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문제 정의
- 하지만 기존의 연구에서는 단순히 인구구조의 변화에 따른 부동산 가격 변동을 예측하는 수준에 머물러 있으며, 가치평가 방법에 관한 연구에서는 인구구조의 감소가 예측되고 있음에도 불구하고 인구구조의 변화를 고려한 연구가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 인구구조의 변화를 고려하여 부동산의 가치를 측정하여 투자 시 활용할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.
- 본 연구는 기존의 연구에서 부동산 가치분석 시 인구의 증가만을 가정하여 연구되었던 것에 인구구조의 변화라는 변인을 반영했다는데 의의를 둘 수 있을 것이다. 또한 기존의 연구가 실물옵션과 DCF법 등의 비교를 통한 실물옵션의 강점을 도출 하는 것에 국한되어 있었다면, 본 연구는 실물옵션의 계산에 있어 보다 정확한 방안을 제시하였다는데 그 의의를 둘 수 있겠다.
- 본 연구에서는 부동산 투자가치 평가를 위한 방안으로 기존 DCF 모형보다 효율적으로 알려져 있으며, 금융옵션과 실물옵션의 성격을 모두 내포하고 있는 부동산 투자의 특성을 잘 반영할 수 있는 이항옵션 모형을 사용하여 분석하기로 한다. 부동산 투자는 다른 실물투자에 비해 가치평가에 필요한 축적된 자료가 일정 부분 존재하기 때문에 연속시간을 가정하는 Black-Scholes 모형을 적용할 수 있다.
- 본 연구에서는 부동산의 가치 분석에서 기존 연구의 한계점이라 할 수 있는 인구구조의 변화를 적용하는 방안을 제시하였다. 이를 위해 실물옵션기법 중 이항옵션 모형을 활용하였으며, 이항옵션 모형에 인구구조 변화를 반영한 P-인구구조 모형을 제안하였다.
- 본 연구에서는 인구구조 변화를 고려하기 위해 인구구조 변화 이항옵션 모형(이하 P-인구구조 모형) 제시한다. 따라서 식 (1)을 변형하여 변동성 σ대신 제 3.
- 본 연구에서는 인구구조 변화를 반영한 실물옵션을 사용하여 보다 정확한 부동산 가치평가 모형을 제시하고자 한다. 실물옵션은 각각 의사결정 단계에 있어 환경의 변화에 따른 투자의 연기, 확장, 축소, 포기, 변경 등을 선택할 수 있는 옵션으로 구성되어 있어 의사결정의 유연성을 제공한다.
- 마지막으로 제 5장에서는 본 연구를 요약하고, 의의 및 한계점을 제시한다. 이를 토대로 보다 정확한 의사결정을 내릴 수 있는 부동산 가치평가 방법을 제시하고자 한다.
가설 설정
- 본 연구에서는 2000년～2012년의 데이터를 바탕으로 2013년 1월에 각 지역에 투자한다고 가정하였으며, 비용은 자기자본 5억 원과 은행을 통한 대출금 5억 원, 총 10억 원으로 투자한다고 가정하였다. 대출 금리는 한국은행 경제 통계시스템에서 추출한 2013년 1월 신규 가계대출을 토대로 4.
- 이를 토대로 OLS 분석을 통해 인구구조 변화와 부동산 가격 간의 계수를 추정하였으며, 추정된 계수를 기존 이항옵션 모형에 반영하여 부동산의 가치를 산출하였다. 예측을 위해 2013년 1월에 서울의 부동산에 투자한 뒤 5년 뒤 매각한다고 가정하였다.
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