주택매매, 임대시장 가격결정요인 분석 및 정책적 시사점에 관한 연구

전해정 한국정책분석평가학회 2013 政策分析評價學會報 Vol.23 No.1

본 연구는 2002년 9월부터 2012년 2월까지의 월별자료를 이용하여 서울시 아파트 매매, 전세, 월세가격의 결정요인에 대한 실증분석하였다. 주택가격에 영향을 미치는 거시경제변수는 생산소득, 산업활동의 대리변수로 산업생산지수,소비자물가지수,경기선행지수로 정하였고, 금리의 대리변수는 통화안정증권수익률, 국민주택채권수익률, 회사채수익률, 총통화량, CD유통수익률로 정하였다. 또한 기업활동은 종합주가지수, 건축허가면적으로, 경제활동지표는 실업률과 고용률을 변수로 정하였다. 분석결과, 서울시 아파트 매매가격은 금리와 강한 인과관계가 있는 반면 전세가격과 월세가격은 매매가격과 인과관계가 없는 실업률, 고용률과 강한 인과관계가 있는 것으로 나타났다. 매매시장과 임대시장의 가격결정요인이 서로 다르다는 것을 실증적으로 알 수가 있었다. 이에 정부는 국민 주택안정화를 위해서는 매매가 뿐 아니라 임대시장인 전세가, 월세가를 고려한 정책을 별도로 수립해야 한다. 매매시장을 안정화시키기 위해서는 장기적인 안목에서 전체적인 소득향상 및 경기활성화를 시켜야하며 안정적이고 예측가능한 금리정책을 수립 집행하는 것이 필요하며 안정적인 임대시장을 위해서 전·월세용 주택, 공공임대주택 공급 확대 및 주택구입 지원과 임차인의 주거비 부담을 완화할 수 있는 임대정책이 강화되어야 서민주거 안정을 실현할 수가 있다.

베이지안 네트워크를 활용한 상가 경매 낙찰가율에 영향을 미치는 요인 분석

전해정 한국부동산경영학회 2020 부동산경영 Vol.21 No.-

본 연구는 다중회귀분석과 베이지안 네크워크를 이용해 수도권 상가 낙찰가율에 영향을 미치는 요인을 실증분석하였다. 종속변수는 상가낙찰가율로 독립변수는 상가낙찰율, 회사 채수익률, 산업생산지수, 상업용 건축물착공현황과 경제심리지수로 설정하였다, 시간적 범 위는 2003년 1월부터 2019년 12월까지로 하였고 공간적 범위는 수도권인 서울, 경기, 인천 으로 설정하였다. 실증분석결과, 서울시 상가낙찰가율에 상업용 건축물착공현황이 가장 많은 영향을 미치고 경기도 상가낙찰가율에는 회사채수익률이 가장 많은 영향을 미치고 경 제심리지수도 많은 영향을 미치는 것을 알 수가 있었다. 인천 상가낙찰가율에는 경기도 상 가낙찰가율이 영향을 가장 많이 미치고 산업생산지수가 그 다음으로 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 지역별로 상가 낙찰가율에 영향을 미치는 요인은 차이가 있지만 전반적 으로 경제성장, 공급과 유동성이 많은 영향을 미치고 인근 지역의 낙찰가율도 영향을 미치는 것으로 알 수 있었다. This study empirically analyzed the factors influencing the retail property aution price ratio in the metropolitan area using multiple regression analysis and Bayesian network approach. The dependent variable was set as the auction price ratio, and the independent variables were set as the auction ratio, corporate bond yield, industrial production index, commercial building construction, and economic sentiment index. The time range was from January 2003 to December 2019, and the spatial range was Seoul, Gyeonggi and Incheon. It was found that commercial building construction had the most influence in Seoul, corporate bond yield had the most influence in Gyeonggi-do, and the economic sentiment index also had a great influence. It was found that the Gyeonggi-do auction price ratio had the most influence on the Incheon auction price ratio, followed by the industrial production index. Although there are differences in factors affecting the auction price ratio for each region, it was found that overall, economic growth, supply and liquidity have a great influence, and the auction price ratio in the neighbor region also has an effect.

코로나-19가 자산시장에 미친 영향에 관한 연구

전해정 인문사회 21 2020 인문사회 21 Vol.11 No.5

This study analyzed the influence of COVID-19 on the housing market and stock market using the Bayesian network. In this study, REITs yield, KOSPI yield, Gyeonggi-do housing sales volume, the number of new COVID-19 confirmed patients, and the number of COVID-19 related articles were selected as variables, and daily data from Jan. 20, 2020 to June 5, 2020 were used. As a result of the analysis, it was found that the number of new COVID-19 confirmed patients has a positive (+) effect on the number of COVID-19 related articles, and the KOSPI yield has a positive (+) effect on REITs yield. It was confirmed that the number of new COVID-19 confirmed patients had a positive (+) effect on Gyeonggi-do housing sales volume, while the KOSPI yield had a negative (-) effect on Gyeonggi-do housing sales volume. Unlike expected, the impact of COVID-19 on the domestic asset market was insignificant. As this study was conducted shortly after COVID-19, there is a limitation in obtaining data and it is difficult to accurately determine the impact on the asset market. 본 연구는 코로나-19가 국내 자산시장인 주택시장과 주식시장에 미치는 영향력을 베이지안 네트워크를 이용해 분석하였다. 본 연구에서는 자료 구득 가능성을 고려하여 리츠 수익률, 코스피 수익률, 경기도 주택매매량, 코로나-19 신규 확진자수, 코로나-19 관련 기사 수를 변수로 선정하였으며 2020년 1월 20일부터 2020년 6월 5일까지의 일별 자료를 이용하였다. 분석결과, 코로나-19 신규 확진자수는 코로나-19 관련 기사 수에 정(+)의 영향을 미치고 코스피 수익률은 리츠 수익률에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 코로나-19 신규 확진자수는 경기도 주택매매량에 정(+)의 영향을 미친 반면, 코스피 수익률은 경기도 주택매매량에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 확인되어 코로나-19가 국내 자산시장에 미친 영향은 예상과 달리 미비한 나타났다. 코로나-19가 발생한 지 얼마되지 않은 상황에서 본 연구가 진행되어 자료 구득의 한계가 존재하고 자산시장에 미치는 영향력을 정확하게 판단하기 어려운 한계점을 지니는 바, 시간적・내용적 연구범위를 확장하는 것은 추후 연구과제로 남긴다.

머신러닝 ELM과 VAR 모형을 이용한 오피스 임대료 예측에 관한 연구

전해정 한국부동산경영학회 2020 부동산경영 Vol.22 No.-

본 연구는 벡터자기회귀모형과 머신러닝 ELM 모형을 이용하여 오피스 임대료 예측력 이 우수한 모형을 파악하고자 한다. 본 연구에서는 오피스 임대료, 공실률, 회사채수익률, 산업생산지수와 건축착공실적을 변수로 사용하였으며 시간적 범위는 2003년 2분기부터 2014년 4분기까지로, 공간적 범위는 서울시 도심권역, 강남권역, 마포/여의도권역으로 설 정하였다. 분석결과, 지역별로 일부분 차이는 존재하였으나 대체적으로 오피스 임대료는 회사채수익률과 건축착공실적 충격에 부(-)의 반응을 나타낸 반면 공실률과 산업생산지수 충격에는 정(+)의 반응을 나타냈다. 머신러닝 ELM모형과 VAR모형의 평균제곱오차(MSE), 평균제곱근오차(RMSE) 및 평균절대백분율오차(MAPE)를 비교 분석한 결과, 머신러닝의 ELM모형의 예측력이 VAR모형보다 우수함을 실증적으로 알 수가 있었고 예측기간 초기 의 예측력이 우수하다는 것을 알수가 있었다. In this study, office rent rate is predicted using vector autoregression(VAR) model and extreme learning machine(ELM), and a model with excellent predictive power is to be identified. The variables used in this study are office rent rate, vacancy rate, industrial production index, corporate bond yield and construction start performance. The temporal range is from the 2nd quarter of 2003 to the 4th quarter of 2014, and the spatial range is the downtown area, Gangnam area, Mapo/Yeouido area in Seoul. As a result of analysis, there were some differences by region, but generally, office rental rates showed a negative (-) response to the impact of corporate bond yield and construction start performance, while the vacancy rate and industrial production index impact showed a positive (+) response. . As a result of comparing and analyzing the root mean square error (RMSE), mean square error (MSE) and mean absolute percent error (MAPE) of ELM model and VAR model, it was empirically shown that the predictive power of the ELM model is superior to the VAR model. And the predictive power of the initial period of the prediction period was excellent.

가계의 주택 관련 부채에 영향을 미치는 요인 분석 -데이터마이닝을 이용하여-

전해정 인문사회 21 2019 인문사회 21 Vol.10 No.5

This study analyzed the factors affecting the household debts related to housing by data mining using Korean welfare panel data. The results show that housing prices have the biggest influence and positive (+) effect on household debt in 2008, 2009 and 2015, but the influence of housing purchase cost and deposit money path are the most influential and positive (+) effect in regression analysis and decision tree analysis in 2017. This suggests that the housing purchase cost has become increasingly important for investment because housing prices has increased in 2017, The implication of this study is that housing prices have a great influence on household debt, and the government should do its best to stabilize house prices in order to reduce household debt and stabilize household finances. 본 연구는 가계의 주택 관련 부채에 영향을 미치는 요인을 실증적으로 파악하기 위해 미시적 자료인 한국복지패널 자료에서 주택관련 변수를 이용해 데이터마이닝의 회귀분석, 의시결정나무와 신경망으로 실증분석하였다. 분석결과, 가계 주택 관련 부채에 2008, 2009, 2015년에는 집의 가격이 가장 영향력이 크고 양(+)의 영향을 미쳤으나 2017년에는 주택구입비용, 보증금 마련 경로의 영향력이 회귀분석과 의사결정나무에서 가장 영향력이 크고 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 2017년에 주택가격이 지역별로 차이는 존재하나 상승하여 투자를 위해 주택구입비용에 대한 중요성이 높아진 현상이 반영된 것으로 판단된다. 본 연구결과에 따르는 시사점은, 시기별로 차이는 존재하나 주택가격이 가계부채에 미치는 영향력이 크게 나타난 바 가계부채를 줄이고 가계재정을 안정화하기 위해서 정부는 주택가격을 안정화시키는데 최선을 다해야 한다.

주택 매매시장과 경매시장간의 상관관계에 관한 실증연구 -글로벌 금융위기 전․후를 중심으로-

전해정 한국부동산연구원 2013 부동산연구 Vol.23 No.2

The present empirical study is intended to investigate the dynamic correlations between before and after the global financial crisis for the monthly data of apartment sale price index, number of action houses and successful bid price ratio in Seoul during July 2002 to March 2013. According to the cointegration test results, there was the long-term equilibrium relationship between the variables in period 1 and period 2. A long-run equilibrium equation shows that the successful bid price ratio of Seoul apartments has negative (-) value for period 1, but positive (+) value for period 2, against the number of action houses. According to the impulse response analysis, for unit impact of the sales price of Seoul apartments, the successful bid price ratio shows a continuous positive (+) reaction for period 1; while it shows positive (+) reaction initially, followed by negative (-) reaction, and eventually converges to zero(0) in period 2. For the unit impact of the number of auction apartments of Seoul, the successful bid price ratio shows a continuous negative (-) reaction for period 1, while continuous positive (+) reaction for period 2. To summarize the empirical analysis results, there is a change in housing auction market as well as general housing sales market before and after the global financial crisis; the signs of the results matched between from the long-run equilibrium equation and from the impulse response. 본 연구는 2002년 7월부터 2013년 3월까지의 서울시 아파트 매매가격지수, 경매건수, 낙착가율 월별자료를 글로벌 금융위기를 전·후로 기간을 나누어 동학적 상관관계를 실증 분석하였다. 공적분 검정결과, 1기간과 2기간 모두에서 변수들 사이에 장기적인 균형관계가 존재하였고 장기균형식 결과 서울시 아파트 낙찰가율은 경매건수에 대해 1기간은 음(-)의 값을 가진 반면 2기간은 양(+)의 값을 가지는 것으로 나타났다. 충격반응 분석결과, 서울시 아파트 매매가격 1단위 충격에 서울시 아파트 낙착가율은 1기간에는 지속적인 양(+)의 반응이 나타난 반면 2기간에는 최초 양(+)의 반응을 보이다 이후 음(-)의 반응을 나타내며 0으로 수렴하였다. 또한 서울시 아파트 경매건수 1단위 충격에 서울시 아파트 낙착가율은 1기간에는 지속적인 음(-)의 반응을 보인 반면 2기간에는 지속적인 양(+)의 반응을 보였다. 실증분석 결과를 종합해 보면, 글로벌 금융위기 전․후로 주택가격상승에 대한 기대감이 사라진 일반 주택매매시장과 마찬가지로 주택경매시장 또한 매물이 증가하고 낙찰가율이 하락하는 변화가 있었다는 것을 알 수가 있었으며 장기균형식과 충격반응 결과의 부호가 일치하였다.

오피스 임대료, 공실률 모형의 동학적 분석에 관한 연구

전해정 한국부동산연구원 2012 부동산연구 Vol.22 No.3

This research used time series data from the 3rd quarter of 1999 to the 1st quarter of 2012 to assess office rents and vacancy rates in Seoul, city center, Gangnam, Yeoui-do; and to observe the dynamic correlation between the office rents and vacancy rates and the macroeconomic variables affecting office rents and vacancy rates from a theoretical and empirical perspective. After confirming that there was a long run equilibrium relationship between the variables, a Vector Error Correction Model (VECM) was used to conduct an impulse response analysis and a variance decomposition analysis. Results of the analysis showed differences across locations however, the following variables showed the following relationship respectively in regards to office rent: positive (+) for domestic actual total production, negative (-) for vacancy rate, positive (+) for corporate stock profitability, and positive (+) for office rent itself. Furthermore, the following variables showed the following relationship respectively in regards to vacancy rate: positive (+) for office rent, negative (-) for employment, positive (+) for area of construction permit, and positive (+) for vacancy rate itself. We also confirmed that thoretical models and empirical results were the same and office rent and vacancy were affected by macroeconomic variables, that their interrelationship was significant. There were differences across locations in regards to the results of the theoretical model and empirical analysis, however, most results coincided with each other, and we were able to confirm that economic stimulation enhanced office rent levels and decreased office vacancy rates. 본 연구는 1999년 3분기부터 2012년 1분기까지의 시계열 자료를 이용하여 서울, 도심, 강남, 여의도권의 오피스 임대료, 공실률과 이에 영향을 미치는 거시경제변수와의 동학적 상관관계를 이론적․실증적으로 살펴보았다. 변수들 간에 장기균형 관계가 존재함을 확인 후에 벡터오차수정모형(VECM)을 이용해 충격반응과 분산분해분석을 실시하였다. 분석결과, 지역별로 차이는 존재하였으나 임대료는 국내실질총생산 충격에 양(+), 공실률에 음(-), 회사채수익률에 양(+)의 반응을 나타냈다. 또한 공실률은 임대료 충격에 양(+), 취업자수에 음(-), 건축허가면적에 양(+)의 반응을 나타냈다. 실증분석결과 이론모형과 동일함을 알 수 있었고 임대료와 공실률은 거시경제변수에 영향을 받으며 상호연관성이 크다는 것을 확인하였다. 이론모형과 실증분석 결과는 지역별로 차이는 존재하나 대부분 일치하였으며 경기활성화가 임대료 수준을 향상시키고 공실률을 낮출 수 있다는 것을 알 수가 있었다.

시공간자기회귀(STAR)모형을 이용한 부동산 가격 추정에 관한 연구

전해정,박헌수 한국부동산연구원 2014 부동산연구 Vol.24 No.1

This study, as the temporal and spatial data for the real price apartment in Seoul from January 2006 to June 2013, empirically compared and analyzed the estimation result of apartment price using OLS by hedonic price model for the problem of space-time correlation, temporal autoregressive model (TAR) considering temporal effect, spatial autoregressive model (SAR) spatial effect and spatiotemporal autoregressive model (STAR) spatiotemporal effect. As a result, the adjusted R-square of STAR model was increased by 10% compared that of OLS model while the root mean squares error (RMSE) was decreased by 18%. Considering temporal and spatial effect, it is observed that the estimation of apartment price is more correct than the existing model. As the result of analyzing STAR model, the apartment price is affected as follows; area for apartment(-), years of apartment(-), dummy of low-rise(-), individual heating (-), city gas(-), dummy of reconstruction(+), stairs(+), size of complex(+). The results of other analysis method were the same. When estimating the price of real estate using STAR model, the government officials can improve policy efficiency and make reasonable investment based on the objective information by grasping trend of real estate market accurately. 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.

베이지안 패널 VAR모형을 이용한 거시경제변수가 지역 주택가격에 미치는 영향

전해정 인문사회 21 2019 인문사회 21 Vol.10 No.6

This study analyzes the effect of macroeconomic variables on regional housing prices using Bayesian panel VAR model. The dependent variable was the housing price index, and the independent variables were the housing Chonsei price index, housing transaction volume, mortgage loans, housing construction performance and industrial production index. The temporal range is from January 2009 to May 2019, and the housing price, Chonsei price, housing transaction volume and mortgage loans are panel data consisting of 16 metropolitan city data. As a result of analysis, the housing Chonsei price and mortgage loan continued to have a positive effect on the housing price, and the industrial production index was insignificant. Looking at the forecast results by region, it was confirmed that the forecasting power was almost similar to the actual value as a whole. The implications of this study are that the rise in the housing Chonsei price and the increase in mortgage loans increase the housing price. Therefore, the government should monitor and execute the policy to stabilize the housing price. 본 연구의 목적은 거시경제변수가 지역 주택가격에 미치는 영향을 실증분석하고 지역별 주택가격을 예측하는 것이다. 본 연구방법은 베이지안 패널 VAR모형을 이용하였고 종속변수는 주택매매가격으로, 독립변수는 주택전세가격, 주택거래량, 주택담보대출금, 건축물착공현황과 산업생산지수로 설정하였다. 시간적 범위는 2009년 1월부터 2019년 5월까지이고 주택매매가격, 주택전세가격, 아파트거래량, 주택담보대출금은 전국 16개 광역시도 자료로 구성한 패널자료이고 건축물착공현황, 산업생산지수는 시계열자료로 구성하였다. 실증분석결과, 주택매매가격에 주택전세가격과 주택담보대출금은 지속적으로 양(+)의 영향을 미쳤고 산업생산지수의 영향력은 미미한 것으로 나타났다. 지역별 예측결과를 살펴보면, 전체적으로 예측력이 실제값과 거의 유사하게 나타나는 것을 확인하였다. 본 연구결과의 시사점은 주택전세가격 상승과 주택담보대출금 증가는 주택매매가격을 상승시키는 바 정부는 지속적인 주택시장 모니터링을 해 주택매매가격 안정을 위한 정책을 수립 집행해야 한다.

법률상 모(母) 개념의 해체와 헤테로토피아 -대리모의 자궁을 중심으로-

전해정 한국여성철학회 2017 한국여성철학 Vol.28 No.-

보조생식기술이 발달함에 따라 모라는 주체와 자궁이라는 몸은 이제 더 이상 하나의 개념이 아니다. 이것은 특히 대리모 출산에서 법률상 모를결정하는 경우에 잘 드러난다. 그런데 법학계나 여성계나 대리모를 분석함에있어서 자녀양육과 연결된 기존의 모성 담론에서 벗어나지 못하고 있다. 푸코의 이론은 현대 과학기술 진보에 따른 모(母) 개념을 모색하는 데 도움을준다. 푸코는 공간을 주체형성의 인식론적 조건으로 분석한다. 또한 푸코의주체화 양식의 역사는 생체-권력bio-power으로 지칭되는 헤테로토피아적인식민 공간에 새겨진 역사(권력의 공간화 역사)와 관련된다. 이를 대리모에적용하면, 대리모의 자궁은 헤테로토피아로서 대리모를 형성하는 인식론적조건이다. 푸코가 헤테로토피아 개념을 통해 정체성을 확립한 것처럼 대리모도 기존의 범주를 해체함으로써 자신의 자궁을 통해 정체성을 찾을 수 있다. 대리모의 자궁은 푸코 자신의 몸처럼 하나의 실재하는 공간이다. 또한 종의생명을 규율하는 생체-권력에 의해 대리모의 자궁이 어떻게 파편화되고 점유되었는지를 알 수 있다. 대리모 자궁에서의 섹스는 억압받거나 욕망이라기보다 생명의 관리를 위해 작동하는, 생명을 위해 활용되는 기제이다. 헤테로토피아로서의 자궁을 지닌 대리모는 생체-권력의 작동에 따라 자(子)의 완전한모(母)이면서도 완전한 모(母)가 아니다. 대리모의 자궁은 법에 의해 작동되는 것이 아니라 자본주의와 결부된 생체-권력에 의해 규격화된다. 대리모는그러한 규격의 작동 결과이다. 그럼에도 불구하고 법이 이미 소멸된 이질적인공간에서 법적인 주체를 동질적으로 결정하려는 것 자체가 모순이다.