서울시 아파트 전세가격 및 전세금비율 변동의 결정요인 분석

김대원(Dai-Won Kim),조주현(Joo-Hyun Cho) 한국주택학회 2012 주택연구 Vol.20 No.3

본 연구는 전세가격의 결정요인 분석과 동시에 전세가격과 매매가격 간의 연관지표로 자주 사용되는 전세/매매가비율 결정요인을 분석함으로써 전세가격 관련 정책 결정에 참고할 수 있는 시사점을 도출하는데 그 목적이 있다. 본 연구에서는 서울시 아파트 전세가격 및 전세/매매가비율의 변동요인을 분석하기 위하여 주택가격특성모형(Hedonic Price Model)을 분석의 틀로 사용하여 3가지 모형을 설정하였다. 3가지 모형의 종속변수는 ‘3.3㎡당 전세가격’, ‘전세/매매가비율’, ‘전세/매매가비율 변동량’으로 각각 설정하였다. 또한 각 모형의 설명변수로는 주거특성과 가격특성(매매가격)을 동시에 설정하였는데, 가격특성은 모형1과 모형2에서는 ‘3.3㎡당 매매가격’으로, 모형3에서는 ‘매매가격 상승률’로 구분하여 사용하였다. 또한 모형1과 모형2에서는 설명변수간의 심각한 상관관계 발생이 예상되어 2SLS방식으로 회귀분석을 실시하였으나, 모형3은 OLS방식으로 회귀분석을 실시하였으며, 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 전세가격 결정에는 주거특성 및 가격특성 변수 모두가 영향력을 미치는데, 이중 매매가격이 더 큰 영향력을 발휘하고 있으며, 매매가격의 규모 증가에 따라 전세가격의 규모도 증가한다. 둘째, 전세/매매가비율 결정에도 주거특성 변수는 영향을 미치는 것으로 확인되었으나, 매매가격이라는 가격특성은 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다. 즉, 전세/매매가비율 수준의 결정에는 매매가격에 의한 영향 보다는 주거요인 등에 의한 영향을 받아 결정되는 것으로 보인다. 셋째, 전세/매매가비율 변동에는 다양한 주거특성 변수가 영향을 미치나 가장 큰 영향력을 미치는 것은 매매가격 상승률로 분석되었으며, 매매가격 상승률은 전세/매매가비율 변동에 음(-)의 영향력을 미치는 것을 확인할 수 있었다. 결론적으로, 전세가격 또는 전세/매매가비율의 최초 수준은 매매가격 수준과 주거요소에 비례하여 정해질 수 있으나, 그렇게 정해진 전세가격의 추후 상승은 매매가격의 하락 또는 안정화에 의해 유발 될 수 있음을 본 연구는 시사하고 있으며, 이는 곧 주택의 자산 가치 하락으로 인한 손실이 전세가격에 전가되는 현상으로 해석할 수 있다. Studying Jeonse system is of critical importance because most of the house leasing contracts in Korea are in the form of Jeonse. The main purpose of this study is to analyze determinants of Jeonse price and the ratio of Jeonse price to sale price. Our empirical analysis is based on the hedonic pricing model. Three different type os estimation were performed based on price information on apartments in Seoul. Empirical results show that the strongest factor to explain variations of Jeonse price and the ratio of Jeonse price to sale price is sale price. Sale price is negatively related to variations of the Jeonse price to sale price. This finding suggests that the recent rapid increase in Jeonse price is possibly due to sluggish movement or decrease in sale price.

주택 매매가와 전세가 및 전세가율의 동향과 전망: 서울, 부산, 대구, 광주, 대전을 중심으로

최정일,이옥동 아시아.유럽미래학회 2018 유라시아연구 Vol.15 No.4

최근 부동산 시장 안정으로 전세가 약세를 보이자 역전세난 현상이 나타나고 있다. 갭투자가 유행하던 2016년 6월 서울 전세가율 75.1%에서 2018년 6월 65.4%로 하락하였다. 서울과 수도권에 신규 아파트 입주가 증가하면서 역전세난 현상이 발생하고 있다. 서울 아파트의 전세가율 하락이 강남3구에 이어 강북으로 확산되고 있다. 집주인의 금융부담 증가와 추가 대출 규제로 인해 매도물량이 증가할 수도 있다. 지난 2018년 9월 13일 정부가 913 부동산대책을 발표하였다. 종합부동산세는 매년 6월 1일, 부동산을 보유하고 있는 사람에게 부과되는 세금이다. 조정대상지역에 2주택 이상 보유한 사람에게 과세를 추가하게 되었다. 세율도 0.1~1.2%정도 올랐다. 또한 시가 18억 원 이상 주택에 세율을 0.2~0.7% 인상하였다. 결론적으로, 고가 부동산, 3주택 이상, 조정대상지역 2가구 주택을 대상으로 세금을 부과하였다. 종합부동산세 인상으로 거둔 세금은 서민 주택 재원으로 활용할 예정이다. 대출이율 상승과 대출규제로 인해 주택시장에 거래가 감소하고 있다. 한국은행이 2018년 연말에 금리인상을 계획하고 있다. 금리 상승은, 주택 수요를 감소시킬 것으로 보인다. 주택가격과 전세가격이 서서히 하락할 것으로 예상된다. 금리 상승은 대출 이자 부담으로 주택을 매수할 여력이 낮아지게 될 것이다. 913 종합부동산 대책은 과열된 주택시장을 서서히 안정시켜 나갈 것으로 기대하고 있다. 본 연구의 목적은 아파트 매매가와 전세가 및 전세가율 동향을 살펴보고, 향후 진행 방향을 예측하는데 있다. 이를 위해 전국과 서울, 부산, 대구, 광주, 대전을 선택하여 1986년 1월부터 2018년 5월까지 총 389개 월간자료를 이용하여 분석하였다. 서울의 전세가비율은 2016년 6월 75.1% 최고치를 기록한 이후 2018년 6월 65.4%로 서서히 감소하면서 역전세난이 발생하고 있다. 기술통계량을 보면 지난 1986년 이후 매매가는 서울, 부산, 대구, 대전, 광주 순으로 높게 상승하고 변동성은 대구, 서울, 광주, 부산, 대전 순으로 크게 나타났다. 전세가는 서울, 대구, 대전, 부산, 광주 순으로 높게 상승하고 변동성은 서울, 대전, 대구, 부산, 광주 크게 나타났다. 매매가와 전세가 변동률에서 서울 대전 부산 대구 광주 순으로 크게 나타났으나 지난 2010년 이후 1% 이내에서 장기간 수렴하고 있어 조만간 변동률의 변화 가능성이 예고되고 있다. 상승률 분포도에서 매매가는 대체로 -1%~+2% 사이에, 전세가는 -2%~+3% 사이에 밀집되어 있어 매매가에 비해 2배가량 넓은 분포도를 보이고 있다. 매매가와 전세가 자기상관에서 전국과 주요 5개 도시는 현재 상태가 과거 미래와 전체적으로 밀접한 관계를 보이지 않은 것으로 나타났다. 따라서 시간 경과에 따라 독립적이지 않은 것으로 판단되어 시계열 자료는 자기상관을 갖는다는 것을 의미하고 있다. 매매가와 전세가 Q-Q Charts에서, 전국과 주요 5개 도시는 기준선을 전후하여 위・아래로 매우 탄력적으로 움직이고 있으며 상단과 하단에 이상급등락에 의한 이상현상이 다수 나타나 있다. 매매가와 전세가 결측값 분석에서 서울, 부산, 대구는 높은 평균과 표준편차를 보이고 있으나 광주와 대전은 상대적으로 낮은 평균과 표준편차를 보이고 있다. 주요 5개 도시의 매매가와 전세가 동향을 보면, 지난 1986년 이후 매매가에 비해 전세가의 상승세가 높게 나타나면서 전세가율이 증가하는 모습을 보여 왔다. 하 ...

성수기 국내주택시장의 정보비대칭성에 관한 연구

문규현 ( Gyu Hyen Moon ) 한국금융공학회 2017 금융공학연구 Vol.16 No.1

본 연구는 주택매매가격지수변화율과 전세가격지수변화율 사이의 정보전달메커니즘을 규명하는 데 있으며 특히 주택수요가 많은 성수기효과가 존재하는 지를 파악하고자 한다. 분석기간은 1986년 1월부터 2016년 5월까지이며 총 365개의 월별 주택매매가격지수와 전세매매가격지수를 각각 사용하였다. 또한 1월, 2월, 8월, 및 12월은 성수기로 122개의 자료가 사용되었다. 분석모형은 GARCH(1,1)모형과 성수기효과를 검정하기 위해 더미변수를 추가한 수정GARCH(1,1)모형을 사용하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. GARCH(1,1)모형을 이용하여 전체기간에 대한 주택매매가격지수와 전세가격지수의 변화율 사이의 상호 정보이전효과를 추정한 결과에 따르면, 주택전세가격지수변화량과 변동성은 매매가격지수변화량과 변동성에 통계적 유의수준에서 영향을 주는 것으로 나타났다. 그러나 주택매매가격지수변화량과 변동성은 전세가격지수변화량과 변동성에 어떠한 영향도 주지 못하는 것으로 나타났다. 주택의 수요가 많은 시기의 상승기의 비대칭적 효과를 검정하기 위해 더미변수를 추가하여 추정한 결과에 따르면, 주택전세가격지수변화량과 변동성은 매매가격지수변화량과 변동성에 대해 상승기효과가 존재하는 것으로 나타났다. 즉 상승기에도 주택전세가격지수변화량과 변동성은 일관성 있게 매매가격지수변화율과 변동성에 더 영향을 주는 것으로 추론할 수 있다. 이러한 연구는 최근 전세가격의 상승세가 매매가격의 상승세보다 훨씬 높은 비율로 증가한 것과 무관하지 않으며, 주택매매 혹은 전세실수요자들은 적절한 매매시점과 과도한 전세상승에 대한 위험관리가 필요한 것으로 사료된다. The paper analyzes symmetric information spillover effects between Korean housing sales and rental housing(Jeonse) markets in particular the booming periods, December, January, February, and August. 365 monthly data for the whole periods and 122 monthly data for the booming periods are employed covering from January, 1986 to May, 2016. To verify the hypotheses, the GARCH(1,1) model and modified GARCH(1,1) model adjusted for booming effects are introduced. The main findings are as follows; First, the changes and volatilities of the rental housing price index tends to effect those of the housing sales price index through the whole sample periods. However, the changes and volatilities of the housing sales price index don`t effect those of the rental housing price index through the whole sample periods. Second, the information spillover effects from the changes and volatilities of the rental housing price index to those of the housing sales price index are keeping consistent circumstances including the dummy testing the booming effects. The implications of the tests are that the real buyers of houses should choose the right timing and renters must be careful on the cases which the rent prices are higher than the selling prices.

매매가격에 대한 기대상승률이 전세가격비율에 미치는 영향 - 서울시를 중심으로 -

이지영,안정근,Lee, Ji-Young,Ahn, Jeong-Keun 한국국토정보공사 공간정보연구원 2015 지적과 국토정보 Vol.45 No.2

본 연구는 최근 전세가격과 전세가격비율의 이상 급등현상에 비추어 매매가격과 전세가격과의 관계를 살피는 데 있다. 전세가격비율과 매매가격에 대한 기대상승률 간의 관계를 고찰한 연구는 그리 많지 않다. 본 연구는 이 문제와 함께 전세가격비율이 지역별로 주택가격별로 어떠한 차이를 보이는지를 고찰하고 있다. 이 같은 점에서 본 연구는 기존 논문들과 차별성이 있다. 분석결과 매매가격에 대한 기대상승률과 전세가격비율은 정의 상관관계를 가지며, 기대상승률이 0일 경우에도 전세가격이 매매가격을 초과하는 현상은 나타나지 않았다. 매매가격이 높은 지역일수록 전세가격비율은 낮아지며, 매매가격이 낮은 지역일수록 전세가격비율은 높아지는 것으로 나타났다. This study focuses on the relationship between housing sale prices and Jeonse prices, amid a recent surge of Jeonse price and Jeonse-to-housing sale price ratio. There are many studies about the relationship between house prices and Jeonse, but they couldn't fully explain what makes them spike up. In addition to this relationship, this paper deals with the difference of Jeonse system on regions and price levels. Using Granger causality and Spearman's Correlation Coefficient, the outcome is drawn. As the result, the expected rate for housing sale prices effects on the Jeonse-to-housing sale price ratio. The higher on sale price, the lower the Jeonse-to-housing sale price ratio regarding the region difference.

지역별 아파트 매매가격지수와 심리지수 간의 실증 분석: 설문 심리지수와 검색어 심리지수를 중심으로

백송희 ( Baek Songhee ),조미경 ( Cho Mikyoung ),강명구 ( Kang Myounggu ) 한국부동산분석학회 2022 不動産學硏究 Vol.28 No.4

최근 아파트 매매가격의 급격한 상승과 더불어 지역별 아파트 매매가격이 차이가 나는 비동조화 현상이 관찰되었다. 최근 기대 이익 및 주거 편의성 등 소비자들의 심리는 지역간 아파트 매매가격의 편차를 설명하는 주요 요인으로 설명되어지고 있다. 하지만 설문조사, 검색어, 뉴스 및 소셜 미디어 등 사람들의 심리를 측정하는 방법이 다양함에도 불구하고 다양한 심리변수와 아파트 매매가격 간의 관계를 비교분석하는 연구는 미비한 실정이다. 따라서 이 연구에서는 주택 가격에 유의한 영향을 미치는 기존 거시경제변수와 함께 부동산 시장 참여자의 심리를 대표하는 설문 심리지수와 네이버 검색어 심리지수를 이용하여 아파트 매매가격 간의 관계를 분석한다. 분석의 공간적 범위는 서울, 수도권, 비수도권으로 설정하고 분석방법은 VECM을 사용한다. 분석 결과, 설문 심리지수는 검색어 심리지수에 비하여 단기적으로 안정적이며, 아파트 매매가격과 장기적으로 정(+)의 관계를 보였다. 반 면에 검색어 심리지수는 단기적으로 불안정하며 아파트 매매가격과 장기적으로 부(-)의 관계를 보이는 것으로 나타났다. 이는 검색어를 통해 나타난 사람들의 심리가 설문을 통해 나타난 사람들의 심리에 비해 불안정하고 아파트 매매가격에 따라 유사하게 움직이지 않는 특징을 보여주고 있다. Apartment sale price indexes by region in the Seoul metropolitan area and non-metropolitan areas have been observed to vary considerably and lack coordination. Recently, consumer psychology, such as expected profit and housing convenience, has been explained as a major factor in explaining the difference in apartment sales prices between regions. Studies that compare and analyze the relationship between various sentiment variables and apartment sale prices remain limited although there are various methods to measure people’s sentiment, such as by using surveys, search terms, the news, and social media. Therefore, in this study, we analyze the relationship between apartment sale prices and sentiment variables by using the survey sentiment index and the sentiment index of Naver search terms. The Vector Error Correction Model(VECM) is used for the analysis. Results show that the survey sentiment index is stable in the short term compared to the search-based sentiment index. It also shows a positive relationship with the apartment sale price index in the long term. This shows that the sentiment of people shown through search terms is unstable compared to the people’s sentiment shown through the survey and does not move similarly according to the sale price of apartments.

주택시장에서의 매매가격지수와 소비심리지수의 관계

유한수,정재호 한국부동산연구원 2015 부동산연구 Vol.25 No.4

This paper investigates empirically the lead-lag relationship between Housing Purchase Price Composite Index(hereafter HPPCI) and Consumer Sentiment Index(hereafter CSI). Business survey information reveals expectations of economic agents. Previous studies in this field examine the relationship between the observed housing purchase price index and consumer sentiment index. The distinguishing feature of this study is that it investigates the relationship between the fundamental value of HPPCI and CSI, and the relationship between the transitory value of HPPCI and CSI. The fundamental value and transitory value of HPPCI are estimated by the unobserved component model in this paper. The first step of this study is to decompose observed HPPCI into fundamental value and transitory value by using unobserved component model. The second step is to test for the unit root of each variable by using ADF test. The third step is to investigate the lead-lag relationship between HPPCI and CSI by using Granger causality test. The results show that there are feedback Granger causalities between observed HPPCI and CSI, and between the fundamental value of HPPCI and CSI. On the contrary, there exists unidirectional Granger causality from CSI to the transitory value of HPPCI. Fourth, the impulse response function analysis shows that the shock of observed HPPCI, fundamental value and transitory value generally increases the magnitude of CSI. In sum, the evidence of this study suggests that the movement of HPPCI helps to estimate consumer sentiment of housing market. Therefore, analyzing the housing price is crucial for investment strategy and policy making of housing market. 본 연구에서는 주택시장에서의 투자자들의 매매심리를 나타내는 주택매매시장 소비심리지수와 주택매매가격지수의 관계를 실증 분석하였다. 주택 가격과 같은 자산 가격은 주택시장에 참여하는 투자자들의 심리에 의해서도 영향을 받으므로 이와 같은 연구는 부동산투자전략 수립 및 부동산정책 수립에 있어 고려해야 할 분야가 될 것이다. 본 연구는 시장에서 관측되는 주택매매가격지수를 비관측요소 모형을 이용하여 본질가치 요소와 일시적 가치 요소로 분해하여 본질가치와 소비심리지수 간의 관계, 일시적 가치와 소비심리지수 간의 관계에 대하여 분석하였다는 측면에서 선행 연구들과 차별을 두었다. 본 연구에서는 첫 번째 단계로, 비관측요소 모형을 이용하여 관측된 주택매매가격지수의 본질가치 요소와 일시적 가치 요소를 추정하였다. 두 번째 단계로, 분석 대상 변수들의 단위근 검정을 시행한 다음 선행-후행 관계를 실증 분석하기 위하여 Granger 인과관계 분석을 하였다. 세 번째 단계로, 변수들 간의 충격에 대한 반응을 분석하기 위하여 충격반응 함수분석을 시행하였다. Granger 인과관계 분석에서는 관측된 주택매매가격지수, 본질가치의 두 경우는 소비심리지수와 양방향의 Granger 인과관계가 존재하는 것으로 나타났으며, 일시적 가치는 소비심리지수에 대해 후행하는 것으로 나타났다. 충격반응함수분석에서는 대체적으로 주택매매가격지수와 소비심리지수 간에 정(正)의 관계가 존재함을 보였다.

자산시장 관련 변수가 주택가격에 미치는 영향 : 전세?매매가격비율을 중심으로

이상준(Sang-Jun Lee),임덕호(Duck-Ho Lim) 韓國住宅學會 2010 주택연구 Vol.18 No.3

본 연구의 목적은 자산시장 관련 변수, 특히 아파트의 전세?매매가격비율이 아파트가격상승률에 미치는 영향을 분석하는 데 있다. 분석대상은 서울지역 아파트시장 전체와 군집분석에 의해 서울지역 아파트시장을 5개의 그룹으로 분류한 군집별 아파트시장으로 한정하였다. 본 연구는 다음과 같은 세 가지의 결론에 도달하였다. 첫째, 서울지역 아파트시장을 분석대상으로 할 때 주택가격상승률은 전세?매매가격비율과 역의 관계가, 그리고 전세가격상승률 및 전월의 주택가격상승률과는 정의 관계가 존재한다. 둘째, 최근 10년 동안 전세?매매가격비율의 지속적인 하락은 실물자산과 금융자산 사이의 괴리가 커졌음을 의미하며, 전세?매매가격비율의 지속적인 하락으로 부동산 보유에 따른 부의 이전 효과가 발생했을 것으로 예상할 수 있다. 셋째, 아파트의 매매가격과 전세가격사이에는 지역에 따라 각기 다른 적정 비율이 존재하므로 정부가 전세가격 및 매매가격 관련 정책을 시행할 때는 지역적 특색을 반영하여 차별화해야 한다. The purpose of this study is to analyze the impacts of the variables relevant to the asset market, more particularly the ratio of deposit money and sale price in a condominium market on housing price. This study is limited to the condominium market of the whole area in Seoul and the five kinds of submarkets which are classified into five groups by cluster analysis. This study came to the three conclusions. Firstly, there is a negative relationship between the increasing rate of housing price and the ratio of deposit money and sale price, and a positive relationship between the increasing rate of housing price and both the increasing rate of deposit money and the increasing rate of the previous month's housing price. Secondly, the continuous decreasing of the ratio of deposit money and sale price means that the gap between real assets and financial assets gets bigger and the transfer effects of wealth caused by the real estate holdings came to light. Thirdly, the government should carry out a discriminatory housing policy reflecting the regional characteristics since the reasonable ratios, which are unlike among regions, between deposit money and sale price are in existence.

서울지역 아파트 전세/매매가격비율 영향요인 분석

이재범(Lee, Jae-Beom),고석찬(Ko, Suk-Chan) 한국지역개발학회 2009 韓國地域開發學會誌 Vol.21 No.1

The purpose of this research is to identify the factors affecting the differences in apartment rent-price ratio in Seoul metropolitan area. Based on the apartment rent-price ratio data collected for the 5 different time periods between 1989 and 2006 and 5 sub-markets in Seoul, the study conducted regression analyses to identify the magnitudes and strengths of 10 determinants of the differences in apartment rent-price ratio. The results of the research indicate that the apartment rent-price ratio tended to be lower in the areas with high sales prices, and it was higher in the areas with lower sales prices. The differences in the apartment rent-price ratio were larger among periods than regional differences. The research also found that the major factors affecting the rent-price ratio were quality of educational environment, number of companies, total number of residence, width of park area, size of apartment space, and number of bathrooms. These findings indicate that the apartment rent-price ratio can be an indicator for diagnosing the real estate market conditions and be used for designing housing policy measures.

시계열분석을 통한 아파트매매가격지수와 타 거시경제 변수들과의 상호관계 분석

김원정(Kim, Won-Jeong),여준호(Yeo, Jun-Ho) 한국경제통상학회 2017 경제연구 Vol.35 No.1

본 연구는 최근 급변한 한국의 부동산시장과 이에 영향을 미치는 변수들 간의 상호관계를 분석해보고자 하였으며, 연구 수행을 위해 2003년 1월부터 2015년 12월까지 월별데이터를 이용하였다. 먼저 시계열 자료의 안정성여부를 파악하기 위해 단위근 검정을 실시하였으며 그 결과 단위근이 존재하는 것으로 나타나 1차 차분한 시계열 데이터를 사용하였다. 다음으로 공적분 검정을 실시하였고 그 결과 공적분관계가 존재함이 확인 되었기에 오차수정항을 고려한 VEC모형을 선택하여 분석을 진행하였다. 오차수정모형의 장기균형관계식을 통해 확인한 결과, 한국 주택담보대출금리 1%의 증가로 인해 아파트 매매가격지수는 –1.08% 감소하였고, 종합주가지수 1 %증가는 아파트매매가격지수를 0.23% 증가시켰다. 우리나라 국내총생산의 경우 GDP 1% 증가하면 아파트 매매가격지수는 1.92% 증가하는 것으로 나타났으며, 마지막으로 미국 주택담보대출금리의 경우 1% 증가할 때 우리나라 아파트 매매가격지수는 –0.04% 감소하는 것으로 나타났다. This study analyzed relationship between trading price index of apartment and other macroeconomic variables using multivariate time series analysis. To do this, we used monthly data taken from trading price index of apartment, mortgage rate of korea and USA, real GDP and KOSPI over the period January of 2003 to December of 2015. First, we conducted Unit Root Test to confirm stability of time series data. As a result, there are Unit Roots so we used data of First Order Differenced. Second, we conducted Cointegration Test. As a result, there are Cointegrations among the five variables, so we set the Error Correction Model. We estimated coefficients from the Vector Error Correction Model at the AR 3 using Akaike’s Information Criteria. The results show that 1% increase of korea’s mortgage rate lead 1.08% decrease of apartment purchase price indices, 1% increase of KOSPI lead 0.23% increase of trading price index of apartment, 1% increase of real GDP lead 1.92% increase of trading price index of apartment and 1% increase of USA’s mortgage rate lead 0.04% decrease of trading price index of apartment.

광주광역시 아파트 매매가 영향요인 분석

임성연,고창완,정영선 (사)한국스마트미디어학회 2022 스마트미디어저널 Vol.11 No.3

Researches on the prediction of domestic apartment sales price have been continuously conducted, but it is not easy to accurately predict apartment prices because various characteristics are compounded. Prior to predicting apartment sales price, the analysis of major factors, influencing on sale prices, is of paramount importance to improve the accuracy of sales price. Therefore, this study aims to analyze what are the factors that affect the apartment sales price in Gwangju, which is currently showing a steady increase rate. With 6 years of Gwangju apartment transaction price and various social factor data, several maching learning techniques such as multiple regression analysis, random forest, and deep artificial neural network algorithms are applied to identify major factors in each model. The performances of each model are compared with RMSE (Root Mean Squared Error), MAE (Mean Absolute Error) and (coefficient of determination). The experiment shows that several factors such as ‘contract year’, ‘applicable area’, ‘certificate of deposit’, ‘mortgage rate’, ‘leading index’, ‘producer price index’, ‘coincident composite index’ are analyzed as main factors, affecting the sales price. 국내 아파트 매매가 예측에 관한 연구는 현재까지 지속적으로 수행되어 왔지만, 아파트 가격은 다양한 특성이 복합적으로 작용하기 때문에 예측하는데 어려움을 겪고 있다. 아파트 매매가를 예측하는데 앞서 정확도를 높이기 위해서는 주요 변수 선정 및 영향요인 분석이 무엇보다 중요하다. 이에 본 연구는 현재 꾸준한 상승률을 보이는 광주광역시를 대상으로 아파트 매매가에 영향을 주는 요인을 분석해보고자 한다. 이를 위해 6년간의 광주광역시 아파트 실거래가와 각종 사회적 요인 데이터를 토대로, 다중회귀분석, 랜덤 포레스트, 심층인공신경망 알고리즘을 적용하여 각 모델에서 주요 영향요인을 파악하였으며, 모델의 성능은 평균 제곱근 오차, 평균 절대 오차 그리고 결정계수를 통해 비교 분석하였다. 본 연구에서는 딥러닝의 일종인 심층인공신경망의 성능이 가장 우수함을 보였고, 매매가에 영향을 미치는 주요 요인으로 건축경과연수, 계약연도, 적용면적, 양도성예금증서, 주택담보대출금리, 선행지수, 생산자물가지수, 동행지수 등이 도출되었다.