[논문]주택매매가격 및 전세가격 변화에 따른 전세/매매가격비율 변동 분석

박재현; 이상효; 김재준

문제 정의

즉 분산분해분석은 한 변수의 기간을 늘려가면서 얻어지는 예측오차의 분산에서 모형 내 개별 설명변수의 변동에 기인하는 부분이 차지하는 비중을 백분율로 계산하여 상대적 기여도를 나타낸 것이다(박종철, 2008). 따라서 본 논문에서는 분산분해분석을 통해 전세/매매가격비율과 주택매매 및 전세가격 등 각 변수 서로 간에 얼마만큼의 영향력을 미치는지 분석하였다. 전세/매매가격비율의 변동에 대하여 전세/매매가격비율 그 자체는 1개월에는 약 80.
이러한 주택시장상황을 예측하는 지표로 전세/매매가격비율은 매우 중요하다. 본 논문에서는 벡터자기회귀모형을 활용하여 전세/매매가격비율과 주택매매가격 및 주택전세가격 사이의 동태적 관계성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 논문에서는 주택매매가격 및 주택전세가격을 측정하는 지표로써 주택매매가격지수 및 주택전세가격지수를 활용하였다.
이에 검정하기 위해서는 시계열 자료에 단위근이 존재하는지를 확인하여야 하면 단위근이 준재하게 되면 시계열 자료가 안정적이지 않음을 의미한다(이희석, 2007). 본 논문에서는 시계열 자료의 안정성을 검정하기 위하여 가장 널리 사용되고 있는 Dickey and Fuller(1979)의 ADF(Augmented Dickey-Fuller) 검정방법을 통해 단위근 존재 유무를 검증하였다.
본 논문의 목적은 전세/매매가격비율과 주택매매가격및 주택전세가격 사이의 동태적 관계성을 분석하는 것이다. 이에 본 논문에서는 국민은행 통계자료인 주택매매가격지수, 주택전세가격지수, 전세/매매가격비율을 활용하여 분석을 수행하였다.
실제로 전세/매매가격비율이 주택시장의 상황을 파악하는 중요한 지표임에도 불구하고 그림 1에서 확인할 수 있듯이 주택매매가격 및 주택전세가격과 전세/매매가격 비율 간의 관계를 확인하기는 용이하지 않기 때문에 전세/매매가격 비율이 의미하는 바를 명확하게 해석할 수 없다. 이에 따라 본 논문에서는 벡터자기회귀 모형을 통해 전세/매매가격 비율과 매매 및 전세가격 간의 동태적 관계성을 분석하여 전세/매매가격 비율이 국내 주택시장에서 의미하는 바를 정확하게 파악하고자 한다.
이에 따라 본 연구에서는 전세/매매가격비율의 변동과 부동산가격 즉 주택매매가격 및 전세가격 사이의 동태적 관계성, 즉 시간의 흐름에 따라 변수 서로 간에 영향을 미쳐 나타나는 변동양상을 분석하여 전세/매매가격비율 변동의 의미를 파악하는 것을 목적으로 한다.

가설 설정

F값이 임계치보다 크면 부여된 조건의 영향이 큰 것으로 보고 귀무가설 H0 : α = 0 또는 H0 : δ = 0을 기각하게 되고 X 차분항은 회귀식 내에 포함시키게 된다.

제안 방법

본 논문에서 활용한 상기 세 개의 시계열 분석 변수는 1999년 1월부터 2009년 11월까지의 월별 자료이다. 또한 분석을 위하여 상기 세 개의 시계열 변수를 로그변환하여 수준변수로 활용하였다.
이를 통해 객관적으로 시간의 흐름에 따라 한변수의 변동이 다른 변수에 어떻게 영향을 미치는지 효과적으로 분석할 수 있는 벡터자기회귀모형을 구성하여 분석을 수행하였다. 벡터자기회귀모형을 활용하여 분석을 수행하기 앞서 먼저 ADF 단위근 검정을 수행하였는데 각 수준변수들이 불안정한 시계열로 나타났다. 하지만 1차차분변수들의 경우 단위근을 포함하지 않는 안정된 시계열로 나타났다.
즉 특정변수의 단위당 충격(unit shock)의 크기에 해당하는 충격을 자체 변수 및 모형 내 다른 변수에 미치는 영향을 의미한다(박종철, 2008). 본 연구에서는 충격반응 분석을 통해 전세/매매가격비율과 주택매매 및 전세가격에 일정한 충격을 가한 후 모형 내 변수들의 동태성을 분석하였다. 먼저 각 변수들의 충격에 대한 전세/매매가격비율의 변동과정을 살펴보면 전세/매매가격비율은 자체 충격에 대하여 7개월까지 양(+) 변동을 나타냈으며 이후에는 (-)의 변동을 나타냈다.
본 논문에서는 벡터자기회귀모형을 활용하여 전세/매매가격비율과 주택매매가격 및 주택전세가격 사이의 동태적 관계성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 논문에서는 주택매매가격 및 주택전세가격을 측정하는 지표로써 주택매매가격지수 및 주택전세가격지수를 활용하였다. 주택매매가격지수, 주택전세가격지수, 전세/매매가격비율의 데이터는 국민은행 통계자료를 활용하였다.
각 변수에 대한 시계열 자료는 1999년 1월부터 2009년 11월까지의 월별 자료이며 분석을 위하여 로그변환하여 수준변수로 활용하였다. 이를 통해 객관적으로 시간의 흐름에 따라 한변수의 변동이 다른 변수에 어떻게 영향을 미치는지 효과적으로 분석할 수 있는 벡터자기회귀모형을 구성하여 분석을 수행하였다. 벡터자기회귀모형을 활용하여 분석을 수행하기 앞서 먼저 ADF 단위근 검정을 수행하였는데 각 수준변수들이 불안정한 시계열로 나타났다.
이에 따라 본 논문에서는 전세/매매가격비율의 의미를 파악하기 위해서 벡터자기회귀모형을 활용하여 전세/매매 가격비율, 주택매매가격, 주택전세가격의 동태적을 분석하였다.
본 논문의 목적은 전세/매매가격비율과 주택매매가격및 주택전세가격 사이의 동태적 관계성을 분석하는 것이다. 이에 본 논문에서는 국민은행 통계자료인 주택매매가격지수, 주택전세가격지수, 전세/매매가격비율을 활용하여 분석을 수행하였다.
전세/매매가격비율과 주택매매 및 전세가격 변동 간의 동태적 관계성을 분석하기 위하여 주택매매 및 전세가격은 국민은행 주택매매가격지수와 주택전세가격지수를 활용하였다. 마찬가지로 전세/매매가격비율 역시 국민은행 통계자료를 활용하였다.

대상 데이터

주택매매가격지수, 주택전세가격지수, 전세/매매가격비율의 데이터는 국민은행 통계자료를 활용하였다. 각 변수에 대한 시계열 자료는 1999년 1월부터 2009년 11월까지의 월별 자료이며 분석을 위하여 로그변환하여 수준변수로 활용하였다. 이를 통해 객관적으로 시간의 흐름에 따라 한변수의 변동이 다른 변수에 어떻게 영향을 미치는지 효과적으로 분석할 수 있는 벡터자기회귀모형을 구성하여 분석을 수행하였다.
본 논문에서 사용한 자료들은 1999년 1월부터 2009년 11월까지 서울특별시를 대상으로 한 월별 시계열 자료이다. 먼저 분석 변수들의 안정성 여부를 검증하기 위해서 단위근 검정을 수행한 후 Granger 인과관계 검정을 통해 분석 변수들 사이의 인과관계를 판단하였다.
마찬가지로 전세/매매가격비율 역시 국민은행 통계자료를 활용하였다. 본 논문에서 활용한 상기 세 개의 시계열 분석 변수는 1999년 1월부터 2009년 11월까지의 월별 자료이다. 또한 분석을 위하여 상기 세 개의 시계열 변수를 로그변환하여 수준변수로 활용하였다.
이를 위해 본 논문에서는 주택매매가격 및 주택전세가격을 측정하는 지표로써 주택매매가격지수 및 주택전세가격지수를 활용하였다. 주택매매가격지수, 주택전세가격지수, 전세/매매가격비율의 데이터는 국민은행 통계자료를 활용하였다. 각 변수에 대한 시계열 자료는 1999년 1월부터 2009년 11월까지의 월별 자료이며 분석을 위하여 로그변환하여 수준변수로 활용하였다.

데이터처리

이후 Granger 인과관계 검정을 수행하여 각 변수들 간의 인과관계를 확인하였으며 적정 시차 검정을 수행하여 적정 시차를 1로 결정하였다. Johansen 검정법을 활용하여 공적분 분석을 수행한 결과 수준변수 간에 공적분이 발생하지 않음에 따라 벡터자기회귀모형을 설정하였다. 벡터자기회귀모형을 활용하여 분산분해분석을 수행한 결과를 정리하면 다음과 같다.
또한 적정시차 검정을 통해 분석에 적합한 모형 설정을 위한 모형의 시차를 결정하였으며 수준변수들의 선형관계 유무를 확인하기 위해 공적분 검정을 수행하였다. 공적분 검정 결과 변수들 사이에 공적분이 존재하지 않는 것으로 나타나 본 논문에서는 벡터자기회귀모형을 설정하여 분산분해분석과 충격반응분석을 수행하였다.
먼저 분석 변수들의 안정성 여부를 검증하기 위해서 단위근 검정을 수행한 후 Granger 인과관계 검정을 통해 분석 변수들 사이의 인과관계를 판단하였다. 또한 적정시차 검정을 통해 분석에 적합한 모형 설정을 위한 모형의 시차를 결정하였으며 수준변수들의 선형관계 유무를 확인하기 위해 공적분 검정을 수행하였다. 공적분 검정 결과 변수들 사이에 공적분이 존재하지 않는 것으로 나타나 본 논문에서는 벡터자기회귀모형을 설정하여 분산분해분석과 충격반응분석을 수행하였다.
본 논문에서 사용한 자료들은 1999년 1월부터 2009년 11월까지 서울특별시를 대상으로 한 월별 시계열 자료이다. 먼저 분석 변수들의 안정성 여부를 검증하기 위해서 단위근 검정을 수행한 후 Granger 인과관계 검정을 통해 분석 변수들 사이의 인과관계를 판단하였다. 또한 적정시차 검정을 통해 분석에 적합한 모형 설정을 위한 모형의 시차를 결정하였으며 수준변수들의 선형관계 유무를 확인하기 위해 공적분 검정을 수행하였다.
하지만 단위근이 존재하는 불안정 시계열 간에 공적분이 존재하게 되면 벡터자기회귀모형에서 오차수정항을 포함한 벡터오차수정모형(VECM : Vector Error Correction Model)을 이용하여 분석을 수행하여야 한다(박종철, 2007). 본 논문에서 공적분 검정을 수행한 결과 공적분이 존재하지 않았기 때문에 벡터자기회귀모형을 통해 분석을 수행하였다.
본 논문에서는 Eviews-5.1 통계 소프트웨어를 사용하여 분석을 수행하였다.
본 논문에서는 가장 널리 활용되어지는 공적분 검정방 법인 Johansen 검정법을 수행한 결과 공적분이 존재하지 않는 것으로 나타나 벡터자기회귀모형을 통해 분석을 수행하였다.
본 논문에서는 표 5와 같이 0.1 유의수준에서 Granger 인과관계 검정을 수행하였으며 그 결과를 토대로 벡터자기회귀모형을 구성하여 분산분해분석과 충격반응분석을 수행하였다.
시차의 길이를 적절히 두고 추정하되 두 식을 각각 한번은 그대로 추정하고, 또 한번은 α = 0 for Aj, δ = 0 for Aj의 조건 하에서 추정한 다음 귀무가설의 F검정을 실시 한다.
하지만 1차차분변수들의 경우 단위근을 포함하지 않는 안정된 시계열로 나타났다. 이후 Granger 인과관계 검정을 수행하여 각 변수들 간의 인과관계를 확인하였으며 적정 시차 검정을 수행하여 적정 시차를 1로 결정하였다. Johansen 검정법을 활용하여 공적분 분석을 수행한 결과 수준변수 간에 공적분이 발생하지 않음에 따라 벡터자기회귀모형을 설정하였다.

이론/모형

이러한 이유로 적정시차의 선정이 매우 중요하다(장수자, 2006). 벡터자기회귀모형의 적정시차는 AIC(Akaike information criteria), SIC(Schwarz information criteria), HQ(Hannan-Quinn information criteria)을 이용하여 결정한다(강효녕, 2008). 본 논문에서 적정시차를 검정한 결과 SIC 기준으로 시차가 2인 경우 적정시차임을 확인하였다.

성능/효과

두 번째 주택매매가격의 경우 주택전세가격에 미미한 영향을 미치는 것으로 나타났지만 상대적으로 주택전세 가격은 주택매매가격에 상대적으로 더 큰 영향력을 나타냈다. 충격반응분석 결과 전세/매매가격비율의 충격이 발생하면 초기에는 주택매매가격이 음(-)의 변동을 나타내지만 일정시간이 지난 후에 결국 변동양상이 양(+)으로 바뀌는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 충격반응 분석을 통해 전세/매매가격비율과 주택매매 및 전세가격에 일정한 충격을 가한 후 모형 내 변수들의 동태성을 분석하였다. 먼저 각 변수들의 충격에 대한 전세/매매가격비율의 변동과정을 살펴보면 전세/매매가격비율은 자체 충격에 대하여 7개월까지 양(+) 변동을 나타냈으며 이후에는 (-)의 변동을 나타냈다. 또한 전세/매매가격비율은 주택매매가격 충격에 대하여 2개월에 약 0.
벡터자기회귀모형의 적정시차는 AIC(Akaike information criteria), SIC(Schwarz information criteria), HQ(Hannan-Quinn information criteria)을 이용하여 결정한다(강효녕, 2008). 본 논문에서 적정시차를 검정한 결과 SIC 기준으로 시차가 2인 경우 적정시차임을 확인하였다.
분산분해분석 결과 전세/매매가격비율에 대한 주택매매가격과 주택전세가격의 영향력을 비교해보면 주택전세 가격의 영향이 더 큰 것으로 나타났다. 하지만 그 영향력 정도는 일정 시점이 지나면 거의 일정해지는 것으로 나타났다.
전세/매매비율, 주택매매가격, 주택전세가격에 대한 수준변수의 단위근 검정결과 DF-t 통계값이 1%, 5%, 10% 임계값보다 크게 나옴에 따라 단위근이 있다는 귀무가설 H 0 을 기각하지 못하는 것으로 나타났다. 이에 따라 수준 변수를 1차 차분한 변수들을 활용하여 단위근 존재 유무를 재검정하였으며 그 결과 1차 차분변수들의 시계열이 안정적임을 확인하였다.
0001% 음(-)의 변동을 나타냈다. 이후 8개월부터 변동이 양(+)의 방향으로 바뀌었으며 최종 10개월에는 약 6.84E-05% 양(+)의 변동을 나타났다. 주택전세가격 충격에 대해서 전세/매매가격비율은 초기에 약 0.
9%의 설명력을 나타냈다. 이후 최종 10개월에는 약 8.8%의 설명력으로 그 정도가 약간 감소하였다. 주택전세가격은 전세 /매매가격비율의 변동에 대하여 초기에는 약 19.
7%의 설명력을 나타냈다. 전세/매매가격비율의 경우는 주택매매가격의 변동에 대하여 2개월까지 약 46.4%의 설명력을 나타냈지만 이후 미미한 증감을 반복하다가 최종 10개월에는 약 45.4%의 설명력을 나타냈다. 주택전세가격은 주택매매가격의 변동에 대하여 초기에 약 27.
따라서 본 논문에서는 분산분해분석을 통해 전세/매매가격비율과 주택매매 및 전세가격 등 각 변수 서로 간에 얼마만큼의 영향력을 미치는지 분석하였다. 전세/매매가격비율의 변동에 대하여 전세/매매가격비율 그 자체는 1개월에는 약 80.1% 정도의 설명력을 가지고 있었으며 그 정도가 지속적으로 감소하여 최종 10개월에는 약 63.9%의 설명력을 나타냈다. 주택매매가격의 경우는 전세/매매가격비율의 변동에 대하여 초기에는 거의 설명력을 나타내지 않았지만 2개월에는 약 7.
전세/매매비율, 주택매매가격, 주택전세가격에 대한 수준변수의 단위근 검정결과 DF-t 통계값이 1%, 5%, 10% 임계값보다 크게 나옴에 따라 단위근이 있다는 귀무가설 H 0 을 기각하지 못하는 것으로 나타났다. 이에 따라 수준 변수를 1차 차분한 변수들을 활용하여 단위근 존재 유무를 재검정하였으며 그 결과 1차 차분변수들의 시계열이 안정적임을 확인하였다.
주택매매가격과 주택전세가격의 분산분해 분석 결과를 살펴보면 주택매매가격은 주택전세가격에 상대적으로 주택전세가격이 주택매매가격에 더 큰 영향을 미치고 있음을 확인할 수 있다.
4%의 설명력을 나타냈다. 주택매매가격은 주택전세가격의 변동에 대하여 지속적으로 그 설명력이 증가하여 최종 10개월에 0.7%의 설명력을 나타냈다.
9%의 설명력을 나타냈다. 주택매매가격의 경우는 전세/매매가격비율의 변동에 대하여 초기에는 거의 설명력을 나타내지 않았지만 2개월에는 약 7.2% 정도의 설명력을 가지고 있었으며 그 정도가 지속적으로 증가하여 5개월에는 약 8.9%의 설명력을 나타냈다. 이후 최종 10개월에는 약 8.
주택전세가격은 자체 충격에 대하여 초기에 양(+)의 방향으로 변동이 나타났지만 이후 5개월부터 변동은 음(-)의 방향으로 전환되어 8개월에는 약 0.0004%의 변동이 나타났다. 하지만 다시 변동양상이 변화되어 최종 10개월에는 약 0.
8%의 설명력으로 그 정도가 약간 감소하였다. 주택전세가격은 전세 /매매가격비율의 변동에 대하여 초기에는 약 19.9%의 설명력을 나타냈으며 이후 미미한 설명력의 증감을 반복하다가 최종 10개월에는 약 27.3%의 설명력을 나타냈다.
4%의 설명력을 나타냈다. 주택전세가격은 주택매매가격의 변동에 대하여 초기에 약 27.7%의 설명력을 나타냈으며 이후 지속적으로 설명력이 증가하여 최종 10개월에는 약 31.9%의 설명력을 나타냈다.
주택전세가격의 변동에 대하여 주택전세가격 자체는 1개월에 100%의 설명력을 나타냈으나 이후 지속적으로 감소하여 최종 10개월에는 96.9%의 설명력을 나타냈다. 전세/매매가격 비율의 경우는 주택전세가격의 변동에 대하여 초기에는 설명력이 나타나지 않았지만 이후 지속적으로 증가하여 10개월에는 약 2.
첫 번째 주택매매가격보다 주택전세가격이 전세/매매 가격비율에 더 큰 영향력을 나타냈다. 즉 전세가격의 증가에 따른 전세/매매가격비율의 변동과정이 주택매매가격의 증가에 따른 전세/매매가격비율의 변동과정보다 더 이른 시기에 전환되게 된다.
두 번째 주택매매가격의 경우 주택전세가격에 미미한 영향을 미치는 것으로 나타났지만 상대적으로 주택전세 가격은 주택매매가격에 상대적으로 더 큰 영향력을 나타냈다. 충격반응분석 결과 전세/매매가격비율의 충격이 발생하면 초기에는 주택매매가격이 음(-)의 변동을 나타내지만 일정시간이 지난 후에 결국 변동양상이 양(+)으로 바뀌는 것을 확인하였다. 즉 전세/매매가격비율의 충격은 즉각적으로 주택매매가격의 증가를 나타내지는 않지만 향후에는 주택가격이 증가함을 확인할 수 있다.

후속연구

즉 전세/매매가격비율의 충격은 즉각적으로 주택매매가격의 증가를 나타내지는 않지만 향후에는 주택가격이 증가함을 확인할 수 있다. 그러므로 전세/매매가격비율 증가를 단순히 추세적 경향으로 판단하기보다는 향후 주택가격이 상승할 수 있는 전조인 것으로 받아들여야 할 것으로 판단된다. 즉 전세가격 상승이 결국 공간수요의 증가를 나타내며 결국 이러한 공간 수요 증가는 주택가격을 상승시키게 되는 것이다.
그러므로 전세/매매가격비율의 증가가 발생할 시 정책기관에서는 주택시장 동향을 면밀히 살펴서 효과적인 대응책을 마련해야 할 것으로 판단된다. 하지만 본 연구의 경우 전세/매매가격비율과 주택매매가격 및 전세가격 간의 변동성에 대한 기초적 연구로 기존 주택정책을 면밀히 분석하여 효과적인 정책방향을 제안하는 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	주택이란?	주택은 오랜 기간 동안 주거서비스(Housing Services)의 흐름을 발생시키는 자산(Assets)의 중요한 한 가지 형태이다. 따라서 주택과 관련하여 형성되는 시장의 형태도 자산의 소유권 전체가 거래되는 소유권시장과 일정기간 동안 발생하는 주거서비스의 사용권이 거래되는 주택임 대차 시장으로 나누어진다(김정호 외 1명, 1989).
	전세/매매가격비율에 대한 관찰은 어떻게 해석될 수 있나?	하지만 전세/매매가격비율에 대한 관찰은 크게 두 가지로 해석할 수 있다. 즉 전세/매매가격비율의 상승은 매매가격의 상승이 전세가격 상승보다 낮음을 의미하거나 향후 주택매매가격이 상승할 것임을 예고하는 것으로 받아들일 수 있는 것이다(임대원, 2007). 하지만 기존 연구에서는 전세가격과 매매가격을 활용하여 전세시장과 매매시장 간의 관계를 분석한 연구가 대부분을 차지하고 있었으며 전세/ 매매가격비율의 해석을 위한 연구가 부족한 상태이다.
	주택과 관련하여 형성되는 시장의 형태는 어떻게 구분될 수 있나?	주택은 오랜 기간 동안 주거서비스(Housing Services)의 흐름을 발생시키는 자산(Assets)의 중요한 한 가지 형태이다. 따라서 주택과 관련하여 형성되는 시장의 형태도 자산의 소유권 전체가 거래되는 소유권시장과 일정기간 동안 발생하는 주거서비스의 사용권이 거래되는 주택임 대차 시장으로 나누어진다(김정호 외 1명, 1989). 이러한 소유권시장인 주택매매시장과 주택임대차시장인 주택전세시장은 상호영향을 미치고 있다(임재만, 2004).

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증

주택매매가격 및 전세가격 변화에 따른 전세/매매가격비율 변동 분석
Analyzing Fluctuation of the Rent-Transaction price ratio under the Influence of the Housing Transaction, Jeonse Rental price 원문보기

Abstract ▼ AI-Helper

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

가설 설정

제안 방법

대상 데이터

데이터처리

이론/모형

성능/효과

후속연구

질의응답

참고문헌 (18)

이 논문을 인용한 문헌

저자의 다른 논문 :

연구과제 타임라인

관련 콘텐츠

원문 보기

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

연합인증

주택매매가격 및 전세가격 변화에 따른 전세/매매가격비율 변동 분석 Analyzing Fluctuation of the Rent-Transaction price ratio under the Influence of the Housing Transaction, Jeonse Rental price 원문보기

Abstract ▼ AI-Helper

주제어

AI 본문요약 엑셀 다운로드 AI-Helper

문제 정의

가설 설정

제안 방법

대상 데이터

데이터처리

이론/모형

성능/효과

후속연구

질의응답

참고문헌 (18)

이 논문을 인용한 문헌

저자의 다른 논문 :

박재현 (1) 이상효 (15) 김재준 (206)

연구과제 타임라인

전체(0) 논문(0) 특허(0) 보고서(0)

전체(0) 논문(0) 특허(0) 보고서(0)

관련 콘텐츠

원문 보기

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

주택매매가격 및 전세가격 변화에 따른 전세/매매가격비율 변동 분석
Analyzing Fluctuation of the Rent-Transaction price ratio under the Influence of the Housing Transaction, Jeonse Rental price 원문보기

AI 본문요약
AI-Helper