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      인구구조가 주택가격에 미치는 영향 분석

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      https://www.riss.kr/link?id=A108887085

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      국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

      본 연구에서는 인구구조 변화가 주택가격에 미치는 영향에 대해 공적분 분석기법인 DOLS( Dynamic Ordinary Least Squares)모형과 일반모형인 OLS(Ordinary Least Squares) 모형을 이용해 장기적인 측면에서 비교분석 하였다. 분석에 사용된 자료는 2000년부터 2022년까지 노인부양비율, 1인 및 2인 가구수비율, 1인당국민소득 증가율 연간 시계열 자 료이다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 주택가격과 노인부양비율, 1인 및 2인 가구수비 율, 1인당 국민소득 증가율 간에는 공적분 관계가 존재하는 것으로 나타났다. 둘째, OLS 모형의 경우 추정 계수가 통계적으로 유의하지 아니하였다. 그러나 공적분 분석기법인 DOLS 모형의 경우 모든 변수가 1% 유의수준에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 이는 설명변수와 오차항 사이에 내생성이 존재 할 가능성이 높은 경우 OLS 모형보다 DOLS 모형의 추정량이 장기적으로 우수함을 나타낸다. 셋째, 노인부양비율은 주택가격 에 음(-)의 영향을, 1인 및 2인 가구수비율은 주택가격에 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 인구구조의 변화가 주택가격에 중요한 변수라는 것을 의미한다. 따라서 주택정책의 실효성을 높이기 위해서 인구구조의 변화를 기반으로 한 예측 및 평가 시뮬 레이션을 구축하여 선재적으로 주택정책을 수행할 필요성이 있다.
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      본 연구에서는 인구구조 변화가 주택가격에 미치는 영향에 대해 공적분 분석기법인 DOLS( Dynamic Ordinary Least Squares)모형과 일반모형인 OLS(Ordinary Least Squares) 모형을 이용해 장기적인 측면에서 ...

      본 연구에서는 인구구조 변화가 주택가격에 미치는 영향에 대해 공적분 분석기법인 DOLS( Dynamic Ordinary Least Squares)모형과 일반모형인 OLS(Ordinary Least Squares) 모형을 이용해 장기적인 측면에서 비교분석 하였다. 분석에 사용된 자료는 2000년부터 2022년까지 노인부양비율, 1인 및 2인 가구수비율, 1인당국민소득 증가율 연간 시계열 자 료이다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 주택가격과 노인부양비율, 1인 및 2인 가구수비 율, 1인당 국민소득 증가율 간에는 공적분 관계가 존재하는 것으로 나타났다. 둘째, OLS 모형의 경우 추정 계수가 통계적으로 유의하지 아니하였다. 그러나 공적분 분석기법인 DOLS 모형의 경우 모든 변수가 1% 유의수준에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 이는 설명변수와 오차항 사이에 내생성이 존재 할 가능성이 높은 경우 OLS 모형보다 DOLS 모형의 추정량이 장기적으로 우수함을 나타낸다. 셋째, 노인부양비율은 주택가격 에 음(-)의 영향을, 1인 및 2인 가구수비율은 주택가격에 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 인구구조의 변화가 주택가격에 중요한 변수라는 것을 의미한다. 따라서 주택정책의 실효성을 높이기 위해서 인구구조의 변화를 기반으로 한 예측 및 평가 시뮬 레이션을 구축하여 선재적으로 주택정책을 수행할 필요성이 있다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

      This study analyzes the impact of demographic changes on house prices in the long run using the Dynamic Ordinary Least Squares (DOLS) model and the Ordinary Least Squares (OLS) model. The data used for the analysis consists of annual time series data from 2000 to 2022, including the elderly dependency ratio, the percentage of single-person and two-person households, and the annual growth rate of per capita gross national income. The results of the analysis are as follows. First, it is found that there exists a cointegration relationship between housing prices and variables such as the elderly dependency ratio, the percentage of single-person and two-person households, and the annual growth rate of per capita gross national income. Second, the estimated coefficients in the OLS model are not statistically significant. However, in the DOLS model, which is a co-integration technique, all variables are found to be statistically significant at the 1% significance level. This indicates that the estimates from the DOLS model are superior to the OLS model in the long run when endogeneity between the explanatory variables and the error term is likely to be present. Third, we find that the elderly dependency ratio has a negative effect on house prices, while the percentage of single-person and two-person households has a positive impact on housing prices. This suggests that demographic change is an important variable for housing prices. Therefore, in order to improve the effectiveness of housing policies, it is necessary to build a prediction and evaluation simulation based on the change of demographic structure and conduct housing policies in advance.
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      This study analyzes the impact of demographic changes on house prices in the long run using the Dynamic Ordinary Least Squares (DOLS) model and the Ordinary Least Squares (OLS) model. The data used for the analysis consists of annual time series data ...

      This study analyzes the impact of demographic changes on house prices in the long run using the Dynamic Ordinary Least Squares (DOLS) model and the Ordinary Least Squares (OLS) model. The data used for the analysis consists of annual time series data from 2000 to 2022, including the elderly dependency ratio, the percentage of single-person and two-person households, and the annual growth rate of per capita gross national income. The results of the analysis are as follows. First, it is found that there exists a cointegration relationship between housing prices and variables such as the elderly dependency ratio, the percentage of single-person and two-person households, and the annual growth rate of per capita gross national income. Second, the estimated coefficients in the OLS model are not statistically significant. However, in the DOLS model, which is a co-integration technique, all variables are found to be statistically significant at the 1% significance level. This indicates that the estimates from the DOLS model are superior to the OLS model in the long run when endogeneity between the explanatory variables and the error term is likely to be present. Third, we find that the elderly dependency ratio has a negative effect on house prices, while the percentage of single-person and two-person households has a positive impact on housing prices. This suggests that demographic change is an important variable for housing prices. Therefore, in order to improve the effectiveness of housing policies, it is necessary to build a prediction and evaluation simulation based on the change of demographic structure and conduct housing policies in advance.

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      목차 (Table of Contents)

      • < Abstract >
      • Ⅰ. 서론
      • Ⅱ. 선행연구
      • 1. 선행연구 고찰
      • 2. 선행연구와의 차별성
      • < Abstract >
      • Ⅰ. 서론
      • Ⅱ. 선행연구
      • 1. 선행연구 고찰
      • 2. 선행연구와의 차별성
      • Ⅲ. 연구모형 및 데이터
      • 1. 연구모형
      • 2. 연구가설
      • 3. 데이터
      • Ⅳ. 분석결과
      • 1. 기초통계량
      • 2. 분석결과
      • Ⅴ. 결론
      • < 국문요약 >
      • <참고문헌>
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