• 한국디지털건축인테리어학회논문집
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• 제10권2호
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• pp.13-20
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• 2010

Uncertainty in housing price fluctuation has great impact on the overall economy due to importance of housing market as both place of residence and investment target. Therefore, estimating housing market condition is a highly important task in terms of setting national policy. Primary indicator of the housing market is a ratio between rent and transaction price of housing. The research explores dynamic relationships between Rent-Transaction price ratio, housing transaction price and jeonse rental price, using Vector Autoregressive Model, in order to demonstrate significance of shifting rent-transaction price that is subject to changes in housing transaction and housing rental market. The research applied housing transaction price index and housing rental price index as an indicator to measure transaction and rental price of housing. The price index and data for price ratio was derived from statistical data of the Kookmin Bank. The time-series data contains monthly data ranging between January 1999 and November 2009; the data was log transformed to convert to level variable. The analysis result suggests that the rising ratio between rent-transaction price of housing should be interpreted as a precursor for rise of housing transaction price, rather than judging as a mere indicator of a current trend.

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

• 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.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제25권5호
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• pp.489-499
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• 2018

Jeonse is a unique property rental system in Korea in which a tenant pays a part of the price of a leased property as a fixed amount security deposit and gets back the entire deposit when the tenant moves out at the end of the tenancy. Jeonse deposit is very important in the Korean real estate market since it is directly related to the residential property sales price and it is a key indicator to predict future real estate market trend. Jeonse deposit data shows a skewed and heteroscedastic distribution and the commonly used mean regression model may be inappropriate for the analysis of Jeonse deposit data. In this paper, we apply a Bayesian quantile regression model to analyze Jeonse deposit data, which is non-parametric and does not require any distributional assumptions. Analysis results show that the quantile regression coefficients of most explanatory variables change dramatically for different quantiles. The regression coefficients of some variables have different signs for different quantiles, implying that even the same variable may affect the Jeonse deposit in the opposite direction depending on the amount of deposit.

• 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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• 제25권6호
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• pp.1361-1369
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• 2014

월세가격 동향을 살펴볼 수 있는 국가승인통계인 월세가격동향조사는 8개시도 (수도권 및 지방광역시)의 3,000개 월세표본에 대하여 매월 월세가격을 파악하여 지역별, 주택유형별, 규모별 월세가격지수 및 증감률, 그리고 월세이율을 공표하고 있다. 이 통계에서 제공되는 월세가격지수는 월세시장 동향을 파악하는데 매우 중요한 지표로서, 적절한 주택정책의 수립과 평가에 활용되고 있다. 월세가격지수는 보증금과 월세의 이원적인 가격자료를 전월세전환율을 이용하여 완전월세액이라는 하나의 가격자료로 환산하여 그 변화율을 측정함으로써 산정되는데, 적용되는 전월세전환율 종류에 따라 상이한 가격지수가 도출될 수 있다. 현재 적용되고 있는 전월세전환율 하에서는 임차인의 입장에서 월세부담이 상승했다 하다라도 전세금 수준이 더 많이 상승한 경우 전월세전환율이 낮아져서 결과적으로 월세가격지수가 하락하는 현상이 발생될 수 있다. 따라서 현행 월세가격지수의 변동률에 대한 해석에 유의할 필요가 있다. 본 논문에서는 월세가격지수의 변동률을 전월세전환율 변화에 기인한 부분과 그렇지 않은 부분을 구분하여 분석할 수 있는 틀을 제공하고자 한다. 이러한 방법을 통하여 현재와 같이 전세금이 급격하게 상승하는 시장에서 월세가격지수가 떨어지는 경우, 적용된 전월세전환율 효과에 기인하지 않는 실제 월세수준의 변동 흐름을 보다 정확하게 파악할 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제37권5호
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• pp.905-914
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• 2017

본 연구는 공동주택의 부산광역시 554개 국가기초구역과 1832세대의 개별세대주택을 대상으로, 기존의 건축 단지특성과 보행친화특성이 공동주택가격에 끼치는 영향에 대하여 분석하였다. 개별세대주택과 국가기초구역의 다양한 공간구역 특성을 바탕으로 보다 정확한 다층적인 분석을 위해, multi-level models 을 이용하였다. 분석 결과, Level-2의 국가기초구역별 보행친화특성은 전체분산의 약 77%를 잠재적으로 설명하였으며, 그 중 범죄안전특성에서 가장 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이것은 이전연구에서 많이 다뤄졌던 개별세대 공동주택별 분석보다, 한국에서 새롭게 제정된 국가기초구역에 따른 공간별 분석이 더욱 전체적으로 의미가 있다는 것을 의미한다. 이 연구결과는 요동치는 한국의 주택가격을 건강하고 안정적으로 유지할 수 있는 보행친화적인 도시설계 및 주택정책에 기여할 수 있을 것이라 생각한다.

• 지적과 국토정보
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• 제51권2호
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• pp.125-139
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• 2021

수도권 지하철 노선확장 사업을 통해 수도권 거주민의 대중교퉁 접근성은 지속적으로 향상되고 있다. 이러한 대중교통 접근성은 주거지 선택 시 가장 중요한 요소 중 하나로 지하철 노선확장에 따른 접근성 향상이 주택가격에 미치는 영향을 정량적으로 추정하는 것은 주택정책에 있어 중요하다. 이 연구는 노선신설에 따라 최근접 지하철역의 변화없이 발생하는 다른 지하철역까지의 통행시간 단축을 네트워크 확장효과로 정의하고, 이것이 주택가격에 미치는 영향력을 확인하고자 한다. 이를 위해 2012년부터 2018년까지 서울시 아파트 전월세확정신고자료를 이용하여 월세로 전환 후, 수정반복매매모형을 통해 시계열적으로 분석하였다. 그 결과, 기준이 되는 기간(2012~2014년)에 비해 비교기간 (2017~2018년)에 네트워크 확장효과가 서울시 아파트 월세가격에 미치는 영향력이 상대적으로 더 증가했으며, 이는 지하철 네트워크 확장효과가 주택의 임대료 형성에 유의미한 영향을 미친다는 것을 시사한다. 또한, 분석과정에서 네트워크 확장효과의 상하위 아파트 그룹을 비교한 결과, 네트워크 확장 효과 하위그룹보다 상위그룹에서 영향력의 상승폭이 상대적으로 컸으며, 이를통해 네트워크 확장 효과의 정도에 따라 주택의 가치에 자본화되는 수준도 다르다는 것을 확인할 수 있었다.