최근에 들어 부동산시장 경기가 침체되며 시장금리가 낮아짐에 따라 부동산 시장의 투자형태가 변화하고 있는 조짐이 보이고 있다. 금융위기 이전의 부동산 활황기에는 매매차익에 의해 주거용 부동산(주로 아파트)의 투자수익률이 높았으나 금융위기 이후 부동산 경기가 다시 침체되며 아파트에 대한 거래량의 감소와 함께 가격도 하락하고 있는 추세이다. 특히 중소형에 비해 45평 이상 대형 아파트의 가격 하락이 심해지고 있다. 또한 아파트의 전세 가격이 급격히 상승하며 우리나라의 주택 시장도 임대 중심의 시장으로 변화하는 가능성이 보이고 있다. 이러한 현상은 주거용 부동산이 수익형 부동산인 상업용 부동산(주로 오피스)과 유사한 방향으로 변화할 수 있다는 것을 의미하며 선진국에서는 이미 이러한 시장이 정착된 상황이다. 이러한 부동산 시장의 변화 방향을 분석하기 위해서는 주거용 부동산과 상업용 부동산의 연계를 통한 고찰이 필요하다. 그러나 기존에는 두 부동산을 완전히 별개의 형태로 취급하였고 기존의 연구들 중에서 이를 연계한 연구는 거의 없는 편이다.
이에 본 연구는 주거용 부동산을 대표하는 상품인 아파트의 매매가격 및 전세가격과 상업용 부동산을 대표하는 상품인 오피스의 임대료 데이터를 사용하여 시계열적 거시경제변수들의 영향과 공간효과를 고려한 분석을 통해 두 부동산 시장의 유사점과 차이점을 비교·분석하고자 하였다.
두 부동산 시장에 대한 시계열적 거시경제변수들의 영향을 보기 전에 두 부동산 시장의 연관성을 Granger ...
최근에 들어 부동산시장 경기가 침체되며 시장금리가 낮아짐에 따라 부동산 시장의 투자형태가 변화하고 있는 조짐이 보이고 있다. 금융위기 이전의 부동산 활황기에는 매매차익에 의해 주거용 부동산(주로 아파트)의 투자수익률이 높았으나 금융위기 이후 부동산 경기가 다시 침체되며 아파트에 대한 거래량의 감소와 함께 가격도 하락하고 있는 추세이다. 특히 중소형에 비해 45평 이상 대형 아파트의 가격 하락이 심해지고 있다. 또한 아파트의 전세 가격이 급격히 상승하며 우리나라의 주택 시장도 임대 중심의 시장으로 변화하는 가능성이 보이고 있다. 이러한 현상은 주거용 부동산이 수익형 부동산인 상업용 부동산(주로 오피스)과 유사한 방향으로 변화할 수 있다는 것을 의미하며 선진국에서는 이미 이러한 시장이 정착된 상황이다. 이러한 부동산 시장의 변화 방향을 분석하기 위해서는 주거용 부동산과 상업용 부동산의 연계를 통한 고찰이 필요하다. 그러나 기존에는 두 부동산을 완전히 별개의 형태로 취급하였고 기존의 연구들 중에서 이를 연계한 연구는 거의 없는 편이다.
이에 본 연구는 주거용 부동산을 대표하는 상품인 아파트의 매매가격 및 전세가격과 상업용 부동산을 대표하는 상품인 오피스의 임대료 데이터를 사용하여 시계열적 거시경제변수들의 영향과 공간효과를 고려한 분석을 통해 두 부동산 시장의 유사점과 차이점을 비교·분석하고자 하였다.
두 부동산 시장에 대한 시계열적 거시경제변수들의 영향을 보기 전에 두 부동산 시장의 연관성을 Granger 인과관계 검정과 Geweke 인과관계검정을 이용하여 분석하였다. 홍콩의 부동산 시장과 달리 우리나라의 주거용 부동산 시장과 상업용 부동산 시장 사이에는 인과관계가 존재하지 않았다.
주거용 부동산과 상업용 부동산에 영향을 주는 요인을 알아보기 위해 Granger 인과관계 검정을 수행하였다. 주거용 부동산 시장에는 생산소득지표나 통화금융지표와 같은 거시경제변수가 영향을 주었고, 상업용 부동산 시장에는 경제활동지표와 같은 거시경제변수가 영향을 주었다. 앞의 Geweke 인과관계 검정에서도 나타난 바와 같이 각각의 부동산 시장에 영향을 주는 거시경제변수들의 차이가 존재하였다.
공간 효과를 포함한 헤도닉 모형의 비교 분석을 위해 공간계량모형을 이용하였다. 공간계량모형분석의 첫 단계로 아파트와 오피스의 위치 정보를 Geo-coding 하여 GIS에 의한 정성적인 분석을 수행하였다. 또한 각 종속변수들의 공간자기상관정도를 검증하기 위하여 Moran's I 지수를 구하였다. 서울시 아파트의 매매가격과 전세가격 및 오피스 임대료는 모두 0.5 이상의 비교적 높은 값의 공간자기상관을 나타내고 있었다.
적절한 공간계량모형의 선택을 위해 OLS의 잔차에 대해 공간자기상관을 검증하였다. 프라임 오피스 임대료를 제외하고 모두 공간자기상관의 존재가 검증되었고 robust-LM 분석 결과 거리제곱에 반비례하는 공간가중치 행렬을 적용한 공간시차모형이 적절한 것으로 분석되었다.
공간시차모형을 이용한 결과 모든 경우에서(프라임 등급 오피스 빌딩만 제외됨) 공간자기상관계수(spatial autocorrelation parameter)의 존재가 통계적으로 유의한 것으로 나타나 서울시의 부동산 가격(임대료)은 실질적인(substantive) 공간적 의존성(spatial dependence)이 존재하며 이에 따라 가격(임대료)의 지역적 차별화 현상이 나타나는 것으로 분석되었다.
가격의 지역적 차별화 현상의 변화와 부동산 시장 변화의 연관성을 규명하기 위해 공간자기상관계수와 부동산 시장을 비교하였다. 주거용 부동산은 공간자기상관의 변화와 주거용 부동산 시장의 변화가 비교적 유사하였으나 상업용 부동산은 공간자기상관의 변화와 상업용 부동산 시장의 변화가 유사하지 않았다.
특이한 점은 2008년 금융위기 이후 30평형대 아파트의 매매가격과 전세가격의 공간자기상관이 급격히 증가하는 현상이 관찰되었는데 이러한 경향은 최근의 인구구조의 변화와 핵가족화 현상에 의해 중소형아파트의 선호도가 급격히 상승한 사실과 유사한 경향을 보인다. 이는 공간자기상관 값의 변화에 대한 연구가 부동산 시장의 변화를 판단할 수 있는 방법 중하나가 될 수 있다는 것을 의미한다.
본 연구는 기존에는 완전히 분리된 시장으로 다루어졌던 주거용 부동산과 상업용 부동산을 시간적인 측면과 공간적인 측면에서 비교 분석하여 향후 부동산 시장의 변화에 대한 분석의 틀을 제공한 데에 의의가 있다.
최근에 들어 부동산시장 경기가 침체되며 시장금리가 낮아짐에 따라 부동산 시장의 투자형태가 변화하고 있는 조짐이 보이고 있다. 금융위기 이전의 부동산 활황기에는 매매차익에 의해 주거용 부동산(주로 아파트)의 투자수익률이 높았으나 금융위기 이후 부동산 경기가 다시 침체되며 아파트에 대한 거래량의 감소와 함께 가격도 하락하고 있는 추세이다. 특히 중소형에 비해 45평 이상 대형 아파트의 가격 하락이 심해지고 있다. 또한 아파트의 전세 가격이 급격히 상승하며 우리나라의 주택 시장도 임대 중심의 시장으로 변화하는 가능성이 보이고 있다. 이러한 현상은 주거용 부동산이 수익형 부동산인 상업용 부동산(주로 오피스)과 유사한 방향으로 변화할 수 있다는 것을 의미하며 선진국에서는 이미 이러한 시장이 정착된 상황이다. 이러한 부동산 시장의 변화 방향을 분석하기 위해서는 주거용 부동산과 상업용 부동산의 연계를 통한 고찰이 필요하다. 그러나 기존에는 두 부동산을 완전히 별개의 형태로 취급하였고 기존의 연구들 중에서 이를 연계한 연구는 거의 없는 편이다.
이에 본 연구는 주거용 부동산을 대표하는 상품인 아파트의 매매가격 및 전세가격과 상업용 부동산을 대표하는 상품인 오피스의 임대료 데이터를 사용하여 시계열적 거시경제변수들의 영향과 공간효과를 고려한 분석을 통해 두 부동산 시장의 유사점과 차이점을 비교·분석하고자 하였다.
두 부동산 시장에 대한 시계열적 거시경제변수들의 영향을 보기 전에 두 부동산 시장의 연관성을 Granger 인과관계 검정과 Geweke 인과관계검정을 이용하여 분석하였다. 홍콩의 부동산 시장과 달리 우리나라의 주거용 부동산 시장과 상업용 부동산 시장 사이에는 인과관계가 존재하지 않았다.
주거용 부동산과 상업용 부동산에 영향을 주는 요인을 알아보기 위해 Granger 인과관계 검정을 수행하였다. 주거용 부동산 시장에는 생산소득지표나 통화금융지표와 같은 거시경제변수가 영향을 주었고, 상업용 부동산 시장에는 경제활동지표와 같은 거시경제변수가 영향을 주었다. 앞의 Geweke 인과관계 검정에서도 나타난 바와 같이 각각의 부동산 시장에 영향을 주는 거시경제변수들의 차이가 존재하였다.
공간 효과를 포함한 헤도닉 모형의 비교 분석을 위해 공간계량모형을 이용하였다. 공간계량모형분석의 첫 단계로 아파트와 오피스의 위치 정보를 Geo-coding 하여 GIS에 의한 정성적인 분석을 수행하였다. 또한 각 종속변수들의 공간자기상관정도를 검증하기 위하여 Moran's I 지수를 구하였다. 서울시 아파트의 매매가격과 전세가격 및 오피스 임대료는 모두 0.5 이상의 비교적 높은 값의 공간자기상관을 나타내고 있었다.
적절한 공간계량모형의 선택을 위해 OLS의 잔차에 대해 공간자기상관을 검증하였다. 프라임 오피스 임대료를 제외하고 모두 공간자기상관의 존재가 검증되었고 robust-LM 분석 결과 거리제곱에 반비례하는 공간가중치 행렬을 적용한 공간시차모형이 적절한 것으로 분석되었다.
공간시차모형을 이용한 결과 모든 경우에서(프라임 등급 오피스 빌딩만 제외됨) 공간자기상관계수(spatial autocorrelation parameter)의 존재가 통계적으로 유의한 것으로 나타나 서울시의 부동산 가격(임대료)은 실질적인(substantive) 공간적 의존성(spatial dependence)이 존재하며 이에 따라 가격(임대료)의 지역적 차별화 현상이 나타나는 것으로 분석되었다.
가격의 지역적 차별화 현상의 변화와 부동산 시장 변화의 연관성을 규명하기 위해 공간자기상관계수와 부동산 시장을 비교하였다. 주거용 부동산은 공간자기상관의 변화와 주거용 부동산 시장의 변화가 비교적 유사하였으나 상업용 부동산은 공간자기상관의 변화와 상업용 부동산 시장의 변화가 유사하지 않았다.
특이한 점은 2008년 금융위기 이후 30평형대 아파트의 매매가격과 전세가격의 공간자기상관이 급격히 증가하는 현상이 관찰되었는데 이러한 경향은 최근의 인구구조의 변화와 핵가족화 현상에 의해 중소형아파트의 선호도가 급격히 상승한 사실과 유사한 경향을 보인다. 이는 공간자기상관 값의 변화에 대한 연구가 부동산 시장의 변화를 판단할 수 있는 방법 중하나가 될 수 있다는 것을 의미한다.
본 연구는 기존에는 완전히 분리된 시장으로 다루어졌던 주거용 부동산과 상업용 부동산을 시간적인 측면과 공간적인 측면에서 비교 분석하여 향후 부동산 시장의 변화에 대한 분석의 틀을 제공한 데에 의의가 있다.
Recently the change of real estate investment has appeared because of the depression of real estate market and lowering of interest rate. In a property boom before worldwide financial crisis, rate of return for residential properties(mainly apartments) investment is very high. After 2008 financial c...
Recently the change of real estate investment has appeared because of the depression of real estate market and lowering of interest rate. In a property boom before worldwide financial crisis, rate of return for residential properties(mainly apartments) investment is very high. After 2008 financial crisis, a drop in price and trading volume has occurred. Especially, a fall in price for large size apartments is larger than that for medium or small size apartments. Chonsei price for apartments has increased sharply and the housing market in Korea tends to change into a rental market. This phenomenon, already occurred in developed countries, means that residential property market can be transferred to be similar to commercial property market(mainly office) which is a profitable real estate market. For the analysis of such changes of real estate market, the study from the connection between the two property markets, namely residental and commercial, is needed. But the previous studies has treated the two property markets as being separate.
This study aims at comparing with the two property markets from the analysis considering the effect of dynamic macroeconomic variables and spatial effect by using the data about sales price and chonsei price of apartments and office rents in Seoul.
Before the analysis of the effect of dynamic macroeconomic variables on the two property markets, the correlation between the two markets is analyzed by Granger causality test and Geweke causality test. There is no causality between them unlike Hong Kong.
Granger causality test is performed in order to find influencing factors on the two property markets. While macroeconomic variables, such as production or income index and currency or financial index, have an influence on residential property market, economic activity index has an influence on commercial property market. There is a difference in influencing factors on each real estate market between the two markets.
Spatial econometrics models are used for analyzing the hedonic model including spatial effects. Qualitative analysis has been carried out by GIS from the Geo-coding process of the information about apartments and offices. Moran's I index is also calculated for diagnosing the existence of spatial autocorrelation for dependent variables. All Moran's I indicies of sales price and chonsei price of apartments and office rents in Seoul are larger than 0.5
In order to select the proper spatial econometrics model, the test for the presence of spatial autocorrelation in the regression residuals is performed. Except for the rents for prime office building, the presence of spatial autocorrelation is observed in all cases. From the robust-LM test results, it is concluded that spatial lag model using spatial weight matrix having the form of inverse distance squared is valid for analysis.
Spatial autocorrelation parameter estimated by using spatial lag model is statistically significant in all cases. It means that there is a substantive spatial dependence for sales price and chonsei price of apartments and office rents in Seoul. Therefore, it may be the reason for the regional separation in price or rents.
For the analysis of correlation between regional separation in price and real estate market, the change of spatial autocorrelation parameter is compared with that of real estate market. As for residential properties, the change of spatial autocorrelation parameter is similar to that of real estate market. But there is no correlation for commercial properties.
Spatial autocorrelation parameter estimated using sales price and chonsei price of apartments with living area of 102.3m2∼ 112.2m2 in Seoul has increased sharply after 2008, whereas that of living area of above 148.5m2 has not. It means that the phenomenon of regional separation in price for housing market in Seoul becomes more intensive after 2008 in the apartments with living area of 102.3m2∼ 112.2m2 representing small or medium size.
It is known that the real estate market in Seoul has changed sharply after 2008 worldwide financial crisis. Because of a rapid decrease in population and the trend of the nuclearization of families which has been before, people have preferred a small or medium size apartments, especially after 2008.
This study claims different significance and differentiation from the previous studies in that it compares residential property market with commercial property market in time and space and proposes a tool for analysis of real estate market.
Recently the change of real estate investment has appeared because of the depression of real estate market and lowering of interest rate. In a property boom before worldwide financial crisis, rate of return for residential properties(mainly apartments) investment is very high. After 2008 financial crisis, a drop in price and trading volume has occurred. Especially, a fall in price for large size apartments is larger than that for medium or small size apartments. Chonsei price for apartments has increased sharply and the housing market in Korea tends to change into a rental market. This phenomenon, already occurred in developed countries, means that residential property market can be transferred to be similar to commercial property market(mainly office) which is a profitable real estate market. For the analysis of such changes of real estate market, the study from the connection between the two property markets, namely residental and commercial, is needed. But the previous studies has treated the two property markets as being separate.
This study aims at comparing with the two property markets from the analysis considering the effect of dynamic macroeconomic variables and spatial effect by using the data about sales price and chonsei price of apartments and office rents in Seoul.
Before the analysis of the effect of dynamic macroeconomic variables on the two property markets, the correlation between the two markets is analyzed by Granger causality test and Geweke causality test. There is no causality between them unlike Hong Kong.
Granger causality test is performed in order to find influencing factors on the two property markets. While macroeconomic variables, such as production or income index and currency or financial index, have an influence on residential property market, economic activity index has an influence on commercial property market. There is a difference in influencing factors on each real estate market between the two markets.
Spatial econometrics models are used for analyzing the hedonic model including spatial effects. Qualitative analysis has been carried out by GIS from the Geo-coding process of the information about apartments and offices. Moran's I index is also calculated for diagnosing the existence of spatial autocorrelation for dependent variables. All Moran's I indicies of sales price and chonsei price of apartments and office rents in Seoul are larger than 0.5
In order to select the proper spatial econometrics model, the test for the presence of spatial autocorrelation in the regression residuals is performed. Except for the rents for prime office building, the presence of spatial autocorrelation is observed in all cases. From the robust-LM test results, it is concluded that spatial lag model using spatial weight matrix having the form of inverse distance squared is valid for analysis.
Spatial autocorrelation parameter estimated by using spatial lag model is statistically significant in all cases. It means that there is a substantive spatial dependence for sales price and chonsei price of apartments and office rents in Seoul. Therefore, it may be the reason for the regional separation in price or rents.
For the analysis of correlation between regional separation in price and real estate market, the change of spatial autocorrelation parameter is compared with that of real estate market. As for residential properties, the change of spatial autocorrelation parameter is similar to that of real estate market. But there is no correlation for commercial properties.
Spatial autocorrelation parameter estimated using sales price and chonsei price of apartments with living area of 102.3m2∼ 112.2m2 in Seoul has increased sharply after 2008, whereas that of living area of above 148.5m2 has not. It means that the phenomenon of regional separation in price for housing market in Seoul becomes more intensive after 2008 in the apartments with living area of 102.3m2∼ 112.2m2 representing small or medium size.
It is known that the real estate market in Seoul has changed sharply after 2008 worldwide financial crisis. Because of a rapid decrease in population and the trend of the nuclearization of families which has been before, people have preferred a small or medium size apartments, especially after 2008.
This study claims different significance and differentiation from the previous studies in that it compares residential property market with commercial property market in time and space and proposes a tool for analysis of real estate market.
AI-Helper
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