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    집합상가 실거래지수 산정에 대한 연구 : 서울특별시를 중심으로 = A study on calculating the actual transaction index of aggregated stores : focused on Seoul city

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    https://www.riss.kr/link?id=T16930087

    • 저자
    • 발행사항

      서울 : 한양대학교 대학원, 2024

    • 학위논문사항

      학위논문(석사) -- 한양대학교 대학원 , 도시공학과 , 2024. 2

    • 발행연도

      2024

    • 작성언어

      한국어

    • 주제어
    • 발행국(도시)

      서울

    • 형태사항

      viii, 84 p. : 삽도 ; 26 cm.

    • 일반주기명

      부록 수록
      권두 국문요지, 권말 Abstract 수록
      지도교수: 이창무
      참고문헌: p. 74-77

    • UCI식별코드

      I804:11062-200000721832

    • 소장기관
      • 한양대학교 중앙도서관 소장기관정보
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    부가정보

    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    주택·오피스 시장에 비하여 집합상가 시장의 가격지수 작성 시도는 부족한 실정이다. 이는 공신력 있는 자료의 부재와 집합상가 특유의 업종·위치에 따른 큰 가격편차 때문이다. 국내 상업용부동산 가격지수 중에서는 상업용부동산 임대동향조사가 유일한 국가승인 통계이지만, 이는 표본조사 기반 통계로 대표성이 부족해 활용도가 낮은 한계를 지니고 있다. 이러한 상황 속에서도 소매상업용 부동산 시장의 활성화를 위한 매매가격지수 작성의 필요성이 증대되고 있다. 따라서 본 연구에서는 서울시 집합상가를 대상으로 5개 권역과 이에 따른 25개 구를 공간적 하위시장으로 세분화하였다.
    상가는 상업활동에 이용되는 부동산으로 소유형태에 따라 일반상가와 집합상가와 분류될 수 있으며 규모와 업종에 따라 테마상가, 근린상가, 단지 내 상가, 지하상가 등 다양하게 지칭된다. 상가를 정의하는 관련 법률은 다양하기 때문에 각 법률의 목적에 따라 대상으로 하는 세부 상가 정의도 상이하다. 한국부동산원 임대동향조사에서 중대형상가와 소규모상가의 경우 규모의 기준을 명시하고 있는 것에 반해, 집합상가의 경우 규모의 기준을 제시하지 않아 정의가 불분명하고, 이로 인해 재고 파악에 어려움이 있다. 따라서, 본 연구에서는 거래사례 기반 기초통계를 바탕으로 집합상가의 안정적 지수 산출을 위한 기준을 구축한다.
    제한된 정보를 공개하는 국토교통부 실거래가와 집합상가 재고를 매칭하기 위해 건축물대장의 속성정보를 활용하여 호별 실거래자료를 구축하였다. 또 거래 빈도가 적은 구별 지수화를 위해 베이지안 접근법에 기초한 시계열 모형을 활용해 서울시 집합상가 가격지수를 산정하였다. 추가적으로 계층적 구조를 도입해 상위 및 하위 시장 간 계층 구조를 가정해 상위시장의 공통 가격 추세를 기반으로 개별 하위시장 추세를 반영하여 지수를 산정하였다. 이를 통해 과적합 문제를 개선할 수 있었고, 거래사례가 없는 시점에서도 지수를 산정할 수 있었다. 이외에도, 모형별 지수의 성능을 비교하기 위해 통계적 신뢰도와 지수의 안정성을 나타내는 지표를 산출하였다.
    본 연구에서는 공개자료를 이용해 서울시 집합상가 권역별·구별 세분화된 하위시장 가격지수 결과를 제시하였다. 실거래 데이터의 한계상 호별 매칭이 불가능하다는 근원적인 한계가 있지만 주택과 달리 상업용부동산 시장 특히 집합상가 분야는 여전히 정보 접근성이 낮은 상황이고, 더불어 예비 집합상가 투자자의 의사결정에 도움이 된다는 점에서 실무적으로도 필요한 연구이다.
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    주택·오피스 시장에 비하여 집합상가 시장의 가격지수 작성 시도는 부족한 실정이다. 이는 공신력 있는 자료의 부재와 집합상가 특유의 업종·위치에 따른 큰 가격편차 때문이다. 국내 상업...

    주택·오피스 시장에 비하여 집합상가 시장의 가격지수 작성 시도는 부족한 실정이다. 이는 공신력 있는 자료의 부재와 집합상가 특유의 업종·위치에 따른 큰 가격편차 때문이다. 국내 상업용부동산 가격지수 중에서는 상업용부동산 임대동향조사가 유일한 국가승인 통계이지만, 이는 표본조사 기반 통계로 대표성이 부족해 활용도가 낮은 한계를 지니고 있다. 이러한 상황 속에서도 소매상업용 부동산 시장의 활성화를 위한 매매가격지수 작성의 필요성이 증대되고 있다. 따라서 본 연구에서는 서울시 집합상가를 대상으로 5개 권역과 이에 따른 25개 구를 공간적 하위시장으로 세분화하였다.
    상가는 상업활동에 이용되는 부동산으로 소유형태에 따라 일반상가와 집합상가와 분류될 수 있으며 규모와 업종에 따라 테마상가, 근린상가, 단지 내 상가, 지하상가 등 다양하게 지칭된다. 상가를 정의하는 관련 법률은 다양하기 때문에 각 법률의 목적에 따라 대상으로 하는 세부 상가 정의도 상이하다. 한국부동산원 임대동향조사에서 중대형상가와 소규모상가의 경우 규모의 기준을 명시하고 있는 것에 반해, 집합상가의 경우 규모의 기준을 제시하지 않아 정의가 불분명하고, 이로 인해 재고 파악에 어려움이 있다. 따라서, 본 연구에서는 거래사례 기반 기초통계를 바탕으로 집합상가의 안정적 지수 산출을 위한 기준을 구축한다.
    제한된 정보를 공개하는 국토교통부 실거래가와 집합상가 재고를 매칭하기 위해 건축물대장의 속성정보를 활용하여 호별 실거래자료를 구축하였다. 또 거래 빈도가 적은 구별 지수화를 위해 베이지안 접근법에 기초한 시계열 모형을 활용해 서울시 집합상가 가격지수를 산정하였다. 추가적으로 계층적 구조를 도입해 상위 및 하위 시장 간 계층 구조를 가정해 상위시장의 공통 가격 추세를 기반으로 개별 하위시장 추세를 반영하여 지수를 산정하였다. 이를 통해 과적합 문제를 개선할 수 있었고, 거래사례가 없는 시점에서도 지수를 산정할 수 있었다. 이외에도, 모형별 지수의 성능을 비교하기 위해 통계적 신뢰도와 지수의 안정성을 나타내는 지표를 산출하였다.
    본 연구에서는 공개자료를 이용해 서울시 집합상가 권역별·구별 세분화된 하위시장 가격지수 결과를 제시하였다. 실거래 데이터의 한계상 호별 매칭이 불가능하다는 근원적인 한계가 있지만 주택과 달리 상업용부동산 시장 특히 집합상가 분야는 여전히 정보 접근성이 낮은 상황이고, 더불어 예비 집합상가 투자자의 의사결정에 도움이 된다는 점에서 실무적으로도 필요한 연구이다.

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    목차 (Table of Contents)

    • 제1장 서 론 1
    • 제1절 연구의 배경 및 목적 1
    • 제2절 연구의 범위 및 방법 3
    • 제1장 서 론 1
    • 제1절 연구의 배경 및 목적 1
    • 제2절 연구의 범위 및 방법 3
    • 제2장 이론적 고찰 6
    • 제1절 부동산 가격지수 산정에 관한 이론 및 선행연구 검토 6
    • 제2절 과소거래시장 부동산 가격지수 산정에 관한 선행연구 검토 8
    • 제3절 연구의 차별성 11
    • 제3장 분석의 틀 12
    • 제1절 분석대상 12
    • 1. 집합상가의 안정적 지수 산출을 위한 기준 12
    • 2. 서울시 집합상가 하위시장 구분 15
    • 제2절 분석자료 19
    • 1. 자료 구축 19
    • 2. 이상치 제거 21
    • 3. 동일부동산 가정 23
    • 제3절 연구 방법론 25
    • 1. 지수 산정 모형 25
    • 2. 지수의 추정성능 평가 방법 31
    • 제4장 분석 결과 33
    • 제1절 서울시 집합상가 가격지수 산정 33
    • 1. 지수 추정 결과 33
    • 2. 지수의 추정 성능 비교 35
    • 제2절 서울시 집합상가 권역별 가격지수 산정 36
    • 1. 지수 추정 결과 36
    • 2. 지수의 추정 성능 비교 40
    • 제3절 서울시 집합상가 구별 가격지수 산정 42
    • 1. 지수 추정 결과 42
    • 2. 지수의 추정 성능 비교 62
    • 제4절 소결 66
    • 제5장 결론 70
    • 제1절 주요 연구 결과 70
    • 제2절 연구의 시사점 및 한계점 72
    • 참고문헌
    • 부록. 테마상가 기초통계
    • ABSTRACT
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