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    KCI등재

    오피스텔 시장에 버블이 존재하는가? = Does a Bubble Exist in the Officetel Market?

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    https://www.riss.kr/link?id=A109160736

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    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    본 연구는 지역별 오피스텔 시장에 버블이 존재하는지를 전국, 지방, 수도권과 서울시 5대 권역의 오피스텔 월세가격, 오피스텔 매매가격을 2018년 1월부터 2024년 3월까지의 자료를 이용하여 상태공간모형과 칼만필터를 사용하여 실증분석하였다. 추정된 합리적 버블의 크기를 살펴보면, 수도권의 경우 최대값 2.1%, 최소값 -3.2%, 중앙값 0.9%, 평균 0.5%, 표준편차 1.2%이며 지방은 최대값 0.8%, 최소값 -6.4%, 중앙값 0.2%, 평균 -0.8%, 표준편차 2.0%로 서남권은 최대 4.3%, 최소 0.0%, 중앙값 2.3%, 평균 2.2%, 표준편차 1.1%로 나타났다. 서울과 수도권이 다른 지역에 비해서 버블수준이 크게 나타났고 특히 서울 서남권은 가장 높은 버블 수준을 나타난 반면 지방권의 경우는 상대적으로 버블수준이 적고 표준편차를 감안했을 때 변동성이 큰 것으로 나타났다. 본 연구결과에 따르는 시사점은 최오피스텔 시장의 경우도 지역별로 차이는 존재하지만 버블이 존재함을 확인한 바, 정부는 오피스텔 시장을 지속적으로 모니터링 할 필요가 있고 이를 통해 오피스텔 시장 안정화에 힘써야 할 필요성이 있다
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    본 연구는 지역별 오피스텔 시장에 버블이 존재하는지를 전국, 지방, 수도권과 서울시 5대 권역의 오피스텔 월세가격, 오피스텔 매매가격을 2018년 1월부터 2024년 3월까지의 자료를 이용하여 ...

    본 연구는 지역별 오피스텔 시장에 버블이 존재하는지를 전국, 지방, 수도권과 서울시 5대 권역의 오피스텔 월세가격, 오피스텔 매매가격을 2018년 1월부터 2024년 3월까지의 자료를 이용하여 상태공간모형과 칼만필터를 사용하여 실증분석하였다. 추정된 합리적 버블의 크기를 살펴보면, 수도권의 경우 최대값 2.1%, 최소값 -3.2%, 중앙값 0.9%, 평균 0.5%, 표준편차 1.2%이며 지방은 최대값 0.8%, 최소값 -6.4%, 중앙값 0.2%, 평균 -0.8%, 표준편차 2.0%로 서남권은 최대 4.3%, 최소 0.0%, 중앙값 2.3%, 평균 2.2%, 표준편차 1.1%로 나타났다. 서울과 수도권이 다른 지역에 비해서 버블수준이 크게 나타났고 특히 서울 서남권은 가장 높은 버블 수준을 나타난 반면 지방권의 경우는 상대적으로 버블수준이 적고 표준편차를 감안했을 때 변동성이 큰 것으로 나타났다. 본 연구결과에 따르는 시사점은 최오피스텔 시장의 경우도 지역별로 차이는 존재하지만 버블이 존재함을 확인한 바, 정부는 오피스텔 시장을 지속적으로 모니터링 할 필요가 있고 이를 통해 오피스텔 시장 안정화에 힘써야 할 필요성이 있다

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    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    This study examined whether a bubble exists in the officetel market by region by using state space model and Kalman data on officetel monthly rent and sales price in five major regions of Seoul, province, metropolitan area, and nationwide from January 2018 to March 2024 using Kalman filter and state space model. Looking at the size of the estimated reasonable bubble, for the metropolitan area, the maximum is 2.1%, the minimum is -3.2%, the median is 0.9%, the average is 0.5%, and the standard deviation is 1.2%, and for province, the maximum is 0.8%, the minimum is -6.4%, and the median is 0.2%. , the average was -0.8% and the standard deviation was 2.0%, with the southwest region showing a maximum of 4.3%, a minimum of 0.0%, a median of 2.3%, an average of 2.2%, and a standard deviation of 1.1%. Seoul and the metropolitan area showed a larger bubble level than other regions, and in particular, the southwestern area of ​​Seoul showed the highest bubble level, while local areas showed a relatively small bubble level and high volatility considering the standard deviation. The implications of this study are that although there are regional differences in the officetel market, it has been confirmed that a bubble exists. There is a need for the government to continuously monitor the officetel market and make efforts to stabilize the officetel market through this.
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    This study examined whether a bubble exists in the officetel market by region by using state space model and Kalman data on officetel monthly rent and sales price in five major regions of Seoul, province, metropolitan area, and nationwide from January...

    This study examined whether a bubble exists in the officetel market by region by using state space model and Kalman data on officetel monthly rent and sales price in five major regions of Seoul, province, metropolitan area, and nationwide from January 2018 to March 2024 using Kalman filter and state space model. Looking at the size of the estimated reasonable bubble, for the metropolitan area, the maximum is 2.1%, the minimum is -3.2%, the median is 0.9%, the average is 0.5%, and the standard deviation is 1.2%, and for province, the maximum is 0.8%, the minimum is -6.4%, and the median is 0.2%. , the average was -0.8% and the standard deviation was 2.0%, with the southwest region showing a maximum of 4.3%, a minimum of 0.0%, a median of 2.3%, an average of 2.2%, and a standard deviation of 1.1%. Seoul and the metropolitan area showed a larger bubble level than other regions, and in particular, the southwestern area of ​​Seoul showed the highest bubble level, while local areas showed a relatively small bubble level and high volatility considering the standard deviation. The implications of this study are that although there are regional differences in the officetel market, it has been confirmed that a bubble exists. There is a need for the government to continuously monitor the officetel market and make efforts to stabilize the officetel market through this.

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    참고문헌 (Reference)

    1 신현철, "지역별 주택시장의 버블에대한 검정" 4 (4): 107-129, 2012

    2 채수복, "지역별 주택시장 버블지표 추정연구" 한국부동산학회 62 (62): 189-203, 2015

    3 김경훈, "주요 선진국 부동산 버블과 금융위기 간의관계 : 글로벌 패널자료 분석을 중심으로" 8 (8): 5-32, 2018

    4 하서진 ; 김지나 ; 노승한, "오피스텔 자본환원율 및 연월세소득 결정요인 분석-서울 소재 오피스텔을 중심으로-" 20 : 7-33, 2019

    5 이용민, "실거래가를 이용한 오피스텔호별 가격결정 모형" 3 (3): 41-59, 2010

    6 류강민 ; 송기욱, "실거래가를 이용한 서울시 오피스텔가격지수 산정에 관한 연구" 12 (12): 33-45, 2021

    7 전해정, "서울시 오피스텔 매매가격에 영향을 미치는요인 : 패널 VAR 모형을 이용하여" 24 (24): 420-428, 2024

    8 채규리 ; 오동훈, "서울시 아파트 가격과 오피스텔 가격의 상관성에 관한 연구 : 권역생활권 및 오피스텔 규모를 중심으로" 34 (34): 69-92, 2022

    9 박헌수 ; 이창원, "상태공간모형을 활용한 우리나라지역별 아파트가격 버블 추정에 관한 연구" 28 (28): 115-132, 2012

    10 유동상, "부동산버블 인과구조에 관한 연구 : System Dynamics 분석을 중심으로 : System Dynamics 분석을 중심으로" 19 (19): 331-360, 2009

    1 신현철, "지역별 주택시장의 버블에대한 검정" 4 (4): 107-129, 2012

    2 채수복, "지역별 주택시장 버블지표 추정연구" 한국부동산학회 62 (62): 189-203, 2015

    3 김경훈, "주요 선진국 부동산 버블과 금융위기 간의관계 : 글로벌 패널자료 분석을 중심으로" 8 (8): 5-32, 2018

    4 하서진 ; 김지나 ; 노승한, "오피스텔 자본환원율 및 연월세소득 결정요인 분석-서울 소재 오피스텔을 중심으로-" 20 : 7-33, 2019

    5 이용민, "실거래가를 이용한 오피스텔호별 가격결정 모형" 3 (3): 41-59, 2010

    6 류강민 ; 송기욱, "실거래가를 이용한 서울시 오피스텔가격지수 산정에 관한 연구" 12 (12): 33-45, 2021

    7 전해정, "서울시 오피스텔 매매가격에 영향을 미치는요인 : 패널 VAR 모형을 이용하여" 24 (24): 420-428, 2024

    8 채규리 ; 오동훈, "서울시 아파트 가격과 오피스텔 가격의 상관성에 관한 연구 : 권역생활권 및 오피스텔 규모를 중심으로" 34 (34): 69-92, 2022

    9 박헌수 ; 이창원, "상태공간모형을 활용한 우리나라지역별 아파트가격 버블 추정에 관한 연구" 28 (28): 115-132, 2012

    10 유동상, "부동산버블 인과구조에 관한 연구 : System Dynamics 분석을 중심으로 : System Dynamics 분석을 중심으로" 19 (19): 331-360, 2009

    11 김봉한, "부동산가격 버블의 존재 검정 : 상태전환회귀식의 활용" 12 (12): 71-96, 2004

    12 김원희 ; 강원철, "부동산 버블 측정에 관한 연구 : 아파트를 중심으로" 28 (28): 129-142, 2012

    13 J. Y. Campbell, "Interpreting cointegrated models" 12 (12): 505-522, 1988

    14 김순용, "GSADF 검정 및 Probit 모형을 이용한 시도별 주택가격거품에 대한 연구" 26 : 329-347, 2022

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