서울시 아파트 매매가격 결정 요인에 관한 연구 : 서울시 매매가격 상위 5개구를 중심으로 = A Study of the determinants of of Seoul apartments sale price : Focus on sale price the top five districts in Seoul city

국문 초록 (Abstract)

본 연구에서는 서울시 아파트 매매가격 상위 5개구(강남구, 서초구, 송파구, 용산구, 양천구)의 2006년부터 2016년까지 준공된 아파트를 모두 포함하여 심층적인 연구를 진행하였다. 입주 10년이내 아파트를 대상으로 125개 단지의 100가구이상 아파트를 전수 조사하여 매매가격 결정요인들의 다양한 변수들을 통해 분석하였다.
종속변수의 평단가는 2016년도 11월 부동산114, KB부동산, 닥터아파트, 네이버부동산, 지역 단지 공인중개소를 통해 아파트 시세에 대한 정보를 구득하였다. 먼저, 선행연구들을 참고하여 매매가격 결정요인을 추출한 후 이를 독립변수로 설정 하였다.
각 변수들의 영향도를 판단하기 위하여 총 32개의 독립변수를 선정하여 빈도분석, 상관분석, 독립표본 t검정과 선형함수(linear function)로 다중회귀 분석을 실시하였다.
사전 분석을 통해 VIF 값이 10이상으로 나타나 다중공선성 발생 범위에 포함되어 있는 재건축공급 변수, 신규택지공급 변수, 총세대수 변수, 총동수 변수의 4개 독립변수는 제외하고 최종적으로 28개의 독립변수로 분석을 실시하였으며, 기술통계를 통한 상관분석 및 회귀분석을 실시하였다. 헤도닉가격모형에 사용되는 변수들 간의 상관관계를 파악하기 위하여 Pearson 상관계수 측정방법을 사용하여 분석하였으며 결과 값으로 건물나이, 신규택지공급, 건폐율, 지하철역과의 최단직선거리, 산조망, 호수/내천변, 인접공원, 초등학교 8개 변수를 제외한 나머지 변수들은 평단가에 양(+)의 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 최대 상관계수 값은 최고층이 0.687, 중학교학업성취도가 0.746으로 산출되어 강한 양(+)의 상관관계가 있는 것으로 나타났으며, 모든 상관관계 계수가 0.8을 넘지 않아 변수간의 동질성을 가지고 있지 않았기 때문에 변수의 선정은 타당성이 있는 것으로 판단된다.
최종 분석결과, 예측 변수로 투입된 8대 브랜드 아파트, 최고층수, 행정구역, 지하철역 개수, 한강조망, 초등학교, 고등학교 인접도가 p<0.05 수준에서 유의한 것으로 나타났으며, 평당 가격에 영향을 미치는 변수로 나타났다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this study, I conducted an in-depth study, including the apartments constructed in the top five apartments in Gangnam-gu, Seocho-gu, Songpa-gu, Yongsan-gu, Yangcheon-gu from 2006 to 2016.
Using census data, analyzed through various variables sale price determinants on the 10 years occupancy apartment, 125 apartment complexes and more than 100 households. The appraisal of the price per pyoung (about 3.3 square meters) dependent variable is obtained in November 2016 through real estate 114, KB real estate, Doctor Apartment, Neighbor Property, and local complex authorized agents.
First, the pricing factors are extracted by referring to previous studies and set as independent variables. To determine the influence of each variable, a total of 32 independent variables were selected and analyzed by frequency analysis, correlation analysis, independent sample t test and linear functions. As a result of the preliminary analysis, the VIF value is more than 10, excluding the four independent variables of the reconstruction supply variable, new land supply variable, total household number variable, conclusively, 28 independent variables were analyzed. Correlation analysis and regression analysis were conducted through descriptive statistics.
The correlation between variables used in the hedonic price model was analyzed using Pearson correlation coefficient measurement method. The variables showed positive (+) correlation with other variables with a sale price per pyoung (about 3.3 square meters) except for the eight variables such as building age, new residential land supply, construction rate, shortest straight line distance from the subway station, mountain view,Lake / onshore, adjacent park and elementary school.
The maximum correlation coefficient was 0.687 at the highest level and 0.746 at the middle school level, showing a strong positive correlation.
Since all correlation coefficients do not exceed 0.8, they do not have the homogeneity among variables. Therefore, it is considered that the selection of variables is favorable.
As a result of the final analysis, it was found that 8 major brand apartment, top floor, administrative district, the number of subway station, Han-river view, elementary school, high school adjacent appears to be significant, and in a level of p<0.05 are the variable affecting the price per pyoung (about 3.3 square meters).

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서론 1
• 제1절 연구배경 및 목적 1
• 제2절 연구범위 및 방법 4
• 제2장 이론적 고찰 7
• 제1절 아파트 가격 9
• 1. 아파트 개념 9
• 2. 아파트 시장의 특성 10
• 제2절 아파트 가격결정 요인 12
• 1. 물리적 요인 12
• 2. 입지적 요인 16
• 3. 환경적 요인 18
• 제3절 선행연구 18
• 1. 주택가격 결정 이론에 관한 연구 18
• 2. 선행연구와의 차별성 23
• 제3장 연구대상 지역별 특성 25
• 제1절 연구대상 지역 정보 25
• 제2절 연구대상 지역 아파트 특성 26
• 1. 강남구 27
• 2. 서초구 30
• 3. 송파구 32
• 4. 용산구 34
• 5. 양천구 36
• 제4장 아파트 가격특성 분석 39
• 제1절 분석의 틀 39
• 1. 분석모형 설정 40
• 2. 변수설정 43
• 제2절 분석결과 54
• 1. 사전분석에서 제거된 변수 54
• 2. 표본의 특성 56
• 3. 기술통계 59
• 4. 상관분석 61
• 5. 독립표본 t검정 63
• 6. 회귀분석 73
• 제5장 결론 78
• 제1절 연구결과의 요약 78
• 제2절 연구의 성과와 한계점 및 후속 연구 제언 80
• 참고문헌 82
• ABSTRACT 85