헤도닉가격모형을 이용한 한국미술품 가격결정요인에 관한 연구

서병덕(Suh, Byung Duk),권상춘(Kwon, Sang Chun) 글로벌경영학회 2012 글로벌경영학회지 Vol.9 No.4

본 연구는 미술품에 대한 헤도닉가격모형(Hedonic Price Model)을 도입하여 미술품 시장에서 상대적 으로 시장규모나 거래비중이 큰 회화시장을 대상으로 미술품가격모형을 추정하고 가격결정요인을 파악하 고자 한다. 또한 문화경제의 시대를 맞아 미술품 품질에 대한 수요자의 반응과 투자로서의 미술품 수익률을 연구하며, 기존의 미술품 가격결정 틀을 탈피하여 향후 합리적인 미술품 가격결정에 필요한 요인들을 분석함으로써, 미술시장의 변동성과 미술품 가격을 예측하는 방법의 추정을 그 목적으로 하고 있다. 이를 위하여 1998.10-2006.6 기간 동안 ㈜서울옥션과 ㈜케이옥션에서 거래된 미술품 경매가격 자료를 이용하여 헤도닉가격모형을 추정하고 이를 구체화함으로써 미술품가격에 영향을 주는 요인들을 찾아 보았다. 헤도닉가격모형의 추정을 위해 미술품의 경매가격인 낙찰 로그가격을 종속변수로 선정하고, 미술품의 가격에 결정적인 영향을 미치는 화가의 개인적 특성, 작품의 물리적 특성, 미술작품의 판매특성, 미술작 품이 판매된 년도들을 설명변수로 이용하여 헤도닉 모형을 회귀식으로 추정한 결과 헤도닉모형의 적합 도를 나타내는 F 값은 1403.39로 통계적으로 매우 유의하게 나타났으며, 헤도닉 모형의 설명력을 나타 내는 Adj   값은 0.9882 로 매우 높게 나타나 모형에 의한 헤도닉 회귀식이 잘 추정되었음을 보여주 었다. 헤도닉 모형에서 미술품 가격결정에 가장 높은 영향력을 미치는 변수로는 판매년도 특성, 재료특 성, 화가의 개인적 특성 순으로 나타났다. This study, introducing the Hedonic Price Model for art, explores a method to find out price determinants of art. Also it explores users’ reaction to art’s quality and the earning rate of art as an investment in this age of cultural economy, and aims to derive a method of index calculation that predicts market fluctuations and art prices by analyzing factors necessary for reasonable decision of art prices afterwards in order to escape from the existing framework of art price decision for the purpose of the promotion of common people’s enjoyment of culture. For such goals, we use Hedonic Price Model, and analyse bid price data of art pieces dealt by Seoul Auction and K-Auction from October 1998 to June 2006. In order to write a Hedonic Price Model, we have selected contracted log prices, which are auction prices of art, and used as explanatory variables individual properties of artists, physical properties of works, sales properties of art, and the year in which each art piece was sold. As a result of the conjecture of the Hedonic Model in the regression formulation, we have yielded 1403.39 as the F statistic, which means it is statistically meaningful. Also, we have yielded a very high Adj.   of 0.9882, which shows that the Hedonic regression formulation is well inferred The most influential variable on the decision of prices of art pieces in the Hedonic model is the sales year properties, and material properties and individual features of artists follow it in that order.

중고 벌크선의 가격결정요인 선정에 관한 연구

양윤옥(Yun Ok Yang) 한국항해항만학회 2017 한국항해항만학회지 Vol.41 No.4

기존 선박매매시장에서 선박가격은 최근 거래되는 비슷한 유형의 선박가격을 기반으로 산정되었다. 하지만 2008년 금융위기 이후 선박가격 변동이 심해지면서 선박 내재적 가치를 산정할 수 있는 선박가격평가기준이 필요하다. 본 연구에서는 선박의 내재된 요소를 추정하기 위해 헤도닉가격모형을 사용하였다. 이에 본 연구는 헤도닉가격모형을 이용하여 선박가격에 미치는 영향을 각 특성별 가치를 분석하고 추정모형을 도출하였다. 헤도닉가격모형에서 제시된 4가지 모형들 중에 분산확대인자와 단계선택방식으로 최적의 모형을 선정하였다. 이를 위해 실제 거래된 선박과 특성자료를 활용하여 선박가격에 미치는 결정변수들의 영향력 정도를 분석하였다. 최종 선정된 모형은 Log-Line모형으로 회귀분석결과 DWT, Age, Market Value, Short-Term Charter, Long-Term Charter, Enbloc, Special Survey Due, Builder 8개의 변수가 선박가격모형에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 제시한 선박가격모형은 선박가격을 평가할 때 객관적이고 균형있는 의사결정을 하는데 도움이 될 것이다. In the existing ship sales market, prices determined based on the prices of similar ship types that recently traded. ince the 2008 financial crisis, ship prices have fluctuated, and ship price criteria have become ever more necessary to the imminent value of the ship. Therefore, this research used the hedonic price model to estimate imminent values of ships. In this study, the influence on ship prices was analyzed by the value of each characteristic and an estimated functional formula was . Out of the four models suggested by the hedonic price model, an optimal model was selected with variance inflation factors and a stepwise selection. For this, the influence of determinants of ship prices was analyzed based on actually traded ships and characteristic data. The selected model s the Log-Line model; as a result of regression analysis, eight variables, including DWT, Age, Market Value, Short-Term Charter, Long-Term Charter, Enbloc, Special Survey Due and Builder were to affect the ship price model. This model is expected to be useful for objective and balanced ship price evaluation.

대형복합쇼핑센터의 개장과 거리가 아파트 가격에 미치는 영향 : 서울롯데월드타워를 대상으로

전영훈(Jeon, Young-Hoon),박세운(Park, Sae-Woon) 한국산업경제학회 2020 산업경제연구 Vol.33 No.1

본 연구에서는 대형복합쇼핑센터 개장과 아파트와의 거리가 아파트 가격에 미치는 영향을 우리나라의 대표적 대형복합쇼핑센터인 잠실 롯데월드타워의 착공 이전, 공사 중 기간, 그리고 개점 이후의 3개 기간으로 구분하여 분석하였다. 분석대상은 롯데월드타워 반경 7.65km이내의 송파구 및 강남구의 아파트이다. 이 기간 중 거래된 실거래 44,185 건 중 11,046건을 분석대상 표본으로 사용하였다. 분석 방법으로는 롯데월드타워 3개 기간 동안의 가격변동을 분석하기 위하여 이중차분법(difference in difference method)을 사용하였다. 분석모형으로는 아파트가격에 영향을 주는 헤도닉 가격모형을 통한 전통적 회귀분석과 아파트 가격의 공간적 의존성을 반영한 공간시차모형(Spatial Lag Model)과 공간오차모형(Spatial Error Model)을 이용하였다. 실질매매가격의 로그값을 종속변수로 한 분석 결과에서는 공사기간 후의 가격이 공사 기간 전에 비하여 하락하여 롯데월트타워의 입점이 아파트 가격에 부(-)의 영향을 준 것으로 나타났다. 롯데월드타워와의 접근성의 아파트가격에 미치는 영향을 보면 모든 모형에서 500m이내 위치한 아파트가 가격이 가장 낮은 것으로 나타났다. 전통적 회귀분석 모형과 공간시차모형에서는 500m이상 1km이내가 가격이 가장 높은 것으로 나타났다. 공간오차모형에서는 4km이상-5km미만에서 가격이 가장 높은 것으로 나타났다. 모든 모형에서 4km이상-5km미만의 거리에 있는 아파트 가격이 상당히 높은 것으로 나타났는데, 이 거리 영역 대에는 한강 조망이 가능한 압구정동의 아파트와 삼성동 무역센터의 쇼핑센터 인근 아파트와 같은 강남구 고가 아파트가 위치하기 때문으로 추정된다. This study examines the effect of the opening of Lotte World Tower and the distance to it on the price of the apartment located in Songpa-gu and Gangnam-gu within a 7.65 kilometer radius of Lotte World Tower. The analysis period was divided into three sections: before the start of construction, during construction, and after the grand opening. Of 44,185 actual transactions during the period, only 11,046 transactions were effective and thus used as the sample. The ‘difference in difference’ method was used to analyze price changes over the three section periods. For the dependent variable, the log value of real transaction price was used. As for the methodology, this study employs the spatial lag model and the spatial error model considering spatial dependence as well as the traditional regression of hedonic price model. The empirical results showed that after the opening of Lotte World Tower, the price declined compared to before the construction. Looking at the impact of accessibility to Lotte World Tower on the price of the apartment, apartments located within 500 meters showed the lowest price in all models, while having the highest price within 500 meters to 1 kilometer distance in traditional regression models and spacial lag models. In the spacial error model, however, the price was the highest within the distance of 4 km to 5 km. In all models, the prices appeared to rise considerably in apartments located within 4 to 5 km. This may be because there are many such high priced apartments located within this distance as ones with view of the Han River.

용도변경이 단독주택 실거래가격에 미치는 영향 - 서울시 마포구 연남동을 중심으로 -

김순길,박진규,이여진,이상영 한국부동산경영학회 2020 부동산경영 Vol.21 No.-

본 연구는 서울 도심 단독주택의 용도변경 현상에 대한 이론적 토대를 지대이론을 통해 살펴보았고, 서울시 마포구 연남동의 단독주택거래사례를 바탕으로 헤도닉 가격모형을 사 용하여 용도변경 특성이 단독주택 실거래가격에 미치는 영향을 실증분석 하였다. 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 용도지역 변수가 통제된 상황에서 용도 특성이 주택의 실 거래가격을 설명하는 가장 중요한 독립변수에 해당하는 것으로 확인된다. 구체적으로 단순 보유 단독주택에 비해 다가구주택은 24%, 리모델링을 통해 주상용 주택이나 상업용 부동 산으로 용도변경하기 위해 매입된 주택은 38%, 철거 후 신축을 위해 매입된 주택은 36%, 이미 용도가 주상용인 주택은 60%의 프리미엄이 시장에서 지불되고 있으며, 모두 통계적 으로 유의하다. 둘째, 리모델링이나 신축을 통하여 단독주택의 용도변경을 하는 경우 그 유 형을 주거용보다는 주상용 주택이나 상업용 부동산으로 용도변경을 위해 매입할 때 보다 높은 프리미엄을 지불하고 있는 것으로 확인되며, 모두 통계적으로 유의하다. 셋째, 용적률 이 1% 상승할 때마다 가격 프리미엄이 약 0.1% 상승하며, 건폐율이 1%상승할 때마다 약 0.7%의 프리미엄이 지불되고 있는 것으로 분석된다. 넷째, 용도와 건폐율과 같은 개발밀도 와 관련한 변수 이외에도 도로의 폭이 주택의 실거래가격을 설명하는 중요한 변수에 해당 하는 것으로 확인된다. Based on the bid-rent theory, this paper investigates theoretical study on the usage conversion of the single family housings. Using a hedonic regression model, this paper examines an empirical test on the effect of conversion of the single family housing prices with the single family housing transaction data in Yunnam-dong, Mapo-gu, Seoul. The major findings are summarized as below: first, everything being controlled, the usage attribute is a statistically significant factor to explain the effect of conversion on the housing prices. More specifically, the buyers pay 24%/㎡ premium for multi-family housings, 38%/㎡ premium for remodeling housings, 36%/㎡ premium for rebuilding after demolishment housings, and 60%/㎡ premium for mixed-use housings compared to hold-as-is-housings. Second, when restricting the data set to the cases of remodeling or rebuilding after demolishment, the buyers pay statistically significant higher premium for conversions into mixed-use and commercial use than for residential use. Third, as the floor-area-ratio increases 1%, the housing price premium increases 0.1%/㎡, and as the building-land-ratio increases 1%, the housing price premium increases 0.7%/㎡. Lastly, along with the density factors such as FAR(Floor Area Ratio) and BLR(Building Land Ratio), the width of the road is also a statistically significant factor to explain the single family housing prices.

제약 및 비제약 헤도닉가격모형의 주택내재가치 비교연구

서원석 대한국토·도시계획학회 2019 國土計劃 Vol.54 No.6

헤도닉가격모형은 주택가치 분석에 지속적으로 사용되고 있으며, 다양한 연구를 통해 모형의 기본원리 및 함수형태가 설명된 바 있다(박헌수, 2001; Lim and Ko, 2003; 이용만, 2008; 서원석, 2010; 김성우·정건섭, 2010). 그러나 여전히 어떠한 함수형태를 사용하는 것이 합리적인지에 대해서는 많은 논란이 있는데, 독립변수의 형태(Cassel and Mendelsohn, 1985; Seo and von Rabenau, 2011), RSS(residual sums of squares) 의 비교(Rao and Miller, 1971; Seo, 2018), 변환모수의 비제약화(Freeman, 2003; 서원석, 2010) 등을 통해 적절한 함수형태를사용하게 된다. 이와 더불어 헤도닉가격모형의 가장 중요한 기능인 내재가치비교를 통해 모형의 적절성을 평가할 수도 있다. 이 경우 박스콕스모형은 종속·독립변수의 변환모수(λ, θ)를 특정 값으로 제약하지않는 함수형태라는 점에서 모형적합도가 가장 높다고 할 수 있는데, 이와 기타 모형의 내재가치 비교를 통해 그 편차를 확인한다면함수선택 기준에 대한 합리성을 제고할 수 있을 것으로 보인다. 따라서 본 연구는 헤도닉가격모형의 제약 및 비제약 함수형태를 이해하고, 이들 모형의 내재가치를 비교함으로써 헤도닉가격모형 함수선택에 대한 합리성을 살펴보는 데 그 목적을 두고 있다.

헤도닉가격모형과 서포트 벡터 회귀분석모형을 이용한 공업용 부동산의 가격추정

김종수 ( Jong Soo Kim ),이성근 ( Seong Keun Lee ) 한국감정평가학회 2012 감정평가학논집 Vol.11 No.1

본 연구의 목적은 공장용지와 공장건물을 일체로 하는 공업용 부동산을 대상으로 통계적 방법인 헤도닉가격모형(hedonic price model : HPM)과 비통계적 방법인 서포트 벡터 회귀분석(support vectorregression : SVR)모형의 가격추정력을 비교하여 상호 보완가능성을 모색하는데 있다. 본 연구의 목적을 달성하기 위하여 HPM의 최적모형형태로 선정된 선형모형으로 회귀분석한 결과 토지면적, 접면도로폭, 사무실면적, 주건물높이, 경과연수, 주간선도로거리, 고속도로거리, 철도역거리,행정거리, 대구지역여부, 1인당GRDP 등 11개의 변수가 최종 선정되었다. 이 변수들을 토대로 SVR모형을 설정하였다. HPM과 SVR모형으로 각각 가격을 추정하여 비교해 본 결과 예측력의 정확성측면에서 SVR모형 예측력의 정확성이 높은 것으로 분석되었다. 분석결과의 함의를 살펴보면 첫째, SVR모형은 HPM과 같은 회귀분석의 기본가정으로부터 자유롭다는 점이다. 둘째, SVR모형은 HPM에 비해 적용이 용이하다는 점이다. 셋째, SVR모형은 예측력이 우수하다는 점이다. 넷째, SVR모형의 부동산 가격추정에 대한 활용성을 확인하였다는 점이다. 본 연구결과를 토대로 부동산 가격추정분야에서 일반적으로 사용되는 HPM과 같은 회귀분석의 장점과 SVR모형의 장점을 상호 보완하여 활용함으로써 공업용 부동산의 가격산정과 예측 등 다양한 분야에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다. The purpose of this study is to compare the price estimation of Hedonic Price Model(HPM) and Support Vector Regression(SVR) model for industrial property which include factory site and factorybuilding aiming to seek for any possible mutual supplementation. In the pursuit of this purpose, a linear model was selected as the optimum model for regression analysis and as the result, 11 variables were finally chosen, including Land Area, Adjacent Road Width, Office Size, Main Building Height, Years Existed, Distance from a Main Arterial Road, Distance from an Expressway, Distance from a Railway Station, Distance from an Administrative District, In or out of Daegu Area, and GRDP per person. SVR model was set based on those variables. HPM and SVR model were used for price estimation and their comparison, and the result was the SVR model being more accurate in predictive power. The following are the implication of the analysis, First, SVR model is free from the basic assumption of regression like HPM. Second, SVR model is easier to apply compare with HPM. Third, SVR model is excellent in predictive power. Fourth, the capability of SVR model in price estimation has been confirmed. Based on the results of this study, The complementation of the merit of regression analysis like HPM which is generally used in the estimation of industrial property prices and the merit of SVR model would be made good use in price estimation and prediction of industrial property.

비수도권 아파트 가격 및 전세가 결정 요인 분석 - 광주, 대전, 대구, 부산의 사례를 중심으로 -

변세일,고영화,최진도 한국주거환경학회 2019 주거환경(한국주거환경학회논문집) Vol.17 No.4

This study aims to analyse the determinant factor of apartments price and jeonse price in Gwangju, Daejeon, Daegu, Busan using various prediction models which consider spatial dependence among apartments price data. This study employs the dataset of apartment complexes price in Gwangju(716), Daejeon(426), Daegu(844), Busan(1,116) in 2017 for empirical comparison and 5 different prediction models such as Ordinary Least Square, Spatial Lag Model, Spatial Error Model, Geographically Weighted Regression, Geographically Generalized additive model. After empirical analysis, we come to the following conclusions. The larger the average area of building, the higher the total number of apartments, apartments those constructed by the construction company in the top 30, the better the educational environment, the higher the apartment prices. The closer to the convenience facilities such as parks, libraries, subways, banks and bus stops, the higher the apartment prices. The closer to social welfare facilities, inns, forests and cemeteries, the lower the apartment prices. However, the detailed results differed by city. We expect other research related housing price prediction will be considered both spatial dependence and non-linearity of a hedonic function to improve the performance of prediction. 이 연구의 목적은 공간종속성을 고려하는 다앙한 계량분석모형을 활용하여 광주, 대전, 대구, 부산 등 비수도권 소재 아파트단지의 매매가격과 전세가격의 결정 요인을 분석하는데 있다. 이를 위하여 최소자승법(OLS), 공간종속모형, 공간오차모형, 지리적 가중회귀모형, 지리적 가법모형 등 총 5개의 가격 추정 모형을 활용하여 2017년 기준 광주광역시 716개, 대전광역시426개, 대구광역시 844개, 부산광역시 1,116개 아파트 단지별 가격결정요인을 분석하였다. 실증분석 결과, 아파트 평균평수가 크고, 총 동수가 많고, 상위 30위권 내의 시공사가 건설한 아파트일수록 아파트 가격이 높아지는 것을 확인 할 수 있었다. 또한 공원, 도서관, 지하철, 은행, 버스정류장 등 생활편의시설에 가까울수록, 또 교육특구에 속한 아파트일수록 가격이 높아지는 것을 확인할 수 있었다. 그러나 사회복지시설, 여관, 축사, 공동묘지 등과 가까운 아파트의 경우 가격이 낮아지는 것을 확인 할 수 있었다. 분석결과는 지역별로 다소간 차이가 존재하나, 지리적 가법모형인 GGAM과 더불어 공간계량경제모형의 예측력이 OLS모형 보다 높은 것으로 나타났다. 이는 비수도권 소재 아파트단지의 경우에도 가격결정모형을 구축할 때 설명력을 높이기 위해서는 공간적 종속성과 헤도닉함수의 비선형성을 동시에 고려하는 모형을 도입할 필요성이 있음을 의미한다.

머신러닝을 활용한 서울시 아파트 물리적 특성 변수들의 비선형 영향 분석: 다변량 적응 회귀 스플라인 모형의 적용

오지훈,김정섭 한국감정평가학회 2018 감정평가학논집 Vol.17 No.3

The hedonic price model has been widely used in numerous housing studies to estimate the housing price. Among them, many researchers used the linear regression method for fitting the hedonic price model, and tried to capture, or at least, control the nonlinear effects of housing characteristics by operational definition of the explanatory variables, such as dummy variables and polynomial variables. Those approaches have a limitation that they are based on empirical knowledge rather than data-driven knowledge. This study suggests an advanced hedonic price model using one of the machine learning methods, named MARS (Multivariate Adaptive Regression Spline), which can capture the inflection points where the explanatory variables have a nonlinear effect on the dependent variable. The analysis targets the apartments traded in Seoul between 2014 and 2017. Four main physical characteristics of the apartment have been selected for estimating the housing price. The analysis result shows that the determinants of the housing price have nonlinearity, indeed. The number of years from the apartment construction is representative; the housing price tends to decline over time but it dramatically rises between 21 to 39 years due to the reconstruction demand, then the price drops again after that. Additionally, the analysis result for each sub-housing market in Seoul shows that the nonlinearity of the housing price determinants considerably differs by regions. 헤도닉 가격모형은 주택가격을 추정하거나 다양한 주택가격 결정요인을 밝혀내는 연구에 널리 활용되어 왔다. 그러나 많은 연구자들이 선형회귀모형을 기반으로 헤 도닉 가격모형을 구축하면서 주택가격과 해당 주택특성들 간의 비선형적 관계를 포 착하기 어려웠다. 연구자들은 주택특성 변수와 주택가격 간의 비선형적 관계를 반 영하기 위하여 더미변수나 다항변수(제곱 또는 세제곱 등)를 주로 활용하고 있다. 하지만 개별 변수들의 조작적 정의는 주택시장에서의 경험적 지식에 기초하여 연구 자들마다 각기 다르게 설정되고 있다. 따라서 본 연구에서는 주택의 물리적 특성 변 수들과 주택가격 간의 비선형적 관계를 효과적으로 반영할 수 있는 방법론으로서 머신러닝 기법 중 하나인 Multivariate Adaptive Regression Spline(MARS)를 활용한 헤도닉 가격모형을 구축하고 향후 아파트 헤도닉 가격모형에서 변수의 조작적 정의 에 대한 시사점을 제시하고자 한다. MARS 기반의 헤도닉 가격모형은 2014년에서 2017년 사이에 거래된 서울시 아파트를 대상으로 전용면적, 세대수, 층수 및 경과 년도 등 아파트 물리적 특성 변수를 중심으로 구축하였다. 분석 결과, 전용면적 61.6㎡, 세대수 152세대 및 522세대, 3층이 개별 변수들의 영향력이 달라지는 변 곡점으로 판명되었다. 경과년수의 경우에는 시간이 지남에 따라 시설 노후화로 인 해 가격이 감소하지만 21년을 기점으로 39년까지 재건축 기대로 인해 가격이 상승 하고 그 이후 다시 가격이 하락하는 3차 함수 형태의 가격 변화를 보였다. 한편, 서 울시 주택하위시장별 분석 결과, 주택하위시장별로 아파트 물리적 특성 변수들의 비선형적 영향 패턴이 다르게 나타나므로 향후 이를 고려한 주택가격 연구가 필요 하다.

중소도시 아파트 분양가 결정에 관한 연구

신민식 한국지적학회 2023 한국지적학회지 Vol.39 No.2

The purpose of this study was to conduct an empirical analysis applicable to practice using the hedonic price model and price sensitivity model in order to find out the level of pre-sale prices of apartments in the target area where the existing market prices were not formed in various ways. This study estimated house prices from various angles by comparing the hedonic price model through market analysis with existing actual transaction price data and the price sensitivity model that estimated direct payment willingness for local residents, who are potential consumers. Summarizing the results of the study, the estimated price of the hedonic price model considering the actual transaction price of an apartment in Cheonan and the characteristics of the complex was estimated to be about KRW 4.64 million per ㎡, and the estimated sale price applying the correction factor was about KRW 13.532 million per 3.3㎡. It became. The result of the price sensitivity model using the survey data targeting general citizens in Cheonan City was estimated to be 13.6 million won/3.3㎡ for the fair price and 13.8 million won/3.3㎡ for related professionals. 본 연구의 목적은 기존 시장가격이 다양하게 형성되어 있지 않은 대상 지역의 아파트 분양가격 수준을 알아보기 위해 헤도닉 가격모형과 가격민감도 모형을 활용하여 실무에 적용할 수 있는 실증분석을 실시하였다. 본 연구는 기존의 실거래가격 자료와 시장분석을 통한 헤도닉가격모형과 잠재적 수요자인 지역민들을 대상으로 직접 지불의사를 추정한 가격민감도 모형을 비교함으로써 다각도로 주택가격 추정하였다. 연구의 결과를 요약하면 천안시의 아파트 실거래 가격 및 단지 특성을 고려한 헤도닉가격모형의 추정가격은 ㎡당 약 464만 원으로 추정되었고, 보정계수를 적용한 추정분양가는 3.3㎡당 약 1,353.2만 원으로 추정되었다. 천안시 일반시민을 대상으로 한 설문자료를 활용하여 가격민감도모형의 결과는 적정가격이 1,360만원/3.3㎡, 관련 전문직을 대상으로 한 추정결과는 1,380만원/3.3㎡으로 추정되었다.

특성별 서울 아파트 전세가격 결정모형에 관한 연구

성주한(Sung, Joo Han),서철수(Seo, Chul Soo),윤정득(Yoon, Jung Duck) 한국지적학회 2014 한국지적학회지 Vol.30 No.2

전세가격은 전세시장의 전반적인 상황을 나타내 주는 대표적인 지표이며, 전세가격의 변동은 여러 가지 요인에 의해 영향을 받는다. 또한, 전세가격의 변동은 다양한 요인들의 복합적인 변화를 전세 소비자에게 전달하는 신호 역할을 한다. 본 연구의 궁극적인 목적은 최근의 전세가격 상승 원인을 분석하여 미래에는 어떤 방향으로 변할 지에 대한 예측을 가능케 하고, 전세가격 변화에 대한 예고 지표로 활용될 수 있는 전세가격 결정모형을 설정하는 것이다. 즉, 횡단면 자료를 이용한 서울 아파트 전세가격 결정모형을 통하여 미시적인 측면에서 어떠한 요인들이 전세가격에 영향을 미치는지 헤도닉 가격 모형(Hedonic Price Model)을 적용하여 실증 분석을 하였다. 분석 결과, 4개의 특성(아파트 특성, 가격 특성, 수요ㆍ공급 특성, 사회적 특성) 중 아파트 특성이 가장 중요한 요인으로 나타났으며, 특히, 아파트 특성 중에서 물리적 특성과 경과 연수, 접근성에 대한 부분이 유의성 있는 것으로 분석됨에 따라 거주에 대한 효용 측면을 중요시 하는 것으로 판단되었다. 가격 특성에서는 전국지가변동률과 아파트 매매가격변동률, 아파트 전세가격변동률이 서울 아파트 전세가격에 영향을 주는 것으로 분석되었다. 그리고 수요ㆍ공급 특성에서는 수요 측면의 인구수와 공급 측면의 멸실주택수, 재건축입주량, 재개발입주량이 서울 아파트 전세가격에 영향을 주는 것으로 나타났다. 사회적 특성에서 장기전세주택 Shift가 있는 지역은 서울 아파트 전세가격에 영향을 주었다. 또한 OLS 및 PLS 회귀분석 결과를 살펴보면, 서울 아파트 전세가격에 영향력을 크게 미치는 변수들은 교육적인 측면, 쾌적성 측면, 가격특성 측면, 접근성 측면인 것으로 나타났다. The hedonic price model was applied to get the apartment Chonsei price decision model for Seoul by using cross-sectional data at the microstructural level. As a result of analysis, the apartment characteristic of four ones(apartment characteristic, price characteristic, demand and supply charac- teristic and social characteristic) was found to be the most important one. Especially, it was found that physical properties, the number of years of passage, accessibility were significant, which implies that value was put on the utility of residence. And it was found that price characteristics such as the fluctuation rate of land price, selling price and Chonsei price had an effect on the Chonsei price. And it was found that the number of the population had an effect on the Chonsei price in terms of demand and that the number of disappeared houses, quantities of occupied rebuilt houses and quantities of occupied redeveloped houses had an effect on the Chonsei price. The region where the shift, long-term Chonsei, had an effect on the Chonsei price in terms of social characteristics. In addition to, looking at OLS and PLS regression, Seoul apartment chonsei prices significantly are influenced by educational aspects, comfort aspects, characteristic aspects of price, aspects of accessibility, respectively.