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Korea's housing market has been revitalized since the 1960s due to rapid economic growth and urbanization, but since the mid-2010s, housing prices have stabilized due to low growth, stagnant urbanization rates, and population decline, and demand for h...
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- 저자
-
발행사항
전주 : 전주대학교 대학원, 2023
- 학위논문사항
-
발행연도
2023
-
작성언어
한국어
- 주제어
-
KDC
321.329 판사항(5)
-
발행국(도시)
전북특별자치도
-
기타서명
Analysis of influencing factors of the housing sales market in the Seoul metropolitan area : focusing on the comparison between Seoul and Gyeonggi-do
-
형태사항
vi, 122 p. : 삽화, 표 ; 27 cm
-
일반주기명
지도교수: 김종진
참고문헌: p. 114-119 -
UCI식별코드
I804:45016-200000715816
-
소장기관
- 전주대학교 도서관
- 전주대학교 도서관
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다국어 초록 (Multilingual Abstract)
Korea's housing market has been revitalized since the 1960s due to rapid economic growth and urbanization, but since the mid-2010s, housing prices have stabilized due to low growth, stagnant urbanization rates, and population decline, and demand for housing and investment has decreased. As a result, the real estate brokerage market is stagnating, and accordingly, the need for more reasonable and efficient real estate brokerage operation methods is increasing. In particular, real demand and investment demand are concentrated in the metropolitan area and have the greatest impact on the housing brokerage market, so research on this area is needed. In addition, since the metropolitan area shows heterogeneous market characteristics rather than homogeneous markets, measures are needed to consider regional characteristics. Based on this background, this study analyzes the factors affecting the housing sales market in Seoul and Gyeonggi-do, and proposes ways to revitalize the housing brokerage market through this.
This study analyzed the data of the housing sales market in Seoul and Gyeonggi-do from the first quarter of 2011 to the fourth quarter of 2022. VECM (vector error correction model) was used for the analysis, and regional characteristic variables including macroeconomic variables and demographic structure characteristics were considered. The analysis results are divided into two parts: impact response analysis and predictive error variance decomposition analysis. These two analysis results were similar to each other, and the analysis results were summarized focusing on predictive error variance decomposition.
According to the results of this study, the variable with the greatest explanatory power for the change in the number of housing sales transactions in Seoul was the total population of Seoul, followed by interest rate, gross regional product, and population aged 65 or older. Interest rates and gross regional product tended to increase explanatory power as the time difference increased, while the proportion of the population aged 65 or older decreased explanatory power as the time difference increased. The explanatory power of the total population of Seoul increased rapidly at the beginning, and then maintained a gentle increase after parallax 7.
According to this study, the change in the number of housing sales transactions in Seoul and Gyeonggi-do is largely explained by various variables such as interest rate, total population, and population ratio over 65.
In the case of the Seoul Metropolitan Government, a drop in interest rates helps boost housing sales, which is due to a decrease in financial costs for housing purchases. Since the mid-2010s, the decline in Seoul's population leads to a decrease in housing demand, which affects the housing sales market. An increase in gross regional product boosts housing sales by increasing housing purchase capacity, but a decrease leads to a slowdown in the housing sales market. Finally, the increase in the population over 65 has a negative impact on the housing market.
In Gyeonggi-do, interest rates have the greatest explanation for the number of home sales transactions, because falling interest rates increase demand for home purchases. Population growth leads to an increase in housing demand, which has a positive effect on the housing sales market. On the other hand, the increase in the population aged 65 or older acts as a cause of a decrease in housing demand, negatively affecting the housing sales market. The increase in housing completion performance contributes to revitalizing the housing sales market.
The difference in the influence of interest rates in Seoul and Gyeonggi-do is believed to be due to the difference in housing price levels. In both regions, the proportion of the population aged 65 or older negatively affects the housing sales market, and the supply of new housing works differently depending on the characteristics of each region. Seoul is mainly supplied by redevelopment and reconstruction, while Gyeonggi Province is receiving large-scale new supplies by developing new cities.
This study analyzed the data of the housing sales market in Seoul and Gyeonggi-do from the first quarter of 2011 to the fourth quarter of 2022. VECM (vector error correction model) was used for the analysis, and regional characteristic variables including macroeconomic variables and demographic structure characteristics were considered. The analysis results are divided into two parts: impact response analysis and predictive error variance decomposition analysis. These two analysis results were similar to each other, and the analysis results were summarized focusing on predictive error variance decomposition.
According to the results of this study, the variable with the greatest explanatory power for the change in the number of housing sales transactions in Seoul was the total population of Seoul, followed by interest rate, gross regional product, and population aged 65 or older. Interest rates and gross regional product tended to increase explanatory power as the time difference increased, while the proportion of the population aged 65 or older decreased explanatory power as the time difference increased. The explanatory power of the total population of Seoul increased rapidly at the beginning, and then maintained a gentle increase after parallax 7.
According to this study, the change in the number of housing sales transactions in Seoul and Gyeonggi-do is largely explained by various variables such as interest rate, total population, and population ratio over 65.
In the case of the Seoul Metropolitan Government, a drop in interest rates helps boost housing sales, which is due to a decrease in financial costs for housing purchases. Since the mid-2010s, the decline in Seoul's population leads to a decrease in housing demand, which affects the housing sales market. An increase in gross regional product boosts housing sales by increasing housing purchase capacity, but a decrease leads to a slowdown in the housing sales market. Finally, the increase in the population over 65 has a negative impact on the housing market.
In Gyeonggi-do, interest rates have the greatest explanation for the number of home sales transactions, because falling interest rates increase demand for home purchases. Population growth leads to an increase in housing demand, which has a positive effect on the housing sales market. On the other hand, the increase in the population aged 65 or older acts as a cause of a decrease in housing demand, negatively affecting the housing sales market. The increase in housing completion performance contributes to revitalizing the housing sales market.
The difference in the influence of interest rates in Seoul and Gyeonggi-do is believed to be due to the difference in housing price levels. In both regions, the proportion of the population aged 65 or older negatively affects the housing sales market, and the supply of new housing works differently depending on the characteristics of each region. Seoul is mainly supplied by redevelopment and reconstruction, while Gyeonggi Province is receiving large-scale new supplies by developing new cities.
Korea's housing market has been revitalized since the 1960s due to rapid economic growth and urbanization, but since the mid-2010s, housing prices have stabilized due to low growth, stagnant urbanization rates, and population decline, and demand for housing and investment has decreased. As a result, the real estate brokerage market is stagnating, and accordingly, the need for more reasonable and efficient real estate brokerage operation methods is increasing. In particular, real demand and investment demand are concentrated in the metropolitan area and have the greatest impact on the housing brokerage market, so research on this area is needed. In addition, since the metropolitan area shows heterogeneous market characteristics rather than homogeneous markets, measures are needed to consider regional characteristics. Based on this background, this study analyzes the factors affecting the housing sales market in Seoul and Gyeonggi-do, and proposes ways to revitalize the housing brokerage market through this.
This study analyzed the data of the housing sales market in Seoul and Gyeonggi-do from the first quarter of 2011 to the fourth quarter of 2022. VECM (vector error correction model) was used for the analysis, and regional characteristic variables including macroeconomic variables and demographic structure characteristics were considered. The analysis results are divided into two parts: impact response analysis and predictive error variance decomposition analysis. These two analysis results were similar to each other, and the analysis results were summarized focusing on predictive error variance decomposition.
According to the results of this study, the variable with the greatest explanatory power for the change in the number of housing sales transactions in Seoul was the total population of Seoul, followed by interest rate, gross regional product, and population aged 65 or older. Interest rates and gross regional product tended to increase explanatory power as the time difference increased, while the proportion of the population aged 65 or older decreased explanatory power as the time difference increased. The explanatory power of the total population of Seoul increased rapidly at the beginning, and then maintained a gentle increase after parallax 7.
According to this study, the change in the number of housing sales transactions in Seoul and Gyeonggi-do is largely explained by various variables such as interest rate, total population, and population ratio over 65.
In the case of the Seoul Metropolitan Government, a drop in interest rates helps boost housing sales, which is due to a decrease in financial costs for housing purchases. Since the mid-2010s, the decline in Seoul's population leads to a decrease in housing demand, which affects the housing sales market. An increase in gross regional product boosts housing sales by increasing housing purchase capacity, but a decrease leads to a slowdown in the housing sales market. Finally, the increase in the population over 65 has a negative impact on the housing market.
In Gyeonggi-do, interest rates have the greatest explanation for the number of home sales transactions, because falling interest rates increase demand for home purchases. Population growth leads to an increase in housing demand, which has a positive effect on the housing sales market. On the other hand, the increase in the population aged 65 or older acts as a cause of a decrease in housing demand, negatively affecting the housing sales market. The increase in housing completion performance contributes to revitalizing the housing sales market.
The difference in the influence of interest rates in Seoul and Gyeonggi-do is believed to be due to the difference in housing price levels. In both regions, the proportion of the population aged 65 or older negatively affects the housing sales market, and the supply of new housing works differently depending on the characteristics of each region. Seoul is mainly supplied by redevelopment and reconstruction, while Gyeonggi Province is receiving large-scale new supplies by developing new cities.
목차 (Table of Contents)
- 제1장 서론 1
- 제1절 연구의 배경 및 목적 1
- 1. 연구의 배경 1
- 2. 연구의 목적 3
- 제2절 연구의 범위 및 방법 4
- 제1장 서론 1
- 제1절 연구의 배경 및 목적 1
- 1. 연구의 배경 1
- 2. 연구의 목적 3
- 제2절 연구의 범위 및 방법 4
- 1. 연구의 범위 4
- 2. 연구의 방법 5
- 제3절 연구의 내용 및 체계 7
- 제2장 이론적 고찰 9
- 제1절 부동산 중개 및 매매시장 고찰 9
- 1. 부동산 중개 및 매매의 개요 9
- 2. 부동산 중개의 특징 11
- 3. 부동산 중개의 역할 및 필요성 13
- 4. 국내 부동산 중개시장의 환경 변화 16
- 5. 국내 부동산 중개업 유형 20
- 제2절 주택 및 주택시장 고찰 22
- 1. 주택의 정의 및 특징 22
- 2. 주택시장의 특징 25
- 3. 주택시장의 작동 및 구성요소 27
- 제3절 국내 주택 매매시장 현황 및 특징 29
- 1. 국내 부동산 중개시장 현황 및 매출액 규모 29
- 2. 서울 및 경기지역 주택매매거래 및 규모 29
- 3. 주택유형별 매매거래량 33
- 4. 연령별 주택 매매거래량 38
- 제4절 주택거래량 결정의 이론적 고찰 42
- 1. 주택매매의 이론적 개념 42
- 2. 주택거래량 요인의 이론적 모형 43
- 제5절 선행연구 고찰 및 차별성 47
- 1. 주택매매시장 및 중개 경영성과 관련 연구 47
- 2. 부동산 중개시장 관련 연구 53
- 3. 연구의 차별성 61
- 제3장 연구설계 63
- 제1절 주택매매 거래의 이론적 결정모형 63
- 1. 4사분면 모형의 개념 및 구조 63
- 2. 이론적 결정모형 67
- 제2절 분석의 틀 및 연구모형 69
- 1. 분석의 틀 69
- 2. 연구모형 71
- 제3절 분석방법고찰 74
- 1. 시계열의 개요 74
- 2. VEC모형 75
- 제4장 분석결과 76
- 제1절 서울시 모형 분석결과 76
- 1. 기술통계량 76
- 2. 정상성 검정결과 78
- 3. 공적분 검정결과 79
- 4. 그랜저 인과관계 검정결과 80
- 5. 적정시차 및 모형 추정결과 83
- 6. 충격반응 분석결과 85
- 7. 예측오차 분산분해 분석결과 91
- 제2절 경기도 모형 분석결과 93
- 1. 기술통계량 93
- 2. 정상성 검정결과 94
- 3. 공적분 검정결과 95
- 4. 그랜저 인과관계 검정결과 96
- 5. 적정시차 및 모형 추정결과 99
- 6. 충격반응 분석결과 101
- 7. 예측오차 분산분해 분석결과 106
- 제5장 결론 109
- 제1절 연구의 요약 109
- 제2절 연구의 한계와 향후 과제 113
- 참 고 문 헌 114
- ABSTRACT 120
참고문헌 (Reference)
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28. 부동산중개사고의 유형별 문제점과 개선방안에 관한 연구, 이재수, 동의대학교 박사학위논문, , 2011
29. 패널분석을 이용한 서울 오피스 공실률 결정과정에 관한 연 구, 손동진, 건국대학교 박사학위논문, , 2015
30. 국내 부동산시장 변화에 따른 부동산중개업 발전전략에 관한 연구, 최연일, 중부대학교 박사학위논문, , 2017
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