부동산 시장 분석에 있어 기본이 되는 정량적 데이터는 부동산 가격 지수이다. OECD와 같은 국제기구에서는 국가별 부동산 가격 지수를 공표하고, 한국부동산원에서는 광역시 단위와 시군구 단위의 지수를 산출한다. 그런데 공간단위를 시군구보다 정교한 동단위, 아파트 단지 단위로 설정하는 경우, 여러 문제점을 맞이하게 된다. 대표적인 문제는 결측치이다. 공간적 범위를 좁힐수록 단위 기간에 따라 거래가 적거나 아예 존재하지 않는 경우가 존재하기에 이 경우에는 지수의 산출이 불가능한 결측치가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 지도학습 기반의 머신러닝 기법을 활용하여 특정 범위와 기간에 거래가 존재하지 않아 발생할 수 있는 결측치를 보완하는 기법을 제안한다. 본 모형을 통해 부동산 매매 지수의 실제값이 존재하는 것들의 예측을 통해 그 정확도를 검증하고 결측치가 발생한 것들의 예측도 해 볼 수 있었다.
본 연구는 다양한 내부특성에 기초하여 기업의 부동산 자산 매각과 매입 의사결정의 동기와 유인을 파악한다. 실증분석결과, 기업은 부채비율이 높을수록, 보유한 현금수준과 매출액 성장률이 낮을수록 적극적으로 부동산 자산을 매각하는 것으로 확인되었다. 이러한 결과는, 재무적 제약, 내부 자금여력 및 성장기회가 부동산 매각을 결정하는 주요한 요인임을 확인시켜주는 결과로 해석될 수 있다. 반면, 부동산 자산 매입 가능성은 부채비율이 낮은 기업에서 상승하는 것으로 관찰되어 안정적인 재무구조가 동 의사결정 이전에 선행되어야 함을 확인할 수 있었다. 한편, 기업의 부동산 자산 매각과 매입 거래규모와 기업특성 간의 관계 역시 앞선 결과와 유사한 행태가 관찰되었다. 본 연구는 기업의 부동산 자산 활용에 대한 다양한 견해가 제기되고 있는 가운데, 보다 엄밀한 접근방식을 통해 그 동기와 유인을 파악함으로써 관련한 경영행태의 이해도를 개선시키고, 향후 관련 규제 도입과 경영 활성화 전략 수립 시 기초자료를 제공한다는 실무적 시사점을 가질 것으로 예상된다.
본 연구는 부동산 시장에서 시장지향성의 요인인 시장정보 창출과 시장정보 확산, 시장정보에 대한 반응이 부동산 거래성과에 미치는 영향을 알아보고 이 과정에서 환경적 요인인 시장 격변성과 경쟁강도에 따라 부동산 시장에서 고객의 반응을 연구하여 시장의 범위에 최종 고객은 물론 부동산거래업자 등을 포함시킴으로써 보다 광범위한 마케팅 패러다임을 지향하고자 하였다. 따라서 부동산 유통과정에서 나타나는 시장지향성의 특성을 통해 부동산 거래성과에 미치는 영향에 관한 연구를 목적으로 연구대상을 결정하고 설문을 통한 실증분석을 하였다. 이번 연구 결과로 새로운 고객과의 관계와 부동산 시장에 대한 가능성을 확인하고 보다 적극적인 마케팅 전략을 수립하여 부동산 거래성과를 새로운 방향을 모색하는데 그 목적이 있다.
이 연구는 투자이론에서 활용되고 있는 토빈의 Q 개념을 적용하여 투자이익을 측정하고 이를 통해 서울 주택시장을 이해하고자 한다. 구체적으로 서울시 아파트와 연립·다세대주택을 대상으로 2010년부터 2018년까지 투자이익을 추정하고 공간계량모형을 이용하여 투자이익에 영향을 주는 요인들을 살펴보았다. 투자이익은 실거래가격에서 대체비용(토지비용+건축비용)을 빼는 방식과 실거래가격 대비 대체비용의 비율로 각각 추정하였다. 분석결과를 보면, 투자이익은 2018년으로 갈수록 더 커졌고 강남·서초구 및 한강 주변에서 투자이익이 높게 나타났으나 투자이익의 시공간적 변화양상은 아파트의 경우 뚜렷한 반면에 연립·다세대주택은 산발적·국지적으로 나타났다. 공간계량모형 분석결과는 주택유형과 상관없이 고밀·신축개발이 많은 지역에서 투자이익이 높았다. 이 연구의 접근방법과 결과는 향후 주택 공급 정책, 투자이익 환수, 지역 경쟁력 측정, 가격 거품 측정 등에 대한 논의를 위한 기초 자료가 될 것이다.
부동산 시장은 다양한 요인에 의해 가격이 결정되며 거시경제 변수뿐 만 아니라 뉴스 기사, SNS 등 다양한 텍스트 데이터의 영향을 받는다. 특히 뉴스 기사는 국민들이 느끼는 경제 심리를 반영하고 있으므로 부동산 매매 가격 예측에 있어 중요한 요인이다. 본 연구에서는 뉴스 기사를 감성 분석하여 그 결과를 뉴스 감성 지수로 점수화 한 후 부동산 가격 예측 모델에 적용하였다. 먼저 기사 본문을 요약 후 요약된 내용을 바탕으로 생성 AI를 활용하여 긍정, 부정, 중립으로 분류한 다음 총 점수를 산출하였고 이를 부동산 가격 예측 모델에 적용하였다. 부동산 가격 예측 모델로는 Multi-head attention LSTM 모델과 Vector Auto Regression 모델을 사용하였다. 제안하는 뉴스 감성 지수를 적용하지 않은 LSTM 예측 모델은 1개월, 2개월, 3개월 예측에서 각각 0.60, 0.872, 1.117의 Root Mean Square Error (RMSE)을 보였으며, 뉴스 감성 지수를 적용한 LSTM 예측 모델은 각각 0.40, 0.724, 1.03의 RMSE값을 나타낸다. 또한 뉴스 감성 지수를 적용하지 않은 Vector Auto Regression 예측 모델은 1개월, 2개월, 3개월 예측에서 각각 1.6484, 0.6254, 0.9220, 뉴스 감성 지수를 적용한 Vector Auto Regression 예측 모델은 각각 1.1315, 0.3413, 1.6227의 RMSE 값을 나타낸다. 앞선 아파트 매매가격지수 예측 모델을 통해 사회/경제적 동향을 반영한 부동산 시장 가격 변동을 예측할 수 있을 것으로 보인다.
2001년도에 도입된 부동산 권원보험이 주목을 받지 못하다가 최근 들어 모기지론의 도입을 계기로 새로운 국면을 맞을 것으로 예상된다. 그간 소유자용 권원보험의 판매는 극히 미미한 수준에 머물렀으나 저당권자용 권원보험의 판매는 지속적으로 늘고 있다. 부동산 권원보험이 부동산 권리이전과 담보대출에 따른 위험관리에 많은 도움이 될 것이 확실하나 권원보험이 확고히 자리 잡기 위해서는 몇 가지 보완점도 필요하다. 우선 권원보험의 수수료나 보험료 수준을 낮출 필요가 있으며 보험사업자의 권원보험 운용노하우를 적극적으로 개발해 사업비를 줄여야 한다. 또한 부동산 거래 과정에서 권원보험이 널리 정착될 수 있도록 부동산 중개에 적극 활용되어야 한다.
블록체인 기술을 부동산등기 및 거래에 적용하는 스마트계약은 다층식 코딩이 가능한 이더리움 기반의 시스템 구축이 보편화되고 있다. SOLIDITY 또는 PYTHON으로 코드화되는 스마트계약의 구축은 매매와 임대를 포괄하는 다양한 종류의 시나리오를 통하여 실현될 수 있는데, 스마트계약이 적용되는 부동산시장은 국경, 언어, 법제도, 비대칭 정보, 환전 등의 전통적 거래비용을 크게 감소시킬 수 있는 대안으로 기대되고 있다. 블록체인 고유의 투명성과 보안성, 분산성과 개방성 역시 그 높은 잠재력을 평가받고 있다. 다만 최근 부동산등기를 블록체인 네트워크에 구현하려는 프로젝트가 여러 나라에서 추진되고 있으나 완비된 새 제도로서 현실에서 운용되기까지는 아직 몇가지 난관이 남아있다.
본 논문은 서브프라임 부동산 투자자를 활용해서 레버리지 주기 이론의 지리적 확장을 시도한다. 레버리지 주기 이론은 낙관적 구매자 중심의 거래구성 재편으로 기초요인 변화와 무관한 자산가격 변동을 입증했지만, 금융위기의 지리적 기원을 설명하기 위해서는 저소득층 주거지역이 몰려 있는 불황 주택시장에서 이 이론이 어떻게 작동하는 지를 파악해야 한다. 불황 주택시장에서 서브프라임 부동산 투자자는 저소득층 주거지역에 집중했고, 이에 따라 저소득층 주거지역의 주택거래는 부동산 투자자 중심으로 구성되었다. 새로운 행위주체로서 서브프라임 부동산 투자자의 발굴은 레버리지 주기 이론을 자본투자의 취약지역이었던 불황 주택시장에 적용할 수 있는 토대를 마련한다. 이와 같은 시도는 경제이론의 지리적 재해석으로 경제지리학이 경제현상의 시공간적 맥락을 어떻게 복구할 수 있는지를 예시한다.
최근 1인 가구의 비율과 주거형태의 변화에 따라 전·월세 등 임차 비율이 압도적인 수준으로 증가하고 있다. 보통의 경우 전·월세 등의 주거 형태를 사용할 때에는 개업공인중개사를 통한 주택임대차계약을 체결하게 된다. 거래 체결 시 임대인, 임차인, 개업공인중개사의 개인정보가 포함된 계약서를 개업공인중개사가 거래당사자에게 교부하게 되는데, 주택임대차계약의 증빙을 위해 계약서 사본을 제3자에게 제공해야 하는 경우가 발생한다. 본 논문은 오프라인에서 주택임대차계약 간 처리되는 개인정보를 중심으로 관련 법령 및 규정, 주택거래 현황을 분석하고 부동산거래 전자계약시스템을 통해 제3자 제공을 위한 계약서 발급 시 정보주체 및 사용용도 기반 비식별 조치와 사실증명서 발급의 형태로 거래참여자의 개인정보를 보호할 수 있는 방안을 제안한다.
본 연구는 재개발사업의 사업특성 및 시행단계에 따른 사업구역 내 주택가격에 대한 영향을 파악하기 위해 2006년부터 2016년까지 관리처분계획의 인가까지 완료된 서북권의 마포구 3개, 서대문구 8개, 은평구 8개 구역의 주택가격 변화를 분석하였다. 실거래가를 종속변수로 하고, 세입자수, 조합원수, 분양세대수, 정비기반시설면적 비율 등 각 사업구역의 특성과 사업시행단계를 독립변수로 가지는 헤도닉 가격모형으로 분석한 결과, 단계가 진행될수록 거래가격은 증가하고, 토지 및 건물특성 변수를 통해 관리 처분계획의 인가 이전까지 사업구역 내 주택은 주거공간으로서의 특성이 가격에 반영되고 있는 것으로 확인되었다. 또한 조합원수 대비 세입자수와 일반분양세대수의 비율이 클수록, 임대세대수비율이 적을수록 주택 거래가격에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 사업의 시행단계별로 해당 사업구역 내에 위치한 주택의 실거래가격을 실증 분석하였다는 점에서 기존연구와 차별점이 있으며, 이를 통해 정책 결정자나 개발자, 구역 내 자산 소유자에게 시장변화를 예측하고 사업성을 판단하기 위한 시사점을 제공하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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