특성가격함수를 이용한 아파트 실거래가격지수 산정방안에 관한연구 : 강남 4개구를 중심으로 = A study on the building of transaction-based real estate price indexes using hedonic price functions : Centering on Four Districts in Gangnam Area|RISS 상세보기

국문 초록 (Abstract)

부동산 흐름을 나타내는 지표로서 주택가격지수는 중요한 정보수단이다. 우리나라는 그동안 실거래가격과 관련된 정보를 수집하기가 어려운 현실 때문에 호가위주의 시세가격이나 감정평가 등에 기초한 가격을 중심으로 산정됨에 따라 체감지수를 제대로 나타내지 못한다는 비판을 받아왔다. 그러나 2006년부터 실거래가 신고제도가 정착이 되면서 기존지수작성 방법과는 다른 실거래가격을 이용한 차별화된 지수산정방식의 개발필요성이 부각되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 특성가격을 이용해 실거래 가격에 적합한 주택가격지수를 개발하는데 있다.
본 연구는 실거래가격에 기초한 주택가격지수 개발을 위해 서울의 강남4개구(서초, 강남, 송파, 강동)의 공동주택을 대상으로 2006년 1월부터 2007년 5월까지의 건교부에서 공개하는 실거래 정보와 부동산114의 아파트특성자료를 활용하여 25,503개의 표본데이터를 사용하였다. 지수작성은 특성가격함수를 통해 OLS방법을 사용하여 모형을 추정한 후, 시간추세항방법과 시간변동계수모형에 의한 피셔지수와 연쇄지수를 작성하여 실거래에 기초한 주택가격지수작성에 적합한 방법을 비교분석하였다.
실증분석 결과 특성가격함수의 모형의 설명력에 있어 시간추세항 방식의 수정결정계수 0.8708, 시간변동계수모형의 수정결정계수는 0.8785로 두 모형모두 비교적 양호한 설명력을 보여주었다. 또한 AIC의 경우 시간변동계수모형이 더 낮게 나타났지만, 예측오차의 정도는 나타내는 RMSE는 시간변동계수모형이 0.1958로 시간추세항 모형 0.2032보다 오차가 작게 나타났다. 지수의 안정성에 있어서는 시간추세항지수와 피셔지수방법은 지수작성기간 동안의 모든 정보를 통합하여 모형을 추정하기 때문에 새로운 실거래자료가 추가될 경우 기존에 발표되었던 지수들이 변경되지만, 연쇄지수는 매 시점 표본을 새로 설정하기 때문에 새로운 실거래가격정보가 추가되더라도 기존의 가격지수가 변하지 않는다.
위와 같은 연구결과에 따르면 모형의 설명력에 있어서 시간변동계수모형이 결정계수와 관측결과의 오차에 있어서는 다소 높게 나타났지만, 통계적 분석 결과에 있어서 두 가격모형의 설명력은 큰 차이를 보이지 않았다. 하지만 지수의 안정성에 있어서 실거래가격정보가 추가되더라고 기존 가격지수가 변하지 않는 연쇄지수방식이 시간추세항지수와 피셔지수보다 안성성이 높다고 평가 할 수 있다. 따라서 앞으로 특성가격함수를 통해 실거래주택가격지수를 작성할 경우 시간변동계수모형에 의한 연쇄지수방법이 안정성에 있어서 적합한 것으로 판단되었다. 또한 본 연구는 그동안 주택시장분석에 있어 적용되지 않았던 실거래주택가격지수를 실험적으로 개발하는데 의미를 갖고 현재 구축되어진 짧은 기간 동안의 자료만을 사용하여 실거래 지수를 작성하였다. 향후 실거래데이터의 구축이 충분히 이루어졌을 때 좀 더 다양한 모형들 간의 비교와 검토를 통해 우리나라에 적합한 지수개발에 대한 연구가 꾸준히 이루어져야 할 것이다.

번역하기

부동산 흐름을 나타내는 지표로서 주택가격지수는 중요한 정보수단이다. 우리나라는 그동안 실거래가격과 관련된 정보를 수집하기가 어려운 현실 때문에 호가위주의 시세가격이나 감정평...

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

A housing price index that informs the flow of real estates is an important informative means. Because it has been difficult to collect transaction price-related information, domestic housing price estimation is based on asked prices or appraised values, thus being criticized as not reflecting an actual price index. However, with the establishment of transaction price report system in 2006, the need to develop a different index estimation method using transaction price has come to the fore. In this regard, the aim of this study was to develop a transaction price-based housing price index using the hedonic price function. To develop a transaction price-based housing price index, the investigator used 25,503 sample data from the transaction information publicized by the Ministry of Construction and Transportation and the apartment house hedonic data of the Real Estate 114 for the period from January 2006 to May 2007, centering on apartment houses in Seocho-gu, Gangnam-gu, Songpa-gu, and Gangdong-gu, Gangnam area, Seoul.
To make an index, the investigator estimated a model using hedonic price index-based OLS method, worked out Fisher index and chain index based on the time-trend method and time-variation coefficient model, and then comparatively analyzed an appropriate method for the making of transaction-based housing price index.
Study findings are as follows:
As for the explanatory power of the hedonic price function-based model, the time-trend method-based adjusted coefficient of determination is 0.8708, and the time-variation coefficient model-based adjusted coefficient of determination is 0.8785, thus showing that they have relatively good explanatory power. The time-variation coefficient model is lower in case of AIC. But as for the RMSE, which demonstrates predicted error, the time-variation coefficient model is 0.1958, thus a little lower than the time-trend method-based model's 0.2032. As for the stability of index, the time-trend index and the Fisher index estimate the model by integration of all the information for the period of working out the index, and therefore, if new transaction data are added, preexisted indices change. But the chain index establishes a different sample at every point of time, and therefore, if new transaction data are added, preexisted indices do not change.
In conclusion, the time-variation coefficient model is a little higher in the coefficient of determination and the error of observation in terms of the explanatory power of the model. However, the results of statistical analysis on the two price models do not demonstrate much difference in their explanatory power. But the chain index method is seemingly more stable than the time-trend index and the Fisher index, for it does not change preexisted indices when new transaction data are added. In this vein, the time-variation coefficient model-based chain index method is seemingly more stable in working out a transaction-based housing price index by using the hedonic price function.
This study is meaningful in that it experimentally develops a transaction-based housing price index, which has not been applied to the housing market analysis so far. However, this study has worked out a transaction-based index with a short-term existing data. When transaction data are accumulated sufficiently in the future, an appropriate domestic index will be developed by comparing and examining a variety of models.

번역하기

목차 (Table of Contents)

제1장 서론 1
제1절 연구의 배경 및 목적 1
제2절 연구의 범위 및 구성 3
1. 연구의 범위 및 방법 3
2. 연구의 구성 3

제1장 서론 1
제1절 연구의 배경 및 목적 1
제2절 연구의 범위 및 구성 3
1. 연구의 범위 및 방법 3
2. 연구의 구성 3
제3절 선행연구 5
제2장 이론적 배경 9
제1절 주택가격의 특성 9
제2절 주택특성가격함수 10
1. 헤도닉가격함수 10
2. 헤도닉가격함수 분석방법 14
제3절 주택가격지수 15
제3장 주택 가격지수 작성 방법 21
제1절 표본에 의한 방법 21
1. 중위수 방법 21
2. 라스페이레스 방법 22
제2절 실거래에 의한 방법 24
1. 시간추세항 방식 24
2. 시간변동계수모형 25
제4장 실증분석 29
제1절 자료분석 29
1. 분석 자료의 특성 29
2. 기초통계 32
제2절 시간추세항 방식에 의한 지수 작성 34
제3절 시간변동계수모형에 의한 지수 작성 38
1. 피셔지수 38
2. 연쇄지수 40
제4절 모형별 지수비교 41
제5장 결론 46
제1절 결론 46
제2절 연구의 한계 47
참고문헌 48
부록 52
국문초록 86
Abstract 88

상세검색

RISS 보유자료

상세검색

해외전자자료

특성가격함수를 이용한 아파트 실거래가격지수 산정방안에 관한연구 : 강남 4개구를 중심으로 = A study on the building of transaction-based real estate price indexes using hedonic price functions : Centering on Four Districts in Gangnam Area

부가정보

분석정보

이 자료와 함께 이용한 RISS 자료

나만을 위한 추천자료