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      창원시의 아파트 매매가격형성에 대한 영향요인 분석 - 미분양 아파트의 영향을 중심으로 - = An Analysis of Factors Influencing the Formation of Apartment Sale Price in Changwon City - Focused on the influence of unsold apartments -

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      https://www.riss.kr/link?id=A106108547

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      This study is time series analysis to investigate the factors affecting the formation of apartment sale price in Changwon city centered on unsold apartments. The VEC (2) model of the vector error correction model (VECM), a dynamic method of time series analysis, was used to understand the response and impact of the shock. The results of this study are as follows. Changwon apartment sales price is the most influential variables Changwon Unsoldment and Changwon apartment chonsei price.
      After the financial crisis, the apartment sales market was not affected by the fundamentals, and the effects of unsold housing and chonsei prices became more important than macroeconomic variables.
      The increase in Changwon's unsold housing units is attributable to a decline in demand, compared to an increase in supply. As a result, apartment prices seem to have fallen. In order to control the supply appropriately, it is important to control the supply amount (housing construction permit) through the role of Changwon City's control tower and to establish standards for it. In addition, in order to increase demand, it is possible to stabilize the housing market through financial policy and tax policy for short-term activation of trading and the effect of attractiveness through commercial facility development. In addition, Seoul and the provinces are bipolarized, and it is necessary to make policy decisions according to regional situation.
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      This study is time series analysis to investigate the factors affecting the formation of apartment sale price in Changwon city centered on unsold apartments. The VEC (2) model of the vector error correction model (VECM), a dynamic method of time serie...

      This study is time series analysis to investigate the factors affecting the formation of apartment sale price in Changwon city centered on unsold apartments. The VEC (2) model of the vector error correction model (VECM), a dynamic method of time series analysis, was used to understand the response and impact of the shock. The results of this study are as follows. Changwon apartment sales price is the most influential variables Changwon Unsoldment and Changwon apartment chonsei price.
      After the financial crisis, the apartment sales market was not affected by the fundamentals, and the effects of unsold housing and chonsei prices became more important than macroeconomic variables.
      The increase in Changwon's unsold housing units is attributable to a decline in demand, compared to an increase in supply. As a result, apartment prices seem to have fallen. In order to control the supply appropriately, it is important to control the supply amount (housing construction permit) through the role of Changwon City's control tower and to establish standards for it. In addition, in order to increase demand, it is possible to stabilize the housing market through financial policy and tax policy for short-term activation of trading and the effect of attractiveness through commercial facility development. In addition, Seoul and the provinces are bipolarized, and it is necessary to make policy decisions according to regional situation.

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      국문 초록 (Abstract)

      본 연구는 미분양 아파트를 중심으로 창원시의 아파트 매매가격형성에 대한 영향요인 분석에 관한 연구를 살펴보기 위해 시계열분석을 하였다. 시계열분석의 동태적 방법인 벡터오차수정모형(VECM)의 VEC(2) 모형을 통해 충격반응함수와 분산분해분석을 하여 충격에 대한 반응과 영향력을 파악하고자 하였다. 연구결과의 요약으로는 창원시 아파트 매매가격에 가장 큰 영향을 주는 변수는 창원 미분양변화율과 창원 아파트 전세가격 변화율인 것으로 나타났다. 금융위기 이후 아파트 매매시장은 펀더멘탈(fundamental)의 영향을 받지 않는 것으로 거시경제변수에 의한 영향보다는 미분양, 전세가격의 영향이 더 중요하게 부각되었다. 창원 미분양이 증가한 것은 공급은 증가한데 반해, 수요가 감소하였기 때문이다. 이로 인해 아파트 매매가격이 하락한 것으로 보인다. 공급의 적절한 조절을 위해서는 창원시의 컨트롤타워로서의 역할을 통해 공급량(주택건설인허가)을 조절하고, 이에 대한 기준을 마련하는 것이 중요할 것으로 생각된다. 또한 수요증가를 위해서 단기적으로 거래활성화를 위한 금융정책과 조세정책을 하고, 상업시설 개발을 통한 집객성 효과를 통해 주택시장을 안정화시킬 수 있다. 게다가 서울과 지방은 양극화인데, 지역별 상황에 따른 정책적 의사결정이 필요할 것으로 판단된다.
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      본 연구는 미분양 아파트를 중심으로 창원시의 아파트 매매가격형성에 대한 영향요인 분석에 관한 연구를 살펴보기 위해 시계열분석을 하였다. 시계열분석의 동태적 방법인 벡터오차수정...

      본 연구는 미분양 아파트를 중심으로 창원시의 아파트 매매가격형성에 대한 영향요인 분석에 관한 연구를 살펴보기 위해 시계열분석을 하였다. 시계열분석의 동태적 방법인 벡터오차수정모형(VECM)의 VEC(2) 모형을 통해 충격반응함수와 분산분해분석을 하여 충격에 대한 반응과 영향력을 파악하고자 하였다. 연구결과의 요약으로는 창원시 아파트 매매가격에 가장 큰 영향을 주는 변수는 창원 미분양변화율과 창원 아파트 전세가격 변화율인 것으로 나타났다. 금융위기 이후 아파트 매매시장은 펀더멘탈(fundamental)의 영향을 받지 않는 것으로 거시경제변수에 의한 영향보다는 미분양, 전세가격의 영향이 더 중요하게 부각되었다. 창원 미분양이 증가한 것은 공급은 증가한데 반해, 수요가 감소하였기 때문이다. 이로 인해 아파트 매매가격이 하락한 것으로 보인다. 공급의 적절한 조절을 위해서는 창원시의 컨트롤타워로서의 역할을 통해 공급량(주택건설인허가)을 조절하고, 이에 대한 기준을 마련하는 것이 중요할 것으로 생각된다. 또한 수요증가를 위해서 단기적으로 거래활성화를 위한 금융정책과 조세정책을 하고, 상업시설 개발을 통한 집객성 효과를 통해 주택시장을 안정화시킬 수 있다. 게다가 서울과 지방은 양극화인데, 지역별 상황에 따른 정책적 의사결정이 필요할 것으로 판단된다.

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      참고문헌 (Reference)

      1 황상필, "한국은행 분기 거시계량경제모형의 재구축" 한국은행 59 : 23-91, 2005

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      3 성주한, "패널로짓분석을 이용한 가구주 연령별 임차인의 전․월세 선택에 관한 연구 - 한국노동패널 6차년도(2003년)부터 15차년도(2012년)까지의 패널자료를 바탕으로 -" 한국부동산학회 (65) : 176-190, 2016

      4 차문중, "주택시장 분석과 정책과제 연구 –주택가격의 결정요인과 정책적 시사점에대한 연구" KDI 한국개발연구원 85-148, 2004

      5 김상기, "주택매매가격 및 전세가격과 미분양주택량의 관계성 분석" 대한건축학회 26 (26): 279-286, 2010

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      7 권주안, "주택경기 예측모형 연구 Ⅲ" 주택산업연구원 1-104, 2006

      8 권주안, "주택경기 예측모형 연구 Ⅱ" 주택산업연구원 1-112, 2005

      9 김대우, "주택가격 변동에 관한연구, 용인대학교 산업경영연구소" 11 : 1-18, 2004

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      3 성주한, "패널로짓분석을 이용한 가구주 연령별 임차인의 전․월세 선택에 관한 연구 - 한국노동패널 6차년도(2003년)부터 15차년도(2012년)까지의 패널자료를 바탕으로 -" 한국부동산학회 (65) : 176-190, 2016

      4 차문중, "주택시장 분석과 정책과제 연구 –주택가격의 결정요인과 정책적 시사점에대한 연구" KDI 한국개발연구원 85-148, 2004

      5 김상기, "주택매매가격 및 전세가격과 미분양주택량의 관계성 분석" 대한건축학회 26 (26): 279-286, 2010

      6 김경환, "주택경기 예측모형 연구Ⅰ" 주택산업연구원 1-76, 2004

      7 권주안, "주택경기 예측모형 연구 Ⅲ" 주택산업연구원 1-104, 2006

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      2020-01-01 평가 등재학술지 유지 (재인증) KCI등재
      2017-01-01 평가 등재학술지 유지 (계속평가) KCI등재
      2013-01-01 평가 등재 1차 FAIL (등재유지) KCI등재
      2010-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2009-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2007-01-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.8 0.8 0.83
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.87 0.86 0.868 0.25
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