부동산 투자시장이 서울 오피스 투자를 중심으로 크게 성장하고 있다. 그럼에도 불구하고 투자 의사결정의 기준이 되는 가격지수는 개발이 미진했다. 부동산 가격지수 산출의 방법론이 잘 알려졌음에도 불구하고 가격지수 개발이 미진한 것은 충분한 거래사례를 확보하기 어렵기 때문이다. 지역이 특정 될수록 이 같은 문제는 심각해질 수 밖에 없다. 유사한 문제에 직면한 MIT/CRE는 이러한 문제를 해결하기 위해 2단계 추정모형을 개발했다. 2단계 추정모형은 분기별 거래사례가 부족하다면 4개 분기의 사례를 합해 가격변동률을 구한 후 이를 Pseudoinverse Matrix를 활용해 분기 수익률로 환원하는 2단계로 구성되어 있다(2단계 반복매매모형). 본 연구의 목적은 MIT/CRE가 개발한 2단계 추정모형을 활용해 거래 빈도가 낮아 실거래 자료를 확보하기 어려운 서울 오피스 가격지수를 산출하는 것이다. ...
부동산 투자시장이 서울 오피스 투자를 중심으로 크게 성장하고 있다. 그럼에도 불구하고 투자 의사결정의 기준이 되는 가격지수는 개발이 미진했다. 부동산 가격지수 산출의 방법론이 잘 알려졌음에도 불구하고 가격지수 개발이 미진한 것은 충분한 거래사례를 확보하기 어렵기 때문이다. 지역이 특정 될수록 이 같은 문제는 심각해질 수 밖에 없다. 유사한 문제에 직면한 MIT/CRE는 이러한 문제를 해결하기 위해 2단계 추정모형을 개발했다. 2단계 추정모형은 분기별 거래사례가 부족하다면 4개 분기의 사례를 합해 가격변동률을 구한 후 이를 Pseudoinverse Matrix를 활용해 분기 수익률로 환원하는 2단계로 구성되어 있다(2단계 반복매매모형). 본 연구의 목적은 MIT/CRE가 개발한 2단계 추정모형을 활용해 거래 빈도가 낮아 실거래 자료를 확보하기 어려운 서울 오피스 가격지수를 산출하는 것이다. 지수 산출에 활용된 실거래 자료는 일부 시점에서 반복매매쌍이 확보되지 못해 전통적인 반복매매모형을 적용하기 어려웠다. 그러나 2단계 추정모형을 활용할 경우 모든 분석시점에 대해 반복매매쌍을 확보할 수 있게 되어 분기별 가격지수를 산출할 수 있었다. 추정된 가격지수는 4분기 통합 자료의 가격변동을 잘 반영하고 있어 실무적으로 활용이 가능할 것으로 기대된다. 본 연구는 2단계 추정모형을 활용해 제한된 거래사례를 활용하더라도 충분히 안정적인 가격지수를 산출할 수 있다는 점을 입증했다는데 의의가 있다. MIT/CRE가 개발한 2단계 추정모형 중 두 번째 단계는 단순히 4분기 수익률을 분기 수익률로 환원하는 기계적인 역할만을 맡게 된다. 따라서 지수 산정에 있어 굳이 반복매매모형을 고집할 이유는 없다. 이에 본 논문에서는 2단계 추정모형 중 첫 번째 단계인 4분기 당 수익률을 산정하는데 있어 반복매매모형이 아닌 헤도닉 모형을 적용한 변형모형을 제안했다(2단계 헤도닉 모형). 이 모형의 장점은 확보된 사례를 모두 활용하여 가격지수를 산출할 수 있다는 점이다. 2단계 반복매매모형의 경우 반복매매쌍을 이루지 못한 자료는 제외되는데 거래사례가 드물 경우 지수의 대표성이나 신뢰성이 낮아지는 문제가 발생한다. 이를 통해 추정된 가격지수 역시 기반이 되는 4분기 통합 자료의 가격변동을 잘 반영했다. 이를 통해 2단계 추정모형의 확장 가능성을 확인할 수 있었으며, 추후 다양한 모형에 기반한 가격지수의 구축이 가능할 것으로 기대된다. 마지막으로 MIT/CRE가 제시한 2단계 추정모형으로 산정된 지수들이 기존 반복매매모형이나 헤도닉모형에 기반한 지수의 한계를 보완할 수 있는 지의 여부를 검토했다. 사례가 부족할 경우 기존 반복매매모형이나 헤도닉모형에 기반한 지수는 신뢰도가 떨어져 오차에 의한 지수변화 폭이 확대되는 문제가 발생한다. 2단계 추정모형은 4분기 사례를 합하는 방식으로 지수의 신뢰성를 향상을 유도한다. 따라서 2단계 추정모형으로 산출한 가격지수는 MSE 및 1계 자기회귀 계수값 등 비교지표에서 더 우수한 값이 나올 것으로 예상된다. 분석 결과는 예상대로 2단계 추정모형으로 산출한 가격지수는 2단계 반복매매지수 및 2단계 헤도닉지수 모두에서 기존의 반복매매지수나 헤도닉지수보다 더 낮은 MSE값과 더 높은 1계 자기회귀 계수값을 보여 지수의 통계적 신뢰성이 개선된 것으로 나타났다. 결론적으로 2단계 추정모형은 서울시 오피스 시장과 같이 거래가 드물어 사례가 제한적인 시장에서 신뢰할 수 있는 가격지수를 산출하는데 유용한 방법론임을 입증할 수 있었다.
부동산 투자시장이 서울 오피스 투자를 중심으로 크게 성장하고 있다. 그럼에도 불구하고 투자 의사결정의 기준이 되는 가격지수는 개발이 미진했다. 부동산 가격지수 산출의 방법론이 잘 알려졌음에도 불구하고 가격지수 개발이 미진한 것은 충분한 거래사례를 확보하기 어렵기 때문이다. 지역이 특정 될수록 이 같은 문제는 심각해질 수 밖에 없다. 유사한 문제에 직면한 MIT/CRE는 이러한 문제를 해결하기 위해 2단계 추정모형을 개발했다. 2단계 추정모형은 분기별 거래사례가 부족하다면 4개 분기의 사례를 합해 가격변동률을 구한 후 이를 Pseudoinverse Matrix를 활용해 분기 수익률로 환원하는 2단계로 구성되어 있다(2단계 반복매매모형). 본 연구의 목적은 MIT/CRE가 개발한 2단계 추정모형을 활용해 거래 빈도가 낮아 실거래 자료를 확보하기 어려운 서울 오피스 가격지수를 산출하는 것이다. 지수 산출에 활용된 실거래 자료는 일부 시점에서 반복매매쌍이 확보되지 못해 전통적인 반복매매모형을 적용하기 어려웠다. 그러나 2단계 추정모형을 활용할 경우 모든 분석시점에 대해 반복매매쌍을 확보할 수 있게 되어 분기별 가격지수를 산출할 수 있었다. 추정된 가격지수는 4분기 통합 자료의 가격변동을 잘 반영하고 있어 실무적으로 활용이 가능할 것으로 기대된다. 본 연구는 2단계 추정모형을 활용해 제한된 거래사례를 활용하더라도 충분히 안정적인 가격지수를 산출할 수 있다는 점을 입증했다는데 의의가 있다. MIT/CRE가 개발한 2단계 추정모형 중 두 번째 단계는 단순히 4분기 수익률을 분기 수익률로 환원하는 기계적인 역할만을 맡게 된다. 따라서 지수 산정에 있어 굳이 반복매매모형을 고집할 이유는 없다. 이에 본 논문에서는 2단계 추정모형 중 첫 번째 단계인 4분기 당 수익률을 산정하는데 있어 반복매매모형이 아닌 헤도닉 모형을 적용한 변형모형을 제안했다(2단계 헤도닉 모형). 이 모형의 장점은 확보된 사례를 모두 활용하여 가격지수를 산출할 수 있다는 점이다. 2단계 반복매매모형의 경우 반복매매쌍을 이루지 못한 자료는 제외되는데 거래사례가 드물 경우 지수의 대표성이나 신뢰성이 낮아지는 문제가 발생한다. 이를 통해 추정된 가격지수 역시 기반이 되는 4분기 통합 자료의 가격변동을 잘 반영했다. 이를 통해 2단계 추정모형의 확장 가능성을 확인할 수 있었으며, 추후 다양한 모형에 기반한 가격지수의 구축이 가능할 것으로 기대된다. 마지막으로 MIT/CRE가 제시한 2단계 추정모형으로 산정된 지수들이 기존 반복매매모형이나 헤도닉모형에 기반한 지수의 한계를 보완할 수 있는 지의 여부를 검토했다. 사례가 부족할 경우 기존 반복매매모형이나 헤도닉모형에 기반한 지수는 신뢰도가 떨어져 오차에 의한 지수변화 폭이 확대되는 문제가 발생한다. 2단계 추정모형은 4분기 사례를 합하는 방식으로 지수의 신뢰성를 향상을 유도한다. 따라서 2단계 추정모형으로 산출한 가격지수는 MSE 및 1계 자기회귀 계수값 등 비교지표에서 더 우수한 값이 나올 것으로 예상된다. 분석 결과는 예상대로 2단계 추정모형으로 산출한 가격지수는 2단계 반복매매지수 및 2단계 헤도닉지수 모두에서 기존의 반복매매지수나 헤도닉지수보다 더 낮은 MSE값과 더 높은 1계 자기회귀 계수값을 보여 지수의 통계적 신뢰성이 개선된 것으로 나타났다. 결론적으로 2단계 추정모형은 서울시 오피스 시장과 같이 거래가 드물어 사례가 제한적인 시장에서 신뢰할 수 있는 가격지수를 산출하는데 유용한 방법론임을 입증할 수 있었다.
The real estate investment markets are significantly growing, centered on Seoul office investments. Nonetheless, the price index, which is the basis of investment decisions, has not been developed. Even though the methodology of real estate price index calculation is established, efforts for the pri...
The real estate investment markets are significantly growing, centered on Seoul office investments. Nonetheless, the price index, which is the basis of investment decisions, has not been developed. Even though the methodology of real estate price index calculation is established, efforts for the price index development are insufficient because it is difficult to obtain enough transaction cases. If the areas for real estate trading are specified in further details, then these problems become more serious. Faced with similar problems, MIT/CRE developed a a two-stage frequency conversion procedure. This model consists of a 2-stage repeated trading model in which if the amount of quarterly trading cases is insufficient, the price change rate is obtained by summing up the trading cases of the four quarters, and then converted to the quarterly profitability using the pseudoinverse matrix (2-stage repeated trading model). This study aims to construct the Seoul Offices Price Index, which is difficult to estimate due to the difficulty of acquiring actual transaction data associated with a low transaction frequency, using a two-stage frequency conversion procedure developed by MIT/CRE. For the actual trading data used in the index calculation, pairs of repeated trading at some point could not secured, making it difficult to apply the conventional repeated trading model to them. however, in use of the proposed a two-stage frequency conversion procedure, it is possible to obtain a repeated trading pair for every analysis time point, so that a quarterly price index can be calculated. The estimated price index reflects the price fluctuations of the 4 quarters of consolidated data and is expected to be practically applicable. This study is significant in that the 2-stage estimation model proved that even if a limited number of transaction cases are used, it can produce a sufficiently stable price index. The second step of the a two-stage frequency conversion procedure plays a mere mechanical role of converting the four-quarter returns to the quarterly returns. Thus, to construct an index, there is no reason to stick to the repeated sale model in the first stage. In this study, we proposed a 2-stage estimation model which use hedonic model in first stage, instead of the repeated sale model(2-stage hedonic model). This model has advantages of using all secured cases of transactions in calculating the price index. The 2-stage repeated trading model excludes data without repeated trading pairs, posing problems of lowering the index's representation or reliability in case of a small number of cases of transactions. The price index, estimated by the proposed model, well reflected the price fluctuations of 4 quarters of integrated data. We thus confirmed the expandability of the 2-stage estimation model, and expect to develop price indices based on diverse models in the future. Lastly, we examined whether the a 2-stage frequency conversion procedure could complement the limitations of indices calculated by the existing repeated trading model or the hedonic model. In case of Thinly-Traded market the indices, calculated by the existing repeated trading model or the hedonic model, lower their reliability, creating the problem of increasing an index change range due to errors. The 2-stage frequency conversion procedure can improve the reliability of indices by summing up 4 quarters of cases of transaction. Thus, the price indices, calculated by the 2-stage frequency conversion procedure, are expected to offer better comparative indices such as MSE and first-order auto-regression coefficient. The analysis revealed this: price indices, calculated by the 2-stage frequency conversion procedure, offered lower MSE values and higher first-order auto-regression coefficient in all of 2-stage repeated sale index and 2-stage hedonic index compared to the existing repeated sale indices or hedonic indices. This suggested that the indices' statistical reliability based on the proposed model improved. In conclusion, the 2-stage frequency conversion procedure proved to be a useful methodology to calculate reliable price indices in markets with Thinly-Traded market like Seoul Office Markets.
The real estate investment markets are significantly growing, centered on Seoul office investments. Nonetheless, the price index, which is the basis of investment decisions, has not been developed. Even though the methodology of real estate price index calculation is established, efforts for the price index development are insufficient because it is difficult to obtain enough transaction cases. If the areas for real estate trading are specified in further details, then these problems become more serious. Faced with similar problems, MIT/CRE developed a a two-stage frequency conversion procedure. This model consists of a 2-stage repeated trading model in which if the amount of quarterly trading cases is insufficient, the price change rate is obtained by summing up the trading cases of the four quarters, and then converted to the quarterly profitability using the pseudoinverse matrix (2-stage repeated trading model). This study aims to construct the Seoul Offices Price Index, which is difficult to estimate due to the difficulty of acquiring actual transaction data associated with a low transaction frequency, using a two-stage frequency conversion procedure developed by MIT/CRE. For the actual trading data used in the index calculation, pairs of repeated trading at some point could not secured, making it difficult to apply the conventional repeated trading model to them. however, in use of the proposed a two-stage frequency conversion procedure, it is possible to obtain a repeated trading pair for every analysis time point, so that a quarterly price index can be calculated. The estimated price index reflects the price fluctuations of the 4 quarters of consolidated data and is expected to be practically applicable. This study is significant in that the 2-stage estimation model proved that even if a limited number of transaction cases are used, it can produce a sufficiently stable price index. The second step of the a two-stage frequency conversion procedure plays a mere mechanical role of converting the four-quarter returns to the quarterly returns. Thus, to construct an index, there is no reason to stick to the repeated sale model in the first stage. In this study, we proposed a 2-stage estimation model which use hedonic model in first stage, instead of the repeated sale model(2-stage hedonic model). This model has advantages of using all secured cases of transactions in calculating the price index. The 2-stage repeated trading model excludes data without repeated trading pairs, posing problems of lowering the index's representation or reliability in case of a small number of cases of transactions. The price index, estimated by the proposed model, well reflected the price fluctuations of 4 quarters of integrated data. We thus confirmed the expandability of the 2-stage estimation model, and expect to develop price indices based on diverse models in the future. Lastly, we examined whether the a 2-stage frequency conversion procedure could complement the limitations of indices calculated by the existing repeated trading model or the hedonic model. In case of Thinly-Traded market the indices, calculated by the existing repeated trading model or the hedonic model, lower their reliability, creating the problem of increasing an index change range due to errors. The 2-stage frequency conversion procedure can improve the reliability of indices by summing up 4 quarters of cases of transaction. Thus, the price indices, calculated by the 2-stage frequency conversion procedure, are expected to offer better comparative indices such as MSE and first-order auto-regression coefficient. The analysis revealed this: price indices, calculated by the 2-stage frequency conversion procedure, offered lower MSE values and higher first-order auto-regression coefficient in all of 2-stage repeated sale index and 2-stage hedonic index compared to the existing repeated sale indices or hedonic indices. This suggested that the indices' statistical reliability based on the proposed model improved. In conclusion, the 2-stage frequency conversion procedure proved to be a useful methodology to calculate reliable price indices in markets with Thinly-Traded market like Seoul Office Markets.
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