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    아파트 매매가격지수 변동률에 의한 전국 주택시장 유형화 및 유형별 가격변동 영향요인 분석

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    https://www.riss.kr/link?id=A101739936

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    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    본 연구는 아파트 매매가격 변동률 특성에 따라 전국의 주택시장을 유형화하고 PLS 회귀분석을 통해 유형별 매매가격 변동에 영향을 미치는 요인을 분석해 지역별로 어떠한 차이가 존재하는지 검토해 보았다. 분석결과를 종합해보면, 우선 의사결정나무 분석을 통해 주택가격지수의 변동률을 기준으로 전국의 주택시장은 수도권 지역과 비수도권 지역이 상호 변동률이 유사한 패턴을 갖는 것으로 분석되었다. 이에 수도권 지역과 비수도권 지역으로 주택시장을 유형화하였고 각 유형별로 PLS 회귀분석을 적용해 매매가격 변동률에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 수도권 모형의 분석결과, 노인인구 비율, 1인 가구 비율, 결혼 대비 이혼율, 사업체 수, 복지예산 비중, 지방세, 공원 면적, 초등학생 수, 주택노후도, 건축허가 면적, 지가 변동률 등 11개 지표가 수도권 주택시장의 매매가격 변동에 영향을 미치는 요인으로 나타났으며, 비수도권 모형의 분석결과는 노인인구 비율, 순인구유입 비율, 결혼 대비 이혼율, 서비스업 LQ, 재정자립도, 지방세, 문화기반시설 수, 공원면적, 주택노후도, 아파트 거래량, 지가 변동률, 토지거래 면적 등 12개 지표가 비수도권 주택시장의 매매가격 변동에 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 1인 가구 비율, 사업체 수, 건축허가 면적, 복지예산 비율, 초등학생 수 등 5개 변수는 수도권 모형에서만 매매가격 변동에 유효한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 토지거래 면적, 순인구유입 비율, 재정자립도, 서비스업 LQ, 문화기반시설 수, 아파트 거래량 등 6개 변수는 비수도권 모형에서만 매매가격 변동에 유효한 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
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    본 연구는 아파트 매매가격 변동률 특성에 따라 전국의 주택시장을 유형화하고 PLS 회귀분석을 통해 유형별 매매가격 변동에 영향을 미치는 요인을 분석해 지역별로 어떠한 차이가 존재하는...

    본 연구는 아파트 매매가격 변동률 특성에 따라 전국의 주택시장을 유형화하고 PLS 회귀분석을 통해 유형별 매매가격 변동에 영향을 미치는 요인을 분석해 지역별로 어떠한 차이가 존재하는지 검토해 보았다. 분석결과를 종합해보면, 우선 의사결정나무 분석을 통해 주택가격지수의 변동률을 기준으로 전국의 주택시장은 수도권 지역과 비수도권 지역이 상호 변동률이 유사한 패턴을 갖는 것으로 분석되었다. 이에 수도권 지역과 비수도권 지역으로 주택시장을 유형화하였고 각 유형별로 PLS 회귀분석을 적용해 매매가격 변동률에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 수도권 모형의 분석결과, 노인인구 비율, 1인 가구 비율, 결혼 대비 이혼율, 사업체 수, 복지예산 비중, 지방세, 공원 면적, 초등학생 수, 주택노후도, 건축허가 면적, 지가 변동률 등 11개 지표가 수도권 주택시장의 매매가격 변동에 영향을 미치는 요인으로 나타났으며, 비수도권 모형의 분석결과는 노인인구 비율, 순인구유입 비율, 결혼 대비 이혼율, 서비스업 LQ, 재정자립도, 지방세, 문화기반시설 수, 공원면적, 주택노후도, 아파트 거래량, 지가 변동률, 토지거래 면적 등 12개 지표가 비수도권 주택시장의 매매가격 변동에 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 1인 가구 비율, 사업체 수, 건축허가 면적, 복지예산 비율, 초등학생 수 등 5개 변수는 수도권 모형에서만 매매가격 변동에 유효한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 토지거래 면적, 순인구유입 비율, 재정자립도, 서비스업 LQ, 문화기반시설 수, 아파트 거래량 등 6개 변수는 비수도권 모형에서만 매매가격 변동에 유효한 영향을 미치는 것으로 분석되었다.

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    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    This study segmented national housing market as the Volatility of the Apartment Price and analyzed some factors effect segmental housing price change through Partial Least Squares regression. After then it examined the regional differences. To sum up the result of analysis, there was a similar pattern in national housing market which is the volatility of interacted change between the Metropolitan and Non-Metropolitan area. It was based on the volatility of the housing price using decision making tree analysis. Hence, it segmented the housing market among the metropolitan and non metropolitan and investigated the influential factors about the volatility of the housing price by PLS analysis depend on each segmentation. According to the analytical result of the metropolitan model, there were 11 indexes occurred to effect in housing market such as population density of the elderly, single household rate, divorce rate contrast of marriage, number of business company, welfare budget ratio, local tax, park space, number of primary students, dilapidated housing rate, building permit area and fluctuation rate of land price. In the non metropolitan model case, total 12 indexes influence to the change of housing price in the market like the population rate of old people, net migration rate, service business LQ, financial independence rate, local tax, number of cultural facilities, park area, damaged old housing rate, amount of apartment trading, fluctuation rate of land price and size of land transition. The 5 variable like one person household rate, building permit area, welfare budge ratio, and number of elementary pupils appeared in the metropolitans besides, size of land transaction, net migration rate, financial independent rate, service business LQ, number of cultural facilities and amount of apartment trade were only effect on the fluctuation of housing price in Non-metropolitan.
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    This study segmented national housing market as the Volatility of the Apartment Price and analyzed some factors effect segmental housing price change through Partial Least Squares regression. After then it examined the regional differences. To sum up ...

    This study segmented national housing market as the Volatility of the Apartment Price and analyzed some factors effect segmental housing price change through Partial Least Squares regression. After then it examined the regional differences. To sum up the result of analysis, there was a similar pattern in national housing market which is the volatility of interacted change between the Metropolitan and Non-Metropolitan area. It was based on the volatility of the housing price using decision making tree analysis. Hence, it segmented the housing market among the metropolitan and non metropolitan and investigated the influential factors about the volatility of the housing price by PLS analysis depend on each segmentation. According to the analytical result of the metropolitan model, there were 11 indexes occurred to effect in housing market such as population density of the elderly, single household rate, divorce rate contrast of marriage, number of business company, welfare budget ratio, local tax, park space, number of primary students, dilapidated housing rate, building permit area and fluctuation rate of land price. In the non metropolitan model case, total 12 indexes influence to the change of housing price in the market like the population rate of old people, net migration rate, service business LQ, financial independence rate, local tax, number of cultural facilities, park area, damaged old housing rate, amount of apartment trading, fluctuation rate of land price and size of land transition. The 5 variable like one person household rate, building permit area, welfare budge ratio, and number of elementary pupils appeared in the metropolitans besides, size of land transaction, net migration rate, financial independent rate, service business LQ, number of cultural facilities and amount of apartment trade were only effect on the fluctuation of housing price in Non-metropolitan.

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    목차 (Table of Contents)

    • Ⅰ. 서론
    • Ⅱ. 이론적 고찰 및 문헌 검토
    • Ⅲ. 분석의 틀
    • Ⅳ. 주택시장 유형별 가격변동 영향요인 분석
    • Ⅴ. 결론
    • Ⅰ. 서론
    • Ⅱ. 이론적 고찰 및 문헌 검토
    • Ⅲ. 분석의 틀
    • Ⅳ. 주택시장 유형별 가격변동 영향요인 분석
    • Ⅴ. 결론
    • 참고문헌
    • Abstract
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    참고문헌 (Reference)

    1 김영재, "패널공적분을 이용한 한국 주택가격 결정요인 분석" 한국경제연구학회 29 (29): 141-169, 2011

    2 이진성, "주택가격 변동률을 중심으로 한 불안정 주택시장 주택가격지수 결정요인 분석" 한국부동산학회 (59) : 203-216, 2014

    3 김견규, "전국 지역별 주택가격변동 영향요인에 관한 연구" 3 (3): 101-115, 2010

    4 홍기석, "우리나라 주택 가격과 자산 가격 모형(CAPM)" 한국경제연구학회 27 : 157-187, 2009

    5 김기홍, "아파트가격 유형별 상관관계분석을 통한 가격 간 선ㆍ후행 관계분석" 한국주거환경학회 12 (12): 183-197, 2014

    6 이충언, "실거래자료를 이용한 월세시장의 효율성 평가: 서울 강남 지역을 중심으로" 한국경제연구학회 31 (31): 73-96, 2013

    7 이광균, "수도권 불안정주택시장에서 주택가격 변동에 영향을 미치는 요인 분석" 대한부동산학회 33 (33): 115-132, 2015

    8 고종완, "서울시 아파트 매매시장 유형별 가격변동 영향요인 분석" 한국부동산학회 (58) : 116-127, 2014

    9 박진표, "부분최소자승회귀를 이용한 회귀진단" 5 : 50-52, 1993

    10 최정일, "디지털 경제에 부동산 가격의 변동에 영향을 주는요인에 관한 연구" 한국디지털정책학회 11 (11): 59-70, 2013

    1 김영재, "패널공적분을 이용한 한국 주택가격 결정요인 분석" 한국경제연구학회 29 (29): 141-169, 2011

    2 이진성, "주택가격 변동률을 중심으로 한 불안정 주택시장 주택가격지수 결정요인 분석" 한국부동산학회 (59) : 203-216, 2014

    3 김견규, "전국 지역별 주택가격변동 영향요인에 관한 연구" 3 (3): 101-115, 2010

    4 홍기석, "우리나라 주택 가격과 자산 가격 모형(CAPM)" 한국경제연구학회 27 : 157-187, 2009

    5 김기홍, "아파트가격 유형별 상관관계분석을 통한 가격 간 선ㆍ후행 관계분석" 한국주거환경학회 12 (12): 183-197, 2014

    6 이충언, "실거래자료를 이용한 월세시장의 효율성 평가: 서울 강남 지역을 중심으로" 한국경제연구학회 31 (31): 73-96, 2013

    7 이광균, "수도권 불안정주택시장에서 주택가격 변동에 영향을 미치는 요인 분석" 대한부동산학회 33 (33): 115-132, 2015

    8 고종완, "서울시 아파트 매매시장 유형별 가격변동 영향요인 분석" 한국부동산학회 (58) : 116-127, 2014

    9 박진표, "부분최소자승회귀를 이용한 회귀진단" 5 : 50-52, 1993

    10 최정일, "디지털 경제에 부동산 가격의 변동에 영향을 주는요인에 관한 연구" 한국디지털정책학회 11 (11): 59-70, 2013

    11 박헌수, "VAR 모형을 이용한 부동산가격 변동요인에 관한 연구" 한국부동산연구원 19 (19): 27-49, 2009

    12 John F. Mcdonald, "Urban Economics and Real Estate: Theory and Policy" Blackwell Publishing 2007

    13 Dipasquale, D., "Urban Economics and Real Estate Markets" Prentice Hall 1996

    14 선혜선, "SPSS PASW 회귀분석" 한나래아카데미 2010

    15 정광섭, "PLS 회귀분석을 통한 서울디지털산업단지 이용자 만족도 영향요인 규명" 한국산학기술학회 15 (15): 3931-3943, 2014

    16 Wold, Svante, "Exponentially Weighted Moving Principal Components Analysis and Projections to Latent Structures" 23 (23): 149-161, 1994

    17 한국은행, "2015년 6월중 금융시장 동향"

    18 한국은행, "2014 주요국 가계금융자산 비교" 2014

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    2018-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
    2015-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
    2011-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
    2009-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
    2007-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
    2004-01-01 등재 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
    2003-01-01 등재 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
    2001-01-01 등재 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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    2016 0.58 0.58 0.75
    KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
    0.81 0.81 1.23 0.15
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