This paper investigates the connectedness among housing markets using the methodology developed in Diebold and Yilmaz (2014, 2016). In particular, we examine the international linkages among housing markets in Northeast Asian countries: namely, China, Japan, and Korea. The basic finding is that connectedness measures vary over the business cycle, with a surge during the global financial crisis. However, the international linkages among the three Asian housing markets seem rather weak. By including GDP in the model, we also find that housing market in one country is more affected by its own economic conditions than that of neighboring countries. Given earlier evidence that cross-regional spillover among domestic housing markets is high, this result suggests that housing market connectedness is more of domestic cross-regional phenomena, rather than international ones.
Purpose - Considering the importance of housing needs to real estate market, domestic studies on real estate prices from the perspective of demand are basically based on macro-data, but relatively few are associated with micro-data of urban real estate demand. We try to find a reliable relation of elasticity of demand and commercial housing market. Research design, data, and methodology - In this paper, we have derived housing demand theoretic method and have utilized micro-data of residential family housing survey of downtown area in Kunming City in October, 2015 to estimate income elasticity and price elasticity of housing demand respectively and make a comparative analysis. Results - The results indicate that income elasticity and price elasticity of families with owner-occupied housing are both larger than those of families with rental housing. Income elasticity of housing demand of urban residential families in Kunming is far below the foreign average and eastern coastal cities level, however, the corresponding price elasticity is far higher. Conclusions - We suggest that housing affordability of urban families in western China are constrained by the level of economic development, and the current housing price level has exceeded the economic affordability and psychological expectation of ordinary residents. Furthermore, noticing the great rigidity of housing demand, the expansion space of housing market for improvement and for commodity is limited.
각국 정부는 코로나19 이후 실물경기와 경제회복을 위해 재정확대정책을 적극적으로 실시하고 있다. 우리나라도 재난지원금과 복지정책의 시행으로 인해 시중에 유동성이 증가하면서 주식시장과 주택시장이 크게 영향을 받고 있다. 본 연구의 목적은 주식시장 및 주택시장의 동향과 유동성과의 관계를 분석하는데 있다. 한국은행과 국민은행에서 자료를 수집하였고 분석기간은 2000년 1월부터 2020년 12월까지 월간자료를 사용하였다. 실증분석을 위해 각 변수별로 전년 동월대비 변동률이나 상승률을 산출하여 수치분석과 지표분석, 모형분석을 수행하였다. 분석결과 주가지수는 주택가격과 양(+)의 관계를 보인 반면 M2와는 음(-)의 관계로 나타났다. 유동성이 증가하면 주식시장과 주택시장에 영향을 미치고 물가도 상승하는 것으로 기존 연구를 통해 살펴보았다. 하지만 본 연구에서 주식시장과 주택시장은 서로 영향을 미치는 것으로 나타났으나 유동성은 주식시장과 역의 관계를 보이고 주택시장과는 아무런 관계가 없는 것으로 조사되었다. 이를 통해 본 연구는 유동성과 주식시장 및 주택시장과의 관계에서 시간차가 존재하는 것으로 판단되었다.
A housing market in an urban area is not just a single market but a combination of regionally different submarkets. This study begins with a critical mind that previous researches did not consider the spatial autocorrelation of each area where the housings are located. The clustering analysis of housing submarket which considers spatial autocorrelation is performed as it follows. First, 4 housing market attribute variables are reducted to 1 variable by principle component analysis. Then, after calculating $Gi^*max$ by AMOEBA, 7 housing submarkets which have similar characteristics based on $Gi^*max$ are classified. The characteristics of each submarket are investigated, then political implication is deduced as the following. Different level of housing policy should be made to each cluster because each cluster has different level of spatial autocorrelation.
Under the premise that the housing market is not fixed, but changes organically according to social and systematic environment, it has important meaning as the object of this study to identify the recent housing market's movement by deducing the changed characteristics of the factors to compose the recent new houses. By using the following methodology, this study analyzed the characteristics and mutual relations of the economical and house-composing factors, categorized the investigation object into sub-markets, and executed comparative analysis. First, based on the leading studies analyzing the factors of house price determination and the assessment indicators of 'Green Building Certification Program', the composing factors are deduced. Second, the factors are categorized as economic, housing complex planning and geographical condition. Third, to identify the influence of housing environmental factors on economic factors, the correlation between the former and the latter, and the difference between economic factors are analyzed. Fourth, by segmenting and categorizing the housing market into time and location subgroups, the chronicle trend and the geographical characteristics are analyzed.
이 연구는 패널자료를 이용해 지역별 출산율 변동의 차이를 살펴보고, 지역노동시장과 지역부동산시장 요인이 지역별로 출산율 변동에 어떻게 상이한 영향을 미치는지 살펴보는 것을 목적으로 한다. 기존 연구들은 청년층의 고용과 주거 문제가 출산율 하락의 구조적 요인임을 강조해 왔다. 하지만 청년문제는 지역별로 상이하며, 이런 점에서 고용과 주거 문제가 출산 행위에 미치는 영향도 지역별로 상이할 수 있다. 이 글은 2012년부터 2018년까지 시군구 단위의 패널자료를 구축해서 지역노동시장과 지역부동산시장 상황이 출산율에 미치는 영향을 고정효과모형과 동적패널 모형을 이용해 비교·분석하였다. 분석결과 노동시장 변수와 부동산 시장 변수는 수도권과 비수도권 지역에서 상이한 효과를 갖는 것으로 나타났다. 서울과 경기·인천 등 수도권 지역에서는 높은 집값이 출산에 모두 부정적 영향을 미치는 반면, 비수도권 지역에서는 높은 집값이 오히려 출산에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 수도권 지역의 부동산의 비용효과가 우세하고, 비수도권 지역은 자산효과가 우세하다고 해석할 수 있다. 노동시장 변수가 미치는 영향력은 통계적으로 유의미하지 않았다.
The principal measure of housing demand is income and the preferences expressed by households through their respective indifference curves. In this context, housing essentially becomes a derived demand, i.e., the household consumes land and a location (or distance-in time and money costs), according to its relative preferences for space, accessibility, and all other nonhousing goods. This paper attempts to deal with both aspects of housing (apartment) demand and household mobility in the Seoul Metropolitan Areas. Housing services will be measured using hedonic regression technique. From observations on the market prices of dwelling units and on the underlying characteristics of housing, one can estimte the relationships between the two empirically. In predicting the probability of the future moves into new towns in the Seoul Metropolitan areas, the best predictors of the future moves into new best predictors are found to be the degree of satisfaction not only with the current residence as a whole, but with some of the major amenities, accessibility and child education. The reasons for moving into new towns are diverse depending on the households' current situation; the most frequently cited is "improvement of housing conditions," followed by "improvement of living environment," "asset improvement" and "home ownership". It appears that people move houses because of a dissatisfaction with their current housing status, relative their income or needs, or a desire to improve their housing and neighborhood amenities, or both. On the other hand, it is clear that the development of new towns in the Seoul Metropolitan Areas should be based on the analysis of housing demand and the pattern of household mobility in Seoul housing market.sehold mobility in Seoul housing market.
The price structure of housing market varies depending upon market price policy rather than low or high price policy because of IMF. The object of this study is to develop an analysis system for analyzing housing market and its demand. The analysis system consists of four major categories: macro index analysis, market decision analysis, housing market analysis, and consumer analysis. We model each category by using a variety of techniques such as generalized linear model, categorical analysis, bubble analysis, drill-down analysis, price sensitivity meter analysis, optimum price index analysis, profit index measurement analysis, correspondence analysis, conjoint analysis, and multidimensional scaling analysis. Seoul apartment data is analyzed to demonstrate the practical usefulness of the system.
아파트시장의 환경변화와 소비자 특성의 변화로 인해 아파트 선택시 소비자의 구매의사결정도 과거와는 매우 다른 양상을 보이고 있다. 아파트 건설업체들은 고객만족도를 높이기 위해서는 주거환경을 이해하고, 차별화된 주거가치를 고객들에게 제공하여야 한다. 그러나 지금까지의 선행연구에서는 주거환경이 주거가치, 주거만족, 재구매의도간의 관계에 대한 통합적 연구가 거의 없었다. 따라서 본 연구에서는 부동산뿐만 아니라 마케팅 분야의 관련 선행연구들을 토대로 주거환경이 주거가치, 주거만족, 재구매의도에 어떠한 영향을 미치며, 이러한 주거가치와 주거만족은 재구매의도에 어떤 영향을 미치는지를 분석하여 향후 아파트 건설업체의 경쟁력 강화를 위한 유용한 전략적 시사점을 제공하고자 하였다.
본 연구는 신규 아파트 가격의 규제에 대한 결과로 나타난 신규 아파트의 분양가격과 입주 시점의 매매가격의 차이 즉 프리미엄의 원인을 규명하고자 하였다. 분석 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 부산지역 아파트 시장은 기존의 주택 형태에서 벗어나 새로운 형태의 아파트에 대한 수요가 높은 것으로 생각할 수 있다. 분석결과 아파트의 층수가 고층이고 타워형 아파트인 경우에 가격 상승이 높은 것으로 나타났으며, 주택의 형태도 더 많은 베이를 가진 아파트가 가격이 상승하는 것으로 드러났다. 둘째, 신규 아파트의 가격은 주거한 후에 평가되는 가격이 아니므로 가격상승에 대한 기대감을 높여주는 단지정보가 가격상승에 중요하게 작용하는 것으로 분석할 수 있다. 유의하게 나타난 변수는 녹지율과 아파트 세대수, 브랜드 및 도심지 접근성 등과 같은 변수였는데, 이러한 경향은 기존의 중고 아파트에 대한 연구 결과와 동일한 것이다. 셋째, 신규 아파트 중에서도 대단지의 규모를 가지며 건설업도급순위 상위에 위치하는 건설회사의 브랜드 아파트가 가격 상승률이 높은 것으로 분석되었는데, 이는 지역 건설 업체의 불리한 상황에 대한 반증이기도 하다. 넷째, 변수들 중에서 가장 큰 영향을 미치는 변수는 아파트 분양가인 것으로 드러났다. 각종 선행연구들에서는 아파트 가격 상승요인으로 정부의 분양가격 규제정책을 지목하였는데, 분양가격의 규제로 인해 주택의 초기 분양가가 시장가격보다 낮게 책정되어 아파트 입주시에 가격이 상승하게 된다는 것이다. 또한 하부시장 특성에 대한 중요성을 알 수 있었는데, 중고주택시장의 상승률, 제1선호구와 제2선호구, 아파트 비율이 유의한 영향을 끼치는 것으로 나타났다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.