Researches on the prediction of domestic apartment sales price have been continuously conducted, but it is not easy to accurately predict apartment prices because various characteristics are compounded. Prior to predicting apartment sales price, the analysis of major factors, influencing on sale prices, is of paramount importance to improve the accuracy of sales price. Therefore, this study aims to analyze what are the factors that affect the apartment sales price in Gwangju, which is currently showing a steady increase rate. With 6 years of Gwangju apartment transaction price and various social factor data, several maching learning techniques such as multiple regression analysis, random forest, and deep artificial neural network algorithms are applied to identify major factors in each model. The performances of each model are compared with RMSE (Root Mean Squared Error), MAE (Mean Absolute Error) and R2 (coefficient of determination). The experiment shows that several factors such as 'contract year', 'applicable area', 'certificate of deposit', 'mortgage rate', 'leading index', 'producer price index', 'coincident composite index' are analyzed as main factors, affecting the sales price.
The stumpage price changes were calculated and analyzed from the data collected by Timber Mart-South from 1998 to 2007. We analyzed the relationship between pine sawtimber stumpage prices and timber sale characteristics using hedonic pricing method. Quadratic transformation was employed for sale size and contract length. Stumpage prices increased with sale size, contract length, bid sales, and the number of bidders. The presence of above average or excellent grade, market conditions, and logging conditions also are positively related to stumpage prices.
The existing most studies on the apartment sales prices have been limited to relatively small size apartment complexes and have not categorized the apartment complexes based on the number of households. Some of them uses the apartment-related indices such as regional value estimates, sales unit price, and view right values. In the case of Seoul Metropolitan Area, the size of apartment complex has been growing to the level of large complex over more than 1,000 households through new town development, redevelopment and reconstruction. People prefers to choose a large scale complex instead of small complex based on their perception that a large scale apartment complex provides more conveniences in living. The result of this analysis revealed that the variables chosen as important determinants of the hedonic price model for large scale apartment complexes were square meters of apartment unit, rent/price ratio, number of bays, distance to the nearest subway station, and heating system method. This means that the sales price of apartment unit will be higher as the square meters of apartment unit increase, as the rent/price ratio decreases, as the distance to the nearest subway station increases, and as the number of bays increase.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.12
no.2
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pp.62-71
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2024
The Study analyzed the effect of private education costs and housing prices on the total fertility rates in 16 metropolitan cities in Korea from 2009 to 2021, and estimated the contribution rates of each variable on the decrease in the total fertility rate. Using a dynamic panel data model considering the time series correlation of the total fertility rates, the total fertility rates for the year was positively (+) affected by the total fertility rates of the previous year, and the increase in apartment sales and Jeonse prices in the previous year reduced the total fertility rates. In addition, the increase in private education costs per capita in the previous year was analyzed to consistently reduce the total fertility rates.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.25
no.1
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pp.147-170
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2022
This article analyzes the spillover effects by dividing the weekly rate of return on apartment prices in 70 si-gun-gu (local area) in the Capital Region into three periods: the entire period (April 2008~August 2021); the period before the price surge (April 2008~October 2018); and the period of price surge (November, 2018~August 2021), based on a consideration of the cycle of fluctuations in apartment sales prices and the timing of the current government's policy interventions. The results obtained from this analysis are summarized as follows. First, the analysis of the spillover effects is similar to or different from the results of existing work depending on the period. The analysis of the spillover effects on the entire period and the period before the price surge shows that the 'Gangnam' effect exists in the apartment market in the Capital Region. On the other hand, the analysis of the spillover effects on the period of price surge reveals different results than before. The spillover effect index calculated through the analysis of the rolling sample decreases during the decline in the cycle of apartment sales prices, while the opposite trend is shown during the upward period. Looking at the timing between the peak of the spillover effect index and policy interventions, it appears that the government's policy interventions took place after the peak of the spillover effect index in 2017, before the peak in 2018 and 2019, and around or after the peak after 2020.
The purpose of this study is to test whether prices of personal computers reflect their varying degrees of non-marketable characteristics including after-sales service. This purpose is carried out using the hedonic price model. In this paper, we estimated 74 functional forms of hedonic price model using the quadratic Box-Cox transformation function and selected one based on the three criteria: expected signs, the statistical significance of estimated coefficients, and goodness of fit in terms of root-mean-square-percentage-error. In this study, we found hat as the after-sales service level increases the price of the personal computer increases. This result is consistent with the hypothesis that the less after-sales service offered with a personal computer, the less consumers are willing to pay for the personal computer, when all else remain constant. This finding shows that since the market works indirectly to influence pricing, the need to rely on consumer protection legislation to guarantee after-sales service is lessened. This study also found that after-sales service supported by each personal computer producer is not a free service, thus produces have a profit incentive for providing after-sales service.
This paper has statistically analyzed the determining factors that affect office building sale prices by focusing on strata property sales through the hedonic price function. In this study, 1,171 office building transaction cases were analyzed in Seoul from 2000 to 2017. To determine the influence of various factors on office building sale prices, independent variables included factors that represented macroeconomic characteristics, locational characteristics, physical characteristics, and deal characteristics. The analysis of the strata property sales, which is a major concern in this study, showed that strata property sales enjoyed a discount of about 1.56 million won per pyeong out of the entire sales. In terms of the discount rate, strata property sales were at a 12.6% discount compared to entire property sales, so it was found that strata property sales significantly influenced office building selling price. This is due to the fact that the owner of the strata property encounters more difficulties in distributing cost than the sole proprietor in terms of property rights and the exercise of management rights. The results of this study are expected to contribute in securing transparency in transactions and risk management strategies in the future.
This study analyzed fashion businesses based on the 6P's, products, prices, place, promotion, people, and patron for business owners in the Myeongdong commercial fashion district. Furthermore, this study proposed plans that would activate the Myeongdong fashion district and continuously develop it as a global fashion city. A survey was conducted from August to September, 2012 for 249 fashion business owners in Myeongdong. Eventually, only 208 questionnaires were used for the analysis. The research results were as follows. First, domestic brands have the largest share in the market and sales of fashion accessories were higher than the sales of clothes. Second, the prices for those fashion items ranged from low to mid-price. Third, the opening of new shops keeps increasing, and the size of the shops falls between ten and twenty pyeong generally. 'Self-production' was the highest form of production compared to any other form, and regarding importation sites, importation from overseas was the highest. Fourth, regarding promotion types, the sales in shops was the most commonly used promotion method compared to television and magazine advertising, and personal selling. Fifth, the proportion of male proprietors was larger than that of female proprietors. Most employees had less than five years of sales experience. Sixth, the main customers were females in their 20s and the proportions of Korean and foreign customers was similar.
The Journal of Economics, Marketing and Management
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v.12
no.2
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pp.11-18
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2024
Purpose: The purpose of this study is to suggest the activation plan of the post-construction sales through the results of a survey on the perception of Seoul citizens and experts. Research design, data and methodology: The purpose of this study is to suggest the activation plan of the post-construction sales through the results of a survey on the perception of Seoul citizens and experts. Results: According to a survey of Seoul citizens' perceptions, 76.7% of Seoul citizens were well aware of post-construction sales and recognized that post-construction sales would reduce pre-sale speculation and confusion in the real estate market. Second, 73.6% of Seoul citizens were willing to buy houses through post-construction sales, and third, 79.6% of Seoul citizens recognized that a post-sale system was necessary. Experts' opinions generally responded to the expansion of the introduction of post-construction sales, saying, 'It is necessary for both the public and the private sectors'. Second, while experts say that there are also positive effects, negative effects such as polarization centered on large corporations, an increase in sales prices, and a decrease in housing supply are also concerned. Third, experts responded that 'diversification of financing methods' is the most important task in revitalizing the post-sale system. Conclusions: The policy implications are that it is necessary to mandate the post-construction sales in the long term, and that the quality assurance system needs to be supplemented even if the sale is promoted post-construction sales. In addition, private participation is essential to revitalize the post-construction sales, and government support such as initial financing, low-interest rates, and various financing measures should be sought to expand private participation.
Due to recent changes in government policy, officetels have received attention as alternative assets, along with the uplift of office and apartment prices in Seoul. However, the current officetel price indexes use small-size samples and, thus, there is a critique on their accuracy. They rely on valuation prices which lag the market trend and do not properly reflect the volatile nature of the property market, resulting in 'smoothing'. Therefore, the purpose of this paper is to create the officetel price index using transaction data. The data, provided by the Ministry of Land, Infrastructure and Transport from 2005 to 2020, includes sales prices and rental prices - Jeonsei and monthly rent (and their combinations). This study employed a repeat sales model for sales, jeonsei, and monthly rent indexes. It also contributes to improving conversion rates (between deposit and monthly rent) as a supplementary indicator. The main findings are as follows. First, the officetel price index and jeonsei index reached 132.5P and 163.9P, respectively, in Q4 2020 (1Q 2011=100.0P). However, the rent index was approximately below 100.0. Sales prices and jeonsei continued to rise due to high demand while monthly rent was largely unchanged due to vacancy risk. Second, the increase in the officetel sales price was lower than other housing types such as apartments and villas. Third, the employed approach has seen a potential to produce more reliable officetel price indexes reflecting high volatility compared to those indexes produced by other institutions, contributing to resolving 'smoothing'. As seen in the application in Seoul, this approach can enhance accuracy and, therefore, better assist market players to understand the market trend, which is much valuable under great uncertainties such as COVID-19 environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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