• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권10호
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• pp.159-164
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• 2021

The COVID-19 pandemic has widely spread and has become a global problem. The pandemic has had a negative impact on most countries and on the global economic growth. In the real estate and housing market, the impact of the pandemic has directly disrupted the supply of raw materials and human resources. In case of Vietnam, the real estate and housing markets are increasingly becoming important contributors to Vietnam's economy, with a combined contribution of approximately 6% to the GDP of the country. Also, the pandemic has negatively affected the real estate in Vietnam. Using a sample data of 220 home, apartment and real estate buyers in the period of April 2020 to Apr 2021 in Nam Tu Liem and Cau Giay districts, Hanoi, the research results demonstrate that the area of the house, the number of beds, and the location of the land show a positive influence on the real estate price. Meanwhile, the distance from the land to the center of the district has a negative effect on the price, which means that the further away a land is from the center, lower is its price.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제26권1호
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• pp.3-33
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• 2004

본 연구는 장기적으로 자본생산성이 하락하면서 성장률과 실질이자율이 하락하는 경제에서 인플레이션율이 부동산가격, 특히 주택의 매매가격과 전세가격의 격차에 어떠한 영향을 미칠 것인지에 대해 살펴보고 있다. 즉, 실질이자율이 하락할 경우 전세가격에 대비한 부동산의 매매가격은 상승하며, 따라서 자본생산성이 하락하면서 성장률 및 실질이자율이 하락할 경우에는, 통화당국이 동일한 수준의 인플레이션율을 유지한다고 하더라도 통상 인플레이션의 폐해로 거론되는 실물자산(부동산) 대비 금융자산(전세자금) 가치의 하락이라는 부작용이 확대될 수 있는 것으로 보인다. 이와 같은 이론적 논의는 자료추적이 가능한 1986년 이후 우리나라 주택의 매매 전세가격 비율의 변화추이를 설명하는 데에 기여할 수 있다. 즉, 1990년대 이후 전반적인 인플레이션율의 하향안정은 매매 전세가격 비율을 안정시키는 한 요인으로 작용해온 것으로 보이며, 최근 2001년 이후 나타난 매매 전세가격 비율의 상승은 인플레이션 기대의 확산보다는 실질이자율의 하락에 의하여 주도된 것으로 해석된다.

• 경영과학
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• 제31권1호
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• pp.17-26
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• 2014

This study presents a new real estate value analysis model considering the changes in the population structure. We propose a new model that takes advantage of the binomial option model one of the techniques of real options and considers the changes in the population structure. The real estate market price data of Seoul city from year 2001 to 2012 were extracted and the correlation analysis between real estate prices and changes in the population structure was performed. The result shows that they have positive correlation with one year time lag. The coefficient between the real estate prices and demographic changes was estimated using the OLS analysis and included in the traditional binomial option model to calculate the value of the property. It is assumed for the future price prediction that real estate invested in Seoul in January, 2013 will be sold within five years. Analysis result shows that the values of real estate in September of 2013 were predicted as 583.5 million won in the new model and as 582.4 million won in the traditional model. This reflects that the new model considering the change of population change gives better realistic performance than the traditional one.

• 토지주택연구
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• 제12권4호
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• pp.41-59
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• 2021

본 연구에서는 부동산 가격, 거시경제변수, 부동산정책에 대한 이론적 고찰과 선행연구를 검토하고, 다변량 시계열분석방법으로 가장 널리 사용되는 VEC 모형으로 2003년 1월부터 2021년 6월까지의 월별 자료를 사용하였다. 이를 바탕으로 거시경제변수와 부동산 규제정책이 서울의 부동산 가격에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구의 실증분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 거시경제변수인 통화량, 금리 등은 서울아파트 가격에 큰 영향을 미치지 못한다는 것이다. 수요는 많고 공급이 충분히 이루어지지 못한 결과 거시경제의 호황, 불황과 상관없이 내 집 마련 등의 수요가 있다는 것이다. 둘째, 조세 및 금융규제정책은 서울아파트 가격 상승에 초기에 영향을 끼치고 시간의 지남에 따라 영향이 축소된다. 셋째, 투기지역지정은 서울아파트 가수요억제를 통한 가격 하락을 예상하지만 오히려 서울 아파트가격 상승을 초래하였다. 이러한 현상은 양도소득세 강화에 따른 매물잠김 현상으로 파악이 된다. 넷째, 분양가상한제는 서울아파트 가격하락에 별다른 영향을 끼치지 못하였다. 이러한 결과에 따르면 수요가 많고 공급이 부족한 서울은 조세규제, 금융규제, 투기지역규제, 분양가상한제 등의 여러 가지 규제보다는 우선적으로 양질의 충분한 주택공급이 우선시 되어야 한다. 또한 정책결정에 있어서 규제일변의 정책보다는 서울지역에 맞는 적합한 부동산 정책을 시행할 필요가 있다는 시사점을 제공한다.

• 부동산연구
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• 제27권3호
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• pp.87-102
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• 2017

본 연구의 목적은 서울시 소재 비주거용집합부동산의 국세청 기준시가와 행정안전부 시가표준액의 과세형평성과 공동주택(아파트)과의 과세형평성 상호비교에 있다. 연구결과는 첫째, 비주거용집합부동산 시가표준액의 구청별 과표 현실화율(AR)의 격차가 크게 나타났다, 둘째, 비주거용집합부동산 시가표준액의 분산계수(COD)가 크게 나타나 수평적 불형평성이 있음이 확인되었다. 셋째, 비주거용집합부동산 시가표준액이 고가자산이 저평가되는 역진적 수직적 불형평성이 있음이 확인되었다. 따라서 비주거용집합부동산의 시가표준액의 평가 시 시가의 반영 및 토지와 건물을 합산 평가하여 과세형평성을 이루는 것이 필요할 것으로 판단된다. 본 연구를 통하여 비주거용부동산 실거래기반 공시제도로의 전환 시 제도개선에 기여를 할 것으로 본다.

• 국제지역연구
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• 제15권1호
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• pp.219-240
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• 2011

본 연구는 주가 및 부동산가격 변화에 의한 화폐수요함수의 자산효과를 분석하였다. 부동산가격 자료의 획득이 가능한 10개국, 25개 통화단위를 대상으로 분석하였으며, Johansen 공적분 검정에 추가하여 Pesaran, Shin and Smith의 한계검정을 적용하였다. 또한, 효율적인 공적분벡터의 추정을 위하여 Stock and Watson의 DOLS를 적용하였다. 분석결과, 화폐수요함수에 주가와 부동산가격을 포함시킬 경우 장기균형관계의 성립 가능성이 월등히 증가하였다. 특히 ARDL-한계검정에 의하면 12개 통화단위는 자산 가격을 포함하는 경우에만 공적분관계가 존재하는 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 자산가격의 변화가 장기화폐수요에 매우 유의한 영향을 준다는 의미이다. DOLS에 의한 공적분 벡터의 추정결과에서도 주가와 부동산가격이 매우 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 주가는 12개 통화단위에서 통계적으로 유의한 영향을 미치는 반면 부동산가격은 19개 통화단위에서 통계적으로 유의하였다. 특히 부동산가격은 싱가포르 M1을 제외하고 나머지 모든 국가의 통화단위에서 통계적으로 유의하게 나타나 장기 화폐수요함수 추정에서 부동산시장의 중요성이 부각된다. 한편 주가와 부동산가격의 계수부호나 크기는 국가별로, 통화단위별로 상이하게 나타났다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.15-20
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• 2020

최근 부동산 시장에 대한 관심이 높다. 과거 주거환경으로만 여겨지던 부동산은 끊임없는 수요 증가로 안정적인 투자 대상으로 인식되고 있기 때문이다. 특히 국내 시장의 경우 인구 수의 감소에도 불구하고 1인 가구의 증가 및 대도시로의 인구 유입이 가속화되며 수도권 중심으로 부동산 가격이 급격히 상승하고 현상이 나타나고 있다. 이에 미래 부동산 시장의 전망을 정확히 예측하는 것은 개인의 자산 관리 뿐 아니라 정부 정책 수립 등 사회 전반에 걸쳐 매우 중요한 사안이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 머신러닝 기법을 활용해 과거 부동산 매매 데이터를 학습해 미래 부동산 시세를 예측하는 프로그램을 개발하였다. 한국감정원과 국토교통부에서 제공하는 대한민국 부동산 매매 시세 데이터를 활용하였으며 지역별로 2022년도 평균 매매가 예측치를 제시한다. 개발된 프로그램은 오픈소스 형태로 공개하여 다양한 형태로 활용될 수 있도록 하였다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제29권3호
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• pp.119-144
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• 2020

Purpose Real estate usually takes charge of the highest proportion of physical properties which individual, organizations, and government hold and instability of real estate market affects the economic condition seriously for each economic subject. Consequently, practices for predicting the real estate market have attention for various reasons, such as financial investment, administrative convenience, and wealth management. Additionally, development of machine learning algorithms and computing hardware enhances the expectation for more precise and useful prediction models in real estate market. Design/methodology/approach In response to the demand, this paper aims to provide a framework for forecasting the real estate market with machine learning algorithms. The framework consists of demonstrating the prediction efficiency of each machine learning algorithm, interpreting the interior feature effects of prediction model with a state-of-art algorithm, LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanation), and comparing the results in different cities. Findings This research could not only enhance the academic base for information system and real estate fields, but also resolve information asymmetry on real estate market among economic subjects. This research revealed that macroeconomic indicators, real estate-related indicators, and Google Trends search indexes can predict real-estate prices quite well.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제14권4호
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• pp.27-49
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• 1992

본호(本鎬)는 지난 몇년간 우리나라 주가(株價) 및 지가(地價)의 급변을 거품현상(現象)으로 해석하는 견해(見解)를 재검토(再檢討)하고 시장기본요인(市場基本要因)의 중요성을 강조하고자 하였다. 자산가격변화(資産價格變化)에 대한 자기실현적(自己實現的) 예측(豫測)에 바탕을 둔 거품이론(理論)으로 최근 우리나라의 주가(株價) 및 지가변동(地價變動)을 설명하기에는 여러가지 제약점이 있다. 지난 몇년간 우리나라 주가(株價) 및 지가(地價)의 급변을 거품현상이라고 주장하는 사람들은 거품의 존재유무(存在有無)에 대한 검증 없이 막연하게 자산가격의 급변 내지는 불규칙한 변동을 거품현상으로 해석하는 경향이 있으며 주가(株價) 및 지관(地慣)의 거품검증을 시행한 경우에도 검증과정에서 여러가지 계량경제학적(計量經濟學的) 문제점을 보이고 있고, 근본적으로는 검증모형(檢證模型)이 잘못 구체화되었다는 오특정(誤特定)(misspecification)의 문제를 안고 있다. 본고(本稿)에서는 지난 몇 년간 우리나라 지가(地價) 및 주가변화(株價變化)를 3저여건(低與件)의 도래와 퇴조에 따른 경제여건의 변화와 시장기본요인의 변화로 설명할 수 있음을 보였다. 우선 실질금리(實質金利), 성장율(成長率) 등 시장기본요인(市場基本要因)의 변화로 우리나라 주가 및 지가변화를 상당부분 설명할 수 있었으며, 다음으로는 이부문(二部門) 일반균형(一般均衡) 자산구성모형(資産構成模型)을 구성하여 유동성(游動性) 및 환율(換率)이 변화할 때 지가(地價)의 과잉변동현상(過剩變動現像)이 발생함을 보였다. 1986~89년간 지가(地價)의 급등(急騰)은 동(同) 기간중(期間中) 엔화절상(貨切上), 원화절상(貨切上) 및 유동성증가(流動性增加)(실질금리(實質金利)의 하락(下落))에 따른 것이며, 90년 이후 지가상승세(地價上昇勢)의 둔화(鈍化)는 동(同) 기간중(期間中) 엔화절하(貨切下), 원화절하(貨切下)로의 반전 및 유동성압박(流動性壓迫)에 따른 실질금리(實質金利)의 상승(上昇)과 밀접히 관련되어 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.205-213
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• 2010

본 연구는 1986년부터 2009년까지 24년 동안 한국의 부동산정책과 부동산 관련 시계열자료를 세밀하게 분석한 후에, 주택가격에 영향을 미치는 부동산 지수 변수와 거시경제 지수 변수가 주택 가격에 미치는 영향에 대한 회귀분석을 실시하여 얼마만큼 영향이 있는지 분석하고자 한다. 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 한국의 부동산 정책은 후행정책이며, 정권별 부동산 정책은 서로 일관성이 없었다. 둘째, 정산적인 국면에서 부동산 문제가 발생할 때마다 규제 강화와 경기 회복 대책만 주기적으로 반복하고 이었다. 셋째, 정책에 대한 시기와 수단은 부적절하였고, 부동산 정책 시행할 때마다 부동산 경기가 더 나빠지곤 하였다. 넷째, 24년 동안 주택 유형중 주택가격 증감량이 가장 만이 오른 주택유형은 아파트였으며 가장 인가 좋았다. 정권별 주택 가격지수 증감량은 노태우(65.0%)-김대중(42.5%)-노무현(32.8%) 순으로 나타났다. 다섯째, 회귀분석을 실시한 결과 : 주택가격에 가장 많은 영향을 미치는 독립변수는 건설기 성액-1인당 국민소득-주택 전세가 지수-동행종합지수-후행종합지수-청약통자 가입자-선형종합지수 순으로 나타났다.