국문초록 헤도닉 가격모형을 이용한 상해 아파트의 가격결정 분석 중국 부동산 산업의 불균형적 발전으로 인해 최근 몇 년간 일부 지역과 개별 도시의 경우 주택 가격이 빠르게 증가하고 있어 사람들은 부동산 시장의 가격문제에 대해 큰 관심을 갖게 되었다. 본 연구는 상해시 중심구역에 위치한 아파트의 내재적 특성이 아파트 가격에 어느 정도 영향을 미치는지를 파악하기 위해 헤도닉 가격모형을 이용하여 아파트 특성변수들의 탄력성과 한계효과를 추정하였다. 본 연구의 모형에 대한 분석 절차는 다음과 같다. 먼저 ...
국문초록 헤도닉 가격모형을 이용한 상해 아파트의 가격결정 분석 중국 부동산 산업의 불균형적 발전으로 인해 최근 몇 년간 일부 지역과 개별 도시의 경우 주택 가격이 빠르게 증가하고 있어 사람들은 부동산 시장의 가격문제에 대해 큰 관심을 갖게 되었다. 본 연구는 상해시 중심구역에 위치한 아파트의 내재적 특성이 아파트 가격에 어느 정도 영향을 미치는지를 파악하기 위해 헤도닉 가격모형을 이용하여 아파트 특성변수들의 탄력성과 한계효과를 추정하였다. 본 연구의 모형에 대한 분석 절차는 다음과 같다. 먼저 헤도닉 가격기법에서 많이 활용되는 함수형태(선형, 세미로그형, 이중로그형)에 대해 다중회귀를 실시하였고 독립변수의 유의수준, 잔차의 정규성, 그리고 다중공선성, 자기상관, 이분산의 존재 여부를 확인하였다. 위의 세 가지 모형은 잔차정규분포의 요건을 충족하지 못하기 때문에 본 연구는 모형에 대해 종속변수과 일 부분 독립변수에 대해 자연로그를 취한 수정을 하였다. 그리고 본 연구에서는 채택된 모형에서 이분산 문제도 존재하기 때문에 이를 해결하기 위해 HAC방법과 WLS방법을 적용하였다. HAC방법의 회귀결과는 WLS방법에 비해 잔차의 정규성과 독립변수의 유의수준 등의 요건을 더욱 잘 충족하기 때문에 본 연구는HAC방볍의 회귀결과를 기준으로 회귀식을 도출하였다. 본 연구의 분석 결과를 보면 아파트의 면적과 녹지율이 아파트 가격에 가장 많은 영향을 끼치는 것으로 나타났다(탄력성 기준). 다른 조건이 일정할 때 면적이 1㎡커질수록 아파트 가격은 약 91440위안씩 상승하는 것으로 나타났으며, 녹지율이 1%높아질수록 아파트 가격은 약 7250위안씩 상승하는 것으로 나타났다. 인민광장과의 거리 및 지하철역과의 거리는 아파트 가격에 대한 영향력이 예상보다 작는 것을 나타났으며 특히 선정한 변수 중에 지하철역과의 거리는 제일 작는 것을 나타났다.
국문초록 헤도닉 가격모형을 이용한 상해 아파트의 가격결정 분석 중국 부동산 산업의 불균형적 발전으로 인해 최근 몇 년간 일부 지역과 개별 도시의 경우 주택 가격이 빠르게 증가하고 있어 사람들은 부동산 시장의 가격문제에 대해 큰 관심을 갖게 되었다. 본 연구는 상해시 중심구역에 위치한 아파트의 내재적 특성이 아파트 가격에 어느 정도 영향을 미치는지를 파악하기 위해 헤도닉 가격모형을 이용하여 아파트 특성변수들의 탄력성과 한계효과를 추정하였다. 본 연구의 모형에 대한 분석 절차는 다음과 같다. 먼저 헤도닉 가격기법에서 많이 활용되는 함수형태(선형, 세미로그형, 이중로그형)에 대해 다중회귀를 실시하였고 독립변수의 유의수준, 잔차의 정규성, 그리고 다중공선성, 자기상관, 이분산의 존재 여부를 확인하였다. 위의 세 가지 모형은 잔차 정규분포의 요건을 충족하지 못하기 때문에 본 연구는 모형에 대해 종속변수과 일 부분 독립변수에 대해 자연로그를 취한 수정을 하였다. 그리고 본 연구에서는 채택된 모형에서 이분산 문제도 존재하기 때문에 이를 해결하기 위해 HAC방법과 WLS방법을 적용하였다. HAC방법의 회귀결과는 WLS방법에 비해 잔차의 정규성과 독립변수의 유의수준 등의 요건을 더욱 잘 충족하기 때문에 본 연구는HAC방볍의 회귀결과를 기준으로 회귀식을 도출하였다. 본 연구의 분석 결과를 보면 아파트의 면적과 녹지율이 아파트 가격에 가장 많은 영향을 끼치는 것으로 나타났다(탄력성 기준). 다른 조건이 일정할 때 면적이 1㎡커질수록 아파트 가격은 약 91440위안씩 상승하는 것으로 나타났으며, 녹지율이 1%높아질수록 아파트 가격은 약 7250위안씩 상승하는 것으로 나타났다. 인민광장과의 거리 및 지하철역과의 거리는 아파트 가격에 대한 영향력이 예상보다 작는 것을 나타났으며 특히 선정한 변수 중에 지하철역과의 거리는 제일 작는 것을 나타났다.
ABSTRACT Apartment pricing in Shanghai based on hedonic price model Due to the imbalanced development of China’s real estate industry, housing prices in some areas and individual cities have been increasing rapidly in recent years, which has aroused people’s wide concern about the price...
ABSTRACT Apartment pricing in Shanghai based on hedonic price model Due to the imbalanced development of China’s real estate industry, housing prices in some areas and individual cities have been increasing rapidly in recent years, which has aroused people’s wide concern about the price problem of the real estate market. In order to master the characteristics of the apartments in the central area of Shanghai and the degree of their influence on the price of the apartments, this paper uses hedonic price model to estimate the price elasticity and implicit marginal price of apartment characteristics variables. The analysis steps of the model in this paper are as follows. Firstly, we make multiple regression analysis to the function form commonly used in hedonic price method, and confirm the significance level of independent variable, the normality of residual, multicollinearity, autocorrelation, heteroscedasticity and so on. Since the residuals of the above three models do not obey the normal distribution, this paper has carried out the transformation of the model. And there is heteroscedasticity problem in the model used in this paper. In order to solve this problem, we use the HAC Standard errors and weighted least square method. In the result of HAC regression analysis, the normality of residuals and the significance level of independent variables are better, so this paper takes the regression analysis results of HAC as the benchmark for analysis. The estimation result shows that apartment area and greening rate have the biggest influence on price(based on price elasticity).When other conditions are fixed, the price will rise by about 91,4440 yuan for every 1㎡increase in area, and the price will increase by about 7,250 yuan for every 1% increase in greening rate. The distance to the People’s Square and the distance to the subway station have less impact on apartment prices than expected. In particular, the distance to the subway station had the least effect among the selected variables.
ABSTRACT Apartment pricing in Shanghai based on hedonic price model Due to the imbalanced development of China’s real estate industry, housing prices in some areas and individual cities have been increasing rapidly in recent years, which has aroused people’s wide concern about the price problem of the real estate market. In order to master the characteristics of the apartments in the central area of Shanghai and the degree of their influence on the price of the apartments, this paper uses hedonic price model to estimate the price elasticity and implicit marginal price of apartment characteristics variables. The analysis steps of the model in this paper are as follows. Firstly, we make multiple regression analysis to the function form commonly used in hedonic price method, and confirm the significance level of independent variable, the normality of residual, multicollinearity, autocorrelation, heteroscedasticity and so on. Since the residuals of the above three models do not obey the normal distribution, this paper has carried out the transformation of the model. And there is heteroscedasticity problem in the model used in this paper. In order to solve this problem, we use the HAC Standard errors and weighted least square method. In the result of HAC regression analysis, the normality of residuals and the significance level of independent variables are better, so this paper takes the regression analysis results of HAC as the benchmark for analysis. The estimation result shows that apartment area and greening rate have the biggest influence on price(based on price elasticity).When other conditions are fixed, the price will rise by about 91,4440 yuan for every 1㎡increase in area, and the price will increase by about 7,250 yuan for every 1% increase in greening rate. The distance to the People’s Square and the distance to the subway station have less impact on apartment prices than expected. In particular, the distance to the subway station had the least effect among the selected variables.
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