Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.13
no.2
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pp.128-136
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2012
In this study, we investigated the macroeconomic variables that affect housing prices thus creating a large impact on people's lives as well as the real estate market. For the study, the macroeconomic variables able to influence the House Rental Price (housing price by lease or deposit) were used for an analysis as follows: housing sales price index, household loans rate, total household savings, the number of employees and a multiple regression analysis was performed using a time series for each macroeconomic variable. As a result of the analysis, the House Rental Price was affected by all of four macroeconomic variables. The House Rental Price increased as each variable enlarged. In conclusion, this study may be useful for finding a solution for stabilizing the House Rental Price as well as for the establishment of efficient and sustainable policies for the housing market.
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.
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.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.9
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pp.6315-6324
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2015
This study analyses the effects of household finances on rental price of apartment in Seoul which play a major role in real estate policy. We estimate VAR models using time series data. Economy variables such as sales price of apartment in Seoul, consumer price index, hiring rate, real GNI and loan amount of housing mortgage, which relate to household finances and influence the rental price of apartment, are used for estimation. The main findings are as follows. In the short term, the rental price of apartment is impacted by economy variables. Specifically, Relative contributions of variation in rental price of apartment through structural shock of economy variables are most influenced by their own. However, in the long term, household variables are more influential to the rental price of apartment. These results are expected to contribute to establish housing price stabilization policies through understanding the relationship between economy variables and rental price of apartment.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.44
no.2
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pp.245-256
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2024
Since 2020, quantitative easing and easy money policies have been implemented for the purpose of economic stimulus. As a result, real estate prices have skyrocketed. In this study, the relationship between sales and rental prices by housing type during the period of soaring real estate prices in Busan was analyzed spatio-temporally. Based on the actual transaction price data, housing type, transaction type, and monthly data of district units were constructed. Among the spatio-temporal analysis models, the SpVAR, which is used to understand the temporal and spatial effects of variables, and the GSTAR, which is used to understand the effects of each region on those variables, were used. As a result, the sales price of apartment had positive effect on the sale price of apartment, row house, and detached house in the surrounding area, including the target area. On the other hand, it was confirmed that demand was converted to apartment rental due to an increase in apartment sales prices, and the sale price fell again over time. The spatio-temporal spillover effect of apartments was positive, but the positive effect of row house and detached house were concentrated in the original downtown area.
Using multivariate GARCH model, we estimate the relationship between the housing sale prices and lease prices in the Korean housing market. In the analysis of relationship between the rate of changes in sale and lease prices, the correlation coefficient of the apartment and detached house is higher than that of the townhouse. By housing type, the correlation coefficient between detached house and townhouse is higher than between apartment and detached house or apartment and townhouse. By housing size, there are no significant different results between the sales price and the rental price. The correlation coefficient between medium and small size is the highest in the apartment housing market, whereas the correlation coefficient between large and medium size is the highest in the detached housing market, resulting from the fact that people may be more interested in medium- and small-sized apartment and large- and medium-sized detached house. In the detached housing market, the correlation coefficient between large-medium size and medium-small size in the rental price is higher than that of sales price. This result implies that the process of the decision making between purchasing and leasing a house might be different.
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.
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.
This study proposes a new housing need and demand assessment model centering on small-scale housing development projects and happy house development projects that reflected the recent changes in rental and small sized apartment centered public housing policies and development paradigms. The housing need and demand assessment model of public housing development projects consists of quantitative evaluation factors such as potential need indicator and demand pressure indicator and qualitative evaluation factors such as local condition indicator. The potential need indicators of small sized housing development projects are calculated by subtracting the stock of already-supplied constructed rental and purchased rental housings from the potential quantity of need drawn from the small regions such as -eup, -myeon, and -dong. In the potential need indicators of happy house development projects, the potential need is calculated from those who are expected to receive a happy house in the unit of -si, -gun, and -gu. In small-sized housing development projects, demand pressure indictors are the number and the proportion of those who opened a subscription deposit, the number of those who received basic livelihood security and the number of those who were patriots and veterans. The demand pressure indicators of the happy house development projects are stock ratio of small-sized houses, rate of rise in housing rent price, level of housing rent price, and rate of monthly rent house.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.8
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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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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