• 국제학술발표논문집
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• The 2th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.490-497
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• 2007

Since the foreign currency crisis, Korean economy has suffered recession and the government launches residence and real estate policy in order to increase the demand and trade of real estate and to help the economy revitalization. 1 As a result, the rate of economy growth is shown the high increase with the figure of 10.9% in 1999 and 8.8% in 2000. However, it brings overheating market as a negative effect. Although, the government established the policy for the control of speculation, the policy causes instability of economy. This study is to analyze the effect between the residence policy and the housing cost since the foreign currency crisis through housing sale price estimation and housing lease price estimation and is to apply the basis data of the next residence policy.

• 한국경제지리학회지
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• 제25권1호
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• pp.183-201
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• 2022

주택가격을 정확히 추정하기 위한 많은 연구가 진행되어 왔다. 선행연구들은 주택의 고유 특성과 인근 지역 특성을 통제하는 계량경제모형을 활용한 분석이 많았다. 본 연구에서는 인공신경망 모형(ANN)을 활용하여 주택가격을 추정하였다. 딥러닝 기술의 장점은 변수 간의 복잡하고 비선형적인 특성을 모델링하고 데이터의 패턴을 인식할 수 있다는 것이다. 본 연구에서는 부동산 시장에서 공간적 분포도 패턴으로 인식할 수 있다는 가정하에 지리좌표를 설명변수로 ANN에 투입하였다. 선형회귀분석과 ANN 모형 간 비교 결과, 선형 모형 대비 ANN 모형의 설명력이 높았으며, 특히 ANN 모형은 지리좌표를 투입하였을 때 더 높은 정확도를 보여주었다. 또한 ANN 모형의 경우 지리좌표를 통해 모형 잔차의 공간적 자기 상관성이 크게 감소하였다는 점을 확인하였다. 이를 통해 ANN 모형의 패턴인식 능력을 활용하면 공간적 패턴을 학습시킴으로써 주택가격을 정확히 추정할 수 있음을 밝혔다.

• 국제지역연구
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• 제14권3호
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• pp.246-263
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• 2010

본 연구에서는 2000년 이후 미국의 주택가격과 물가의 장기적 관계가 어떻게 변화하고 있는지를 분석하였다. 분석 모형은 벡터오차수정모형(VECM)을 이용하였으며, 모형을 통해 공적분 검정과 장기균형식 추정 그리고 그랜저 인과검정을 실시하였다. 데이터 기간은 1975년 1분기부터 2010년 2분기까지이며, 모형 추정 및 검정 기간의 최종 시점을 2000년 1분기부터 한 분기씩 늘려나가는 축차적(recursive) 방식을 택하였다. 실증 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 서브 프라임 모기지 사태 이전의 주택가격이 급등했던 시기에도 주택가격과 물가는 안정적인 장기균형관계를 유지하였다. 둘째, 주택가격과 물가의 장기 균형 관계가 2007년 이후 상당한 변화를 보였으며, 장기균형 이탈에 대한 주택가격변수의 조정 계수도 이론적인 부호와는 반대로 나타나고 있다. 이러한 결과는 2007년 이후의 주택 가격 하락이 물가와 주택가격의 안정적인 장기균형의 회복을 위한 주택가격 자체의 조정이라고 보기는 어렵다는 것을 시사한다. 셋째, 그랜저 인과검정 결과 10% 유의수준 하에서 물가가 주택가격을 그랜저-코즈 하는 것으로 나타났으며, 주택가격이 물가를 그랜저-코즈 하는가에 대한 검정은 기각되었다.

• 대한가정학회지
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• 제28권1호
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• pp.57-66
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• 1990

The purpose of this study was to investigate the analytical model of the implicit price according to objective and subjective characteristics of housing. The hedonic price regression was used for estimating the implicit price. The subjectives of this study were 1,143 dwellers who live in Seoul metropolitan area. Taejeon, and Jeonju. Satistical analyses were conducted using frequencies, percentiles, mean, and multiple regression. The major findings were as follows: 1. There was a significant difference in the implict price of the apartment between owners and renters. 2. There was a sginificant difference in the implicit price of the apartment among Seoul metropolitan area, Taejeon, and Jeonju. 3. Using a stepwise multiple regression method, the order of variables as they were entered in the model were different between tenure types (owner/renter), and regions(Seoul metroplitan area/Taejeon/Jeonju). 4. The linear model was the most appropriate noe which explained the housing price. 5. Subjective characteristics of housing in Taejeon and Jeonju had an effect on the housing price more than those in Seoul metropolitan area.

• 응용통계연구
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• 제29권3호
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• pp.463-470
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• 2016

주파수 영역에서 시계열 자료를 분석함에 있어 스펙트럴 추정량은 매우 유용한 도구이다. 기존의 스펙트럴 추정량은 이상치에 영향을 받을 수밖에 없는 구조로 되어있어서 M-추정법을 활용하여 로버스트 스펙트럴 추정량이 제안되었다. M-추정을 위해서는 조율모수를 적절하게 선택해 주어야 하는데 Pak (2001)이 제안한 방법을 사용할 때의 효과를 연구하였다. 모의실험과 주택가격지수에의 적용을 통하여 효과가 있음을 확인하였다.

• 부동산연구
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• 제24권1호
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• pp.7-14
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• 2014

본 연구는 2006년 1월부터 2013년 6월까지의 서울시 아파트 개별 실거래가격에 대한 시공간 자료로 시공간자기상관의 문제를 헤도닉가격결정모형에 의한 통상최소자승법(OLS), 시간효과를 고려한 시간자기회귀모형(TAR), 공간효과를 고려한 공간자기회귀모형(SAR)과 시공간자기회귀모형(STAR)을 이용해 아파트 가격 추정결과를 비교분석하였다. 실증분석결과, STAR모형이 기존의 OLS에 비해 수정결정계수가 약 10% 증가하였으며, 추정오차는 약 18% 감소한 것으로 나타나 시공간효과를 고려했을 때 아파트 가격 추정이 기존모형에 비해 정확함을 알 수가 있었다. STAR모형 분석결과, 아파트 매매가격에 전용면적(-), 아파트연수(-), 저층더미(-), 개별난방(-), 도시가스(-), 재건축더미(+), 계단식(+), 단지규모(+)등이 영향을 주는 것으로 나타났으며 다른 분석방법론과도 대부분 같은 부호를 나타냈다. 시공간자기회귀모형을 이용해 부동산 가격을 추정시 정부 당국자는 부동산시장의 동향을 정확히 파악해 정책을 수립 집행해 정책효율을 높을 수 있고 투자자의 입장에서는 객관적인 정보를 바탕으로 합리적 투자를 할 수 있다.

• 대한지리학회지
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• 제38권6호
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• pp.949-960
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• 2003

본 연구에서는 점 객체 (Point Object)를 이용하여 수치지도상에 아파트 단지의 위치를 표현하는 다양한 방법에 따라 GIS와 헤도닉 함수를 이용한 대기질의 한계잠재가격의 추정치가 달라지는 문제점을 검토하였다. 본 연구에서 다루어진 수치지도상에 아파트 단지의 위치를 표현방법은 아파트 단지의 중심점을 이용하는 방법, 중심점에서 수평으로 우측 100미터 떨어진 점을 이용하는 방법, 중심점에서 수평으로 우측 50미터 떨어진 점을 이용하는 방법, 중심점에서 수평으로 좌측 100 미터 떨어진 점을 이용하는 방법 등이다. 4가지 방법은 개별 아파트가 아닌 아파트 단지별로 아파트의 가격과 속성이 공개되는 현재와 같은 상황에서 아파트 단지를 대표할 수 있는 점들로 가정되었다. 4개의 방법을 통해 각기 다른 지점에 표현된 수치지도상의 아파트 위치와 GIS를 이용하여 헤도닉 함수추정에 필수적인 위치변수가 측정되었다. 그리고 측정된 위치변수, 아파트의 물리적 속성을 나타내주는 변수, 아파트 위치에서의 미세먼지 (PM10) 수준을 나타내는 변수를 포함한 4개의 헤도닉 함수가 추정되었다. 또한 추정결과를 이용하여 미세먼지의 한계잠재가격이 추정되어 그 크기가 상호 비교되었다. 추정된 4개 함수간에 존재하는 차이를 중심점을 이용했을 경우의 얻어진 한계잠재가격을 기준으로 상호비교할 경우 그 크기의 차이는 3.33%에서 11.91% 정도임이 드러났다. 이는 중심점을 이용했을 경우 얻어진 데이터에 다른 함수식이나 다른 추정방법을 적용하였을 경우에 얻어지는 한계잠재가격들 간의 차이보다 크거나 유사한 것이다. 본 연구의 시사점은 GIS와 헤도닉 함수를 이용한 대기질의 한계잠재가격의 추정시 수치지도상의 아파트단지 위치표현방법이 적지 않은 영향을 미치기 때문에 다양한 위치표현 방법을 시도하여 분석결과가 민감하게 변하는 가를 주의 깊게 분석해야 한다는 점이다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2017년도 추계 학술논문 발표대회
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• pp.191-192
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• 2017

In response to the economic depression, the demand for fixed rent income has increased according to the easing construction regulations. it caused indiscriminated investment to stakeholders. This leads to oversupply in the multi-family Housing market and increases unsold housing and vacancy rates except specific area such as Gangnam-gu.In order to solve this issue, although studies on the optimization price of apartment houses has been conducted, the study is insufficient regarding on residential officetel. Therefore, the objective is to suggest a basic study on optimal price estimation model development by using probabilistic forecasting method in planning phase. To achieve the objective, first, variables are defined such as expenses, financial costs, income, etc. Second, causal loop diagram is suggested. Third, basic optimization prices estimation model is developed. In the future, this study can be used as one of decision making tools in planning phase of officetel development projects.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제13권2호
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• pp.128-136
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• 2012

본 연구에서는 부동산 시장뿐만 아니라 우리 생활에 많은 비중을 차지하는 주택 가격에 영향을 미치는 거시경제변수에 대해 살펴보았다. 주택 전세가격에 영향을 미칠 것으로 파악되는 거시경제변수로는 가계대출금리, 가계예금총액, 취업자 수로 분석모형을 설정하였으며, 각 변수에 대한 시계열 자료를 활용하여 다중회귀분석을 실시하였다. 분석한 결과에 따르면, 주택 전세가격은 네 가지 거시경제변수 모두에 영향을 받으며 각각의 변수가 높아질수록 전세가격 또한 상승하는 것으로 나타났다. 본 연구결과를 통해 주택 전세가격 안정화를 위한 해결책을 모색하고, 효율적이고 지속 가능한 주택시장 정책을 수립할 수 있을 것이다.

• 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.