models. An understanding of the relationship between house pricing and its return (the rental income) helps to establish houses as a significant asset class. The model tested the relationship between house pricing (dependent variable) and the house attributes (independent variables) derived from Freeman's framework of housing attributes. This study uses a large data-set of 1,899 sample of new, high-end houses purchased between 2016 and 2019 collected from the national capital region of India (Delhi-NCR). The algorithm was built in R-Script, and stepwise multiple linear regression was used to analyze the model. The analysis of the model proves that the three significant variables, namely, carpet area, pay-off, and annual maintenance charges explain the price function. Further, the model is statistically fit. The major contribution of the study is to understand the key factors and their influence on the house pricing. The model will be helpful in risk assessment in the housing investment and enhance the chances of investment. Policy-makers can use information about the underlying valuation drivers of the house prices to stabilize the market and also in framing the tax policies.