서울시 오피스 가격 거품 추정 연구

류강민,송기욱 한국부동산원 2024 부동산분석 Vol.10 No.1

서울시 오피스 매매가격은 최근 연이은 금리 인상에도 불구하고 가격은 소폭 하락하거나 상승하는 것으로 나타나고 있어 거품 여부에 대한 진단이 필요한 상황이다. 거품에 대한 검정은 지금까지 주택시장을 대상으로 한 연구가 주를 이루고 있으며, 오피스 시장에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구는 서울시 오피스 매매가격에 대해 시기별 거품 검정을 하고자 하였다. 거품은 성장하는 합리적 거품을 대상으로 하였으며, 미정계수법을 이용하여 효율적인 시장에서도 거품이 존재할 수 있다는 것을 이론적으로 살펴보았다. 또한 실증분석은 시계열 자료가 적은 것을 감안하여 소표본에도 공적분 검정과 장기균형모형 구성이 가능한 autoregressive distributed lag-error correction model을 활용하였다. 서울지역을 대상으로 2001년 1분기부터 2023년 2분기까지 90개 시계열 자료를 이용하였으며, 분석결과 금리 인상과 함께 가격이 상승하였던 2006년 4분기부터 2008년 3분기, 2021년 3분기에서 2022년 3분기까지의 거품항이 각각 유의하게 나타났다. 또한, 2022년 4분기부터는 거품항이 유의하지 않은 것으로 나타나 최근의 오피스 가격은 성장하는 거품이 소멸된 것으로 보인다. 이와 같은 결과는 향후 시장을 분석하거나 투자, 또는 정책에 활용될 수 있을 것으로 보인다. Office sales prices in Seoul have recently been showing slight declines or increases despite successive interest rate hikes and raised the question of bubbles. Until now, bubble tests have mainly been applied to the housing market, and few studies have been conducted on the office market. This study focused on bubble tests according to different times and showed that growing rational bubbles could theoretically exist in efficient markets with the method of Undetermined Coefficient. The empirical analysis utilized autoregressive distributed lag-error correction model, which allows cointegration tests and long-run equilibrium models in spite of a few samples given limited time series data. Using 90 references of time series from 2001Q1 to 2023Q2 for Seoul, the results showed that bubble terms from 2006Q4 to 2008Q3 and from 2021Q3 to 2022Q3, when prices increased along with interest rate hikes, were significant. In addition, the terms from 2022Q4 have not been significant, which means that recent office prices has dissipated growing bubbles. These results could be used for future market analysis, investment, and policy.

지역별 소득규모와 운송거리를 고려한 물류부동산 입지 평가에 관한 탐색적 연구

류강민,송기욱 한국부동산원 2022 부동산분석 Vol.8 No.1

This study intends to make a quantitative evaluation of the location of logistic real estate from the perspective of total transportation costs on administrative districts (dong, eup and myeon) in Korea. The analysis targeted 5,002 dongs or myeons nationwide at the end of 2019, which marked a national minimum space unit. Total transportation cost, which is equal to a key factor, was calculated by the market volume and the network distance. The main findings of the study are briefly summarized as follows: First, the areas with low figures about total transportation costs were mainly concentrated on Seoul metropolitan area (SMA) including the souths of Seoul and Gyeonggi Province and Incheon. Among them, the total transportation cost in Gyeonggi province was indiscriminately distributed in each region. Second, the distribution of total transportation costs is relatively similar to locations of logistics centers with large supply, indicating that supply is efficiently arranged in the national spatial structure. In addition, according to the outcome of regression analysis having land prices as a dependent variable, total transportation costs were verified as a statistically significant factor. Third, since the supply is limited due to differences in land prices and policy operation by regions, the distribution disparity between supply volumes and total transportation costs suggested the possibilitythat there could be different from the characteristics for the supply of logistics markets, rental costs and owners of goods. In conclusion, these data through ArcGIS tool can be useful for decisionmaking in choosing optimal locations of logistic real estate within limited budget constraints for participants (e.g. policy makers, investors, landlords and tenants) in the future. 본 연구의 목적은 전국 소재 읍면동을 대상으로 총교통비용 관점에서 물류센터 입지를 정량적으로 평가하는 것이다. 분석대상은 2019년 말 기준 전국의 최소 공간단위인 5,002개 동 또는 면의 수요지를 대상으로 선정하고, 핵심 요인이라할 수 있는 총교통비용은 시장규모와 네트워크 거리를 고려하여 산정하였다. 본 연구의 주요 분석결과는 다음과 같이 요약·정리할 수 있다. 첫째, 총교통비용이 낮은 입지는 서울 남부 및 경기 남부, 인천 등 수도권에 집중되며, 이 중 경기는 총교통비용이 다양하게 분포하는 것으로 나타났다. 둘째, 총교통비용의 분포가 물류센터 공급량이 많은 지역과 비교적 유사하게 나타나, 공급이 국토 공간 구조상에서 효율적으로 배치됨을 알 수 있다. 또한, 지가를 종속변수로 한 회귀분석 결과에서도 총교통비용이 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 결정요인임을 증명하였다. 셋째, 지역별 지가 및 제도 운용상의 세부적인 차이로 인해 공급량이 제한되기 때문에, 이러한 공급물량과 총교통비용 간의 분포 차이는 세부지역별로 물류 시장의 수급과 임대료, 화주의 특성이 달라질 수 있는 가능성을 시사한다. 본 연구결과는 GIS 공간 분석 툴을 통해 향후 정책입안자에게 한정된 예산제약 범위 내에서 사회적으로 효율적인 최적의 물류시설 개발사업 입지후보지 대안 순위를 선정하는데 유용한 의사결정의 기초자료로 활용될 것이다.

서울시 지식산업센터 가격지수 개발 및 거시경제요인 영향 분석

류강민,송기욱 한국부동산원 2023 부동산분석 Vol.9 No.1

본 연구의 목적은 국내 지식산업센터의 실거래가 지수 산정과 거시경제요인과의 연관성을 살펴보는 것이다. 분석방법은 실거래가 자료에 기반한 반복매매모형을 이용하여 2011년부터 2022년까지 지식산업센터 분기별 지수를 시험 산정하고, ARDL(autoregressive distributed lag) 모형, ARDL-ECM(ARDL error-correction model)으로 검증하였다. 본 연구의 주요 분석 결과는 다음과 같이 간단히 요약·정리할 수 있다. 첫째, 2022년말 서울시 지식산업센터 지수는 228.0(2011.1Q=100.0)로 최근 5년간 연평균 13.4%의 높은 가격상승률을 보였다. 다만 이 수치는 고점이었던 2022년 2분기 대비 7.2% 하락한 것으로 금리 인상의 영향이 나타난 것으로 보인다. 둘째, 지식산업센터 지수는 오피스와 아파트 지수 간 비교를 통해 상호 연관성이 존재하는 것으로 보인다. 그리고 ARDL-ECM을 이용한 분석결과에서 금리와 소형 오피스 공실률과는 장·단기로 음(‒)의 균형관계가 성립함을 확인하였다. 이처럼 본 연구는 지식산업센터 실거래가 자료의 구축 방법과 이를 활용한 지수의 개발과 더불어 거시경제와의 분석을 함으로써 시장참여자들이 산업용 부동산 시장을 이해하는 데 유용한 기초자료가 될 것이다.

아파트 실거래가격지수를 활용한 헤지비율과 헤지효율성

류강민,이창무 국토연구원 2014 국토연구 Vol.82 No.-

In many conturies real estate is most valuable aseet. And house price are volatile and real estate exposure is not traded as easy and flexible as stock and bonds. These make houses risky assets. But there are no markets that would allow individuals and institutions to hedge their risks. The establishment of Insurance Commodity linked home price index is likely to hedge away large risk in housing market. Many housing owners can’t hedge their housing risk due to the lack of understanding in real estate derivatives market. We estimate the hedging effects to protect against the housing price changes using home price index. The result indicate that the hedge ratio is estimated almost 1:1 ratio, and hedging effectiveness is about 58%. 부동산 특히 주택은 개인 자산에 많은 부분을 차지한다는 점과 연관된 업체가 많다는 점, 유동성 위험이 크다는 점, 소유주뿐만 아니라 세입자에게 위험이 전가될 수 있다는 점에서 부동산지수 파생상품에 대한 필요성이 대두하고 있다. 그러나 지수 파생상품의 경우 주택을 보유한 대다수의 임대인들이 접근하기에 어려운 시스템을 가져 보험상품이 보다 나은 대안으로 활용될 수 있다. 또한 상품 개발을 위한 여러 가지 요소 중 기본적으로 갖춰야 할 것은 신뢰성 있는 지수의 개발일 것이다. 본 논문은 지수를 이용한 보험상품이 개발될 경우 어느 정도 헤지가 나타나는지를 재무학에서 많이 활용되고 있는 헤지비율과 헤지효율성을 이용해 살펴보았다. 분석 결과, 부동산지수 보험상품이 개발될 경우 헤지비율은 1:1로 나타났으며, 가격 변동의 위험을 58% 정도 헤지할 수 있는 것으로 분석되었다.

반복매매모형을 활용한 서울시 오피스 벤치마크 가격지수 개발 및 시험적 적용 연구

류강민,송기욱,Ryu, Kang Min,Song, Ki Wook 한국토지주택공사 토지주택연구원 2020 LHI journal of land, housing, and urban affairs Vol.11 No.2

As the fastest growing office transaction volume in Korea, there's been a need for development of indicators to accurately diagnose the office capital market. The purpose of this paper is experimentally calculate to the office price index for effective benchmark indices in Seoul. The quantitative methodology used a Case-Shiller Repeat Sales Model (1991), based on actual multiple office transaction dataset with over minimum 1,653 ㎡ from Q3 1999 to 4Q 2019 in the case of 1,536 buildings within Seoul Metropolitan. In addition, the collected historical data and spatial statistical analysis tools were treated with the SAS 9.4 and ArcGIS 10.7 programs. The main empirical results of research are briefly summarized as follows; First, Seoul office price index was estimated to be 344.3 point (2001.1Q=100.0P) at the end of 2019, and has more than tripled over the past two decades. it means that the sales price of office per 3.3 ㎡ has consistently risen more than 12% every year since 2000, which is far above the indices for apartment housing index, announced by the MOLIT (2009). Second, between quarterly and annual office price index for the two-step estimation of the MIT Real Estate Research Center (MIT/CRE), T, L, AL variables have statistically significant coefficient (Beta) all of the mode l (p<0.01). Third, it was possible to produce a more stable office price index against the basic index by using the Moore-Penrose's pseoudo inverse technique at low transaction frequency. Fourth, as an lagging indicators, the office price index is closely related to key macroeconomic indicators, such as GDP(+), KOSPI(+), interest rates (5-year KTB, -). This facts indicate that long-term office investment tends to outperform other financial assets owing to high return and low risk pattern. In conclusion, these findings are practically meaningful to presenting an new office price index that increases accuracy and then attempting to preliminary applications for the case of Seoul. Moreover, it can provide sincerely useful benchmark about investing an office and predicting changes of the sales price among market participants (e.g. policy maker, investor, landlord, tenant, user) in the future.

코로나19 사태에 따른 자본시장의 대응

류강민 한국부동산분석학회 2020 부동산분석학회 학술발표논문집 Vol.2020 No.-

호텔 및 물류 시장동향

류강민 한국부동산분석학회 2019 부동산분석학회 학술발표논문집 Vol.2019 No.1

글로벌 금융위기 이후 오피스 임대시장 구조변화 분석

류강민,이병현,이창무 국토연구원 2015 국토연구 Vol.85 No.-

Recent years after financial crisis have witnessed significant upward movement in both vacancy rate and rental price in seoul office rental market. Such an outcome runs contrary to the traditional view of rental office market operation. However, previous papers didn’t estimate the effect of structural break. The purpose of this study is to analyze the change of relationship between asking rent and determinants in office market. The model was built by using serial data of 55 quarters from 2001 to 2014 including office rent index, consumer price index, office vacancy rate, interest rate in Seoul. And we used Chow-test to examines significant change and break point of structural change in office rental market. At first, there were significant structural change of the determinants of consumer price index and vacancy rate in there first quarter 2009. Second, the effects of consumer price index is decreased by risk of vacancy rate, and negative effect of vacancy rate was changed positive effect by rent-free. 본 논문은 글로벌 금융위기 전후에 오피스 임대료를 결정짓는 요인들의 변화가 있을 것으로 판단하여 변수 간 관계 변화가 어떻게 나타났는지를 파악하고자 하였다. 기존 연구는 금융위기 이전과 이후가 같은 시장 상황으로 가정하고 분석하였다. 그러나 오피스 명목임대료는 글로벌 금융위기 이후 지속적인 오피스 공급과 임차수요 증가의 한계로 인해 공실률이 상승하는 상황에도 불구하고 지속적으로 상승하는 것으로 나타나 이전과는 다른 변수 간의 관계를 형성할 것이라 판단된다. 이에 기존 연구의 임대료 모형에서 활용된 물가지수와 공실률, 시장금리 변수를 이용하였으며, Chow 통계량 검정을 통해 구조변화 여부와 변화 시점을 추정하였다. 분석 결과 2009년 1분기를 기점으로 변수 간의 구조적인 변화가 있는 것으로 분석되었다. 또한 변수별 관계 변화를 살펴보면, 물가의 영향력이 감소한 것으로 나타났다. 이는 시장 침체에 대한 우려로 임대인이 인식함에 따라 물가보다 낮게 임대료 상승을 유지하였기 때문으로 판단된다. 또한 공실률은 2009년 1분기 이전에는 임대료와 음의 관계를 보여왔으나, 이후에는 임대료와 양의 관계를 보이는 것으로 나타났다. 이는 현재 오피스 임대계약 형태인 렌트프리와 관련이 있을 것으로 보인다.

실거래가를 이용한 서울시 오피스텔 가격지수 산정에 관한 연구

류강민,송기욱,Ryu, Kang Min,Song, Ki Wook 한국토지주택공사 토지주택연구원 2021 LHI journal of land, housing, and urban affairs Vol.12 No.2

최근 정부 정책의 변화와 맞물려 오피스텔은 수도권을 중심으로 사무실과 아파트 가격이 급등하면서 새로운 대체 투자 대안이 되고 있다. 그러나 오피스텔의 선행연구 부재와 더불어 지표를 공표하는 민관기관 역시 표본샘플 부족으로 정확도 저하의 한계를 지녔다. 이들은 공통적으로 시세에 기반한 가격지수를 활용하는데, 시장보다 후행하고 변동성이 적어 평활화 문제가 꾸준히 제기되어 왔다. 따라서 본 연구의 목적은 국토교통부가 최초 공개한 시점부터 지난해까지 실거래가 이루어진 매매(2006~2020), 전·월세(2011~2020) 데이터 자료를 이용하여 서울시 오피스텔 가격지수를 산출하는 것이다. 이를 규명하기 위한 실증방법론으로 반복매매모형을 채택하여 주요 지표인 매매, 전세, 월세지수를 각각 산정하고, 그 외에 보조지표에 해당하는 전월세전환율도 개선된 형태로 함께 개발하였다. 수집된 자료결과 및 통계해석의 정확성을 기하기 위한 지원도구는 SAS 9.4로 일괄 처리하였다. 본 연구의 실증분석 결과를 간단히 요약하면, 다음과 같이 정리할 수 있다. 첫째, 2020년말 서울시 오피스텔 매매지수는 132.5P, 전세지수는 163.9P(2011.1Q=100.0P)이며, 월세는 원점인 100.0P선에서 밑돌았다. 오피스텔의 지수 유형별 월세가 공실 위험으로 비교적 보합세를 유지한 가운데, 수요가 풍부한 매매가와 전세금 상승세가 지속되는 차이를 보인 것으로 해석된다. 둘째, 주택유형별 매매가 증가폭은 오피스텔이 아파트, 연립다세대 등 다른 주택유형보다 낮은 자산으로 드러났다. 모형의 설명력은 표준오차 평균이 0.02 이하로 적합도가 뛰어난 것으로 판명되었다. 셋째, 본 연구가 추정한 가격지수를 한국부동산원, KB국민은행 등 유사 발표기관의 지표와 상호 비교하면, 변이가 크게 나타나 고질적인 평활화 문제를 해결할 수 있는 가능성을 확인하였다. 결론적으로 본 연구는 코로나 19와 같이 경기 불확실성이 큰 상황 하에서, 서울시 오피스텔 실거래가 지수 산정 제시와 시험 모의적용을 새롭게 시도함으로써 향후 시장참가자들이 가격동향 및 변화를 예측하는데 유의미한 의의를 둘 수 있다. Due to recent changes in government policy, officetels have received attention as alternative assets, along with the uplift of office and apartment prices in Seoul. However, the current officetel price indexes use small-size samples and, thus, there is a critique on their accuracy. They rely on valuation prices which lag the market trend and do not properly reflect the volatile nature of the property market, resulting in 'smoothing'. Therefore, the purpose of this paper is to create the officetel price index using transaction data. The data, provided by the Ministry of Land, Infrastructure and Transport from 2005 to 2020, includes sales prices and rental prices - Jeonsei and monthly rent (and their combinations). This study employed a repeat sales model for sales, jeonsei, and monthly rent indexes. It also contributes to improving conversion rates (between deposit and monthly rent) as a supplementary indicator. The main findings are as follows. First, the officetel price index and jeonsei index reached 132.5P and 163.9P, respectively, in Q4 2020 (1Q 2011=100.0P). However, the rent index was approximately below 100.0. Sales prices and jeonsei continued to rise due to high demand while monthly rent was largely unchanged due to vacancy risk. Second, the increase in the officetel sales price was lower than other housing types such as apartments and villas. Third, the employed approach has seen a potential to produce more reliable officetel price indexes reflecting high volatility compared to those indexes produced by other institutions, contributing to resolving 'smoothing'. As seen in the application in Seoul, this approach can enhance accuracy and, therefore, better assist market players to understand the market trend, which is much valuable under great uncertainties such as COVID-19 environments.

부동산 지수 파생상품 개발을 위한 S&P/Case-Shiller 주택가격지수 산정

류강민,이창무 한국주택학회 2011 한국주택학회 학술대회 발표논문집 Vol.2011 No.3