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부동산 과소거래시장의 하위시장 가격지수 작성을 위한 계층 모형의 활용 방안 = An Application of the Hierarchical Model for the Sub-Market Price Indices of the Real Estate Thin Market
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2024
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Korean
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103-120(18쪽)
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The scale of investment in the real estate market in Korea continues to grow every year, and accordingly, the demand for market information for diagnosing market conditions and making investment decisions increases. Unlike the housing market, commercial real estate market has an exclusive information system that lacks information available to investors. In particular, it is not easy to estimate a stable index, even if various information is available for the office market, with a low frequency of transactions. Various attempts have been made to estimate the index in Korea, but there is a limit to showing more detailed sub-market information.
Therefore, this study estimated the price index based on the transaction-based data of the office sub-market with a low transaction frequency. A model combining a hierarchical structure with a repeat-sales model was used, and various indicators such as statistical reliability, stability, index revision, and predictive performance of the model were compared. It was confirmed that the index estimation performance was improved, and it is expected that the performance will be better, especially in situations where transactions are less frequent. In addition, the possibility of expanding and utilizing the research model was suggested by estimating the subdivided regional indices instead of the district, by utilizing the advantage of flexible model modification.
본 연구에서는 과소거래시장에서의 세분화된 하위시장지수를 산정하는 방법론을 검토하고 제안하고자 한다. 이를 위해다음과 같은 세 가지 연구 모형을 결합하여 활용하였다. 먼저, 실거래 자료를 이용하여 가격지수를 산정할 때 크게 헤도닉 모형(Lancaster, 1966; Rosen, 1974)과 반복매매 모형(Bailey et al., 1963)의 두 가지 형태의 모형을 이용할 수 있는데 이 둘은 서로 상반되는 장·단점을 가지고 있다. 그러나, 무엇보다도 반복매매 모형은 도시공간구조 변화에 따른 부동산의 입지가 가지는 가치의 변화를 지수에 담아낼 수 있고(이창무 외, 2007), 각 부동산의 매수와 매도 사이의 가격변화율을 기반으로 하고 있어 투자자들의 직접적인 경험을 반영할 수 있다는 이점(Geltner et al., 2014, p.658)이 있기 때문에 반복매매모형을 기본 모형으로 이용하였다. 두 번째로 확률적 구조를 가정한 시계열 모형을 이용하였다. 이를 이용하게 되면 실제보다 지수가 평활화될 가능성이있지만, 정확도가 향상되고, 과소거래시장에서 잘 작동한다는 장점이 있다(Schwann, 1998; Francke, 2010; 송영선 외, 2021).
마지막으로 상·하위 시장 간 계층적(hierarchical) 구조를 가정한 계층 모형을 이용하였다. 부동산 시장은 크게 공간과 자본시장으로 나누어질 수 있는데, 개별 자산이나 특정 하위시장의 특이한 가격 움직임은 공간시장을 반영하고 있다. 그러나 시간의흐름에 따른 할인율의 변화에서 야기된 자본의 기회비용 변화는자산의 가격 변동성을 만들어내며(van de Minne et al., 2020), 이로 인해 서로 다른 공간시장 간에도 자본시장에 기반한 가격 움직임을 공통적으로 가지게 된다(Geltner et al., 2014, p.556).
따라서 하나의 범주로 묶일 수 있는 하위시장들의 공통적인 가격변동 추세를 공유한다는 개념을 기초로 계층적 구조를 가정할 수있다. 이러한 가정에 기초하여 지수를 산정하면 각각의 하위시장의 지수를 산정하기 위해 다른 모든 시장의 가격변동 정보를 모두이용하며 각각의 정보를 효과적으로 공유하여 효율적인 추정이가능해진다.
본 연구는 다음과 같이 구성되어 있다. Ⅱ장에서는 관련 선행연구를 고찰하고 본 연구에서 활용할 방법론을 선택한 후, Ⅲ장에서 연구 구성과 자료, 지수 추정 방법을 소개하였다. 이를 바탕으로 이후에는 크게 두 가지 방향으로 연구를 진행하였다. 먼저, Ⅳ장의 1절에서는 최소한의 거래자료 확보가 가능하면서도 거래빈도가 적어 안정적인 지수 산정에 어려움이 있는 국내 오피스 시장을 대상으로 하여 권역별 가격지수를 산정하였으며, 2절에서는추가적인 모형의 설정을 통해 보다 세분화된 세부 지역별 지수를추정하였다. 이때 각각의 지수 산정 결과에 대한 평가를 위해 지표를 통해 모형의 추정성능을 평가하였다. 이후 Ⅴ장에서는 연구결과를 요약하고 시사점을 제시하였다.
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