본 연구는 주택담보대출 가산금리가 주택담보대출에 미치는 영향을 분석하는데 그 목적이 있다. 특히, 가산금리의 구조적 변화 여부, 구조적 변화가 존재할 경우 그에 따른 주택담보대출로의 영향을 면밀하게 분석하고자 한다. 실증분석을 위해 주택담보대출, 주택담보대출금리, COFIX금리, 가산금리를 이용하였으며, 분석기간은 2010년 12월부터 2017년 12월까지이다. 분석결과, 가산금리와 주택담보대출에 통계적으로 유의한 구조적 변화가 존재(각각 2015년 5월과 6월)하였으며 가산금리의 구조적 변화가 주택담보대출의 구조적 변화에 영향을 미친 것으로 추정된다. 가산금리는 기준금리인 COFIX금리와 대출금리인 주택담보대출금리보다 주택담보대출에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났으며 가산금리가 주택담보대출에 큰 부담으로 작용하는 것으로 나타났다. 대내외적으로 경제의 불확실성이 증가하고 있는 상황에서 금리인상에 대한 압력이 가중되고 있다. 이러한 환경과 여건 등을 고려해 볼 때 향후 금리인상은 불가피할 전망이다. 현재 우리나라의 경제수준에서 기준금리와 가산금리가 동시에 증가하게 된다면 가계의 대출 상환 및 이자에 대한 부담이 가중되어 경기침체로 이어질 것이 자명하다. 따라서 객관적이고 투명하지 못한 은행의 자의적인 가산금리 산정을 사전에 방지하여 금융소비자를 보호할 수 있도록 금융당국의 제도적 장치 마련이 시급하다.
본 논문은 주택연금과 주택담보대출을 비교하면서 부동산금융 활성화 방안을 분석하였다. 구체적으로는 이론적 고찰과 선행연구를 토대로 한 설문을 통해 조사를 실시한 후 인식을 분석하였다. 분석 결과 주택연금 활성화를 위해서는 모든 부동산으로 대상 확대, 세제혜택 다양화, 1가구 1주택 제한 폐지를, 주택담보대출 활성화를 위해서는 금리유형의 다양화, 상환방법의 확대, 15년 세제혜택 조건 완화, 저소득가구에 대한 혜택 등을 우선적인 방안으로 인식했다. 본 연구는 인식분석 결과를 통해 이상의 합리적인 개선점과 활성화 방안을 제시함으로써 국민복지 제도가 가미된 선진금융 정책 실현을 위한 기초자료1)를 제공하고 국민주거안정에 기여함에 그 의의를 가진다.
The emergence of Security Token has revolutionized the way assets are traded, bringing efficiency, transparency, and accessibility to the market. However, the Real Estate Security Token market faces challenges, particularly in terms of liquidity. The CMTO(Collateralized Mortgage Token Obligation) model addresses this issue by introducing a novel approach that combines the benefits of NFT(Non-Fungible Token), STO(Security Token Offering), and CMO(Collateralized Mortgage Obligation) techniques to enhance liquidity and promote investment in Real Estate Security Token. The CMTO framework functions by allowing DABS token investors to leverage their tokens as collateral for loans. These token-collateralized loans are pooled together and form the basis for issuing Sequential CMO named CMTO. The CMTO represent a diversified portfolio of token-collateralized loans, providing investors with options based on their financial goals and risk preferences. By implementing CMTO, the Real Estate Security Token market can overcome liquidity challenges, attract a broader range of investors, and unlock the full potential of digital assets in the real estate industry.
최근 몇 년간 주택가격의 주기적 변동에 대한 대응으로 정부는 주택담보대출 비율 (LTV) 및 총 부채상환비율 (DTI) 등 주택 담보대출 비율 조절 정책을 지속적으로 시행하고 있다. 그러나 한국 주택시장에서는 최근에 들어서야 주택담보대출을 통한 주택수요 조절 개념이 정착되었기 때문에 경험적 방법의 접근으로는 주택담보대출 정책 타당성을 평가하는데 한계가 있다. 따라서 다양한 시각 및 시스템적 논리로 접근하는 포괄적이고 동태적인 분석 방법론이 요구된다. 본 연구는 시스템 다이내믹스 (System Dynamics)의 시스템적 사고 및 시뮬레이션 모형을 통한 민감도 분석을 통해 주택 담보대출 정책의 주택 수요 및 가격 조절 기능에 대한 타당성을 평가한다. 분석 결과 주택담보대출 관련 정책은 경기 침체시 있는 것으로 분석된다. 그러나 주택담보대출 규제로 인해 1차 대출기관의 잠재 수요가 제 2 금융권 시장으로 이동할 경우 주택수요 조절을 위한 정책 의도가 상쇄되는 것을 확인할 수 있고 이에 따라 제 2 금융권 대출에 대한 정책 병행의 필요성을 도출 할 수 있다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제7권2호
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pp.605-616
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2000
Three primary interests frequently raised by mortgage companies are introduced and the corresponding statistical approaches for the default probability in mortgage companies are examined. Statistical models considered in this paper are time series, logistic regression, decision tree, neural network, and discrete time models. Usage of the models is illustrated using an artificially modified data set and the corresponding models are evaluated in appropriate manners.
Purpose: This study aims to provide implications for the government's housing supply policy by analyzing the factors that determine the type of real estate holding and household debt. This study started from the awareness that the determinants of household debt differ depending on the type of real estate holding. Research design, data and methodology: Real estate ownership type was classified and analyzed into 4 models: model 1 (1 household 1 house and self-resident), model 2 (1 household multiple real estate ownership and self-resident), model 3 (1 household 1 house and rent residence), model 4 (1 household holds a large number of real estate and rent residence). The analysis method used multiple regression analysis. The dependent variable was household total debt. As independent variables, household debt, annual gross household income, financial assets, real estate net assets, annual repayment, demographic & residential characteristics were used. Results: 1) Model 4 has the highest household debt and the highest gross income, Model 2 has the most real estate mortgage loans and real estate net asset, and Model 1 has the highest real estate mortgage payments. 2) The positive factor of common household debt determinants is real estate net assets, and the negative factor is financial assets. 3) It was the net assets of real estate that acted as a positive factor in common for the four models. In other words, the more financial assets, the less household debt. It was analyzed that the more net assets of real estate, the more household debt. The annual repayment of financial liabilities had no influence on household debt, while the annual repayment of loan liabilities and household debt had a positive relationship. Conclusions: 1) It is necessary to introduce benefits and systems that can increase the proportion of household financial asset. Specific alternatives include tax benefits and reduced fees for financial asset investment. 2) In the case where a homeless person prepares one house for one household, it is necessary to prepare various support measures according to the income level. The specific alternative is to give additional points for pre-sale or apply an interest rate cut incentive for mortgage loans.
The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1015-1022
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2009
Currently, Korean real estate market has experienced cooling down of the business because of the global economic crisis which resulted from the subprime mortgage lending practice. In response, the Korean government has enforced various policies at the base of deregulating real estate speculation, such as increasing Loan to value ratio (LTV) in order to stimulate housing demand and supply. However, these policies seemed to result in deep confusion in the Korean housing market. Furthermore, analysis for housing market forecasting, especially international financial crisis on Korean real estate market, has been partial and fragmentary, therefore comprehensive solution and systematical approach is required to analyze the real estate and real estate financial market including causal nexus between market determining factors. In an integrated point of view, applying the system dynamics modeling, the paper aims at proposing Korean Real Estate and Mortgage market dynamics models based on fundamental principles of housing market determined by supply and demand. We also find the impact of deregulation policies focusing on mortgage loan which is the main factors of policies.
본 연구는 은행 대출이 주택가격에 미치는 영향을 분석하였으며, 은행 대출을 은행 총대출금, 가계대출금, 부동산담보대출금으로 구분하였고, 주택가격을 전국, 지방, 서울 주택가격으로 구분하여 분석하였다. 주요한 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 은행 총대출금의 증가는 전국, 지방, 서울 주택가격을 유의하게 상승시키는 것으로 나타났다. 둘째, 가계대출금은 지방 주택가격에 양(+)의 영향을 미치지만 통계적으로 유의하지는 않은 것으로 나타났다. 그리고 은행 대출이 지방 주택가격에 미치는 영향은 전국 주택가격에 미치는 영향에 비해서는 상대적으로 작은 것으로 나타났다. 셋째, 은행 대출이 지방 주택가격과 서울 주택가격에 미치는 영향은 차이가 있는 것으로 나타났다. 넷째, 인플레이션과 은행 총대출은 1분기의 시차를 가지고 지방 주택가격에 유의한 양(+)의 영향을 미쳤으며, 단기금리는 1분기의 시차를 가지고 서울 주택가격에 유의한 음(-)의 영향을 미쳤다. 전체적으로는 은행 대출이 주택가격에 미치는 영향이 지방보다는 서울에 약 2배 정도 더 큰 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제1권4호
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pp.5-13
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2014
This study contributes to addressing the problem of an aging population by providing important information that determines feasible monthly payments for the clients of Chinese reverse mortgage products and by promoting the implementation of reverse mortgages in China. The variables used in this study include mean values obtained from time series data, of the rate of increase of housing prices, and the probability value, interest rate, and mortality rate obtained through the geometric Brownian motion (GBM). For mortality rates, China Life Insurance female mortality rates (2000-2003) were used. This study aims to apply the main variables that affect reverse mortgage products in a monthly payment model based on Chinese financial market conditions, and determine loan values. In this study, Shanghai's reverse mortgage monthly payments, by age levels, were calculated through the loan-to-value (LTV) and payment (PMT) methods to evaluate the value of the reverse mortgages. Based on the optimal combination of the three factors of payment amount, loan interest rates, and the level of acceptance of prices, efforts must be made to extract the best value for the elderly. Only in this way can the interests of both lenders and borrowers be protected, by increasing the market share and economies of scale of the reverse mortgage industry and effectively improving the living standards of the elderly.
본 연구에서는 예금은행 주택담보대출에 대해 매년 문제가 야기되는 지속적인 증가율을 정성적으로 파악하고, 다시 안정세를 보일 수 있는 특성요인을 파악하고자 향후 주택담보대출에 대해 정량적으로 분석하고 증가율 추세에 대한 대책을 마련하고자 예측 연구를 실행하였다. 빅-데이터 분석에 많이 쓰이는 R 프로그램을 활용하여 데이터를 분석한 결과 ARIMA 모형의 모수를 (0,1,1)(0,1,1)[12]로 추정하였을 때, MAPE와 RMSE의 검정 결과 기준으로 가장 최적의 ARIMA 모형인 것으로 나타났다. 해당 모수를 통해 향후 5년 (60개월간)의 추정치를 예측한 결과, 평균 4.5%대의 증가율을 나타냈다. 그러나 이는 사회 환경요인의 요인을 반영하지 않은 예측 값이기 때문에 다양한 사회 환경요인을 활용하여 외부 충격요인에 대한 구조적 모형 연구가 이루어져야 할 것이며, 추후 관련연구들은 이와 같은 한계들을 극복하여 진행될 필요가 있으며 정책적인 활용도를 높이기 위해 많은 실증연구가 이루어져야 하겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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