일반적으로 부동산 매매시장과 경매시장 간에는 다양한 측면에서 긴밀한 연관관계가 있는 것으로 알려져 있다. 또한 매체에서는 경매시장이 매매시장 경기를 선도하는 주요한 변수로 언급되었다. 본 논문에서는 서브프라임 금융위기 이전의 주택시장 활황기와 이후의 주택시장 침체기 각 시기별로 주택매매시장 및 주택전세시장과 주택경매시장 간의 관계를 벡터오차수정모형(VECM; Vector Error Correction Model)을 이용하여 분석하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 국내 대표적인 부동산시장이며, 시단위에서 가장 많은 경매물건이 거래되는 서울시의 아파트를 대상으로 연구를 진행하였다. 분석변수는 주택매매가격지수, 주택전세가격지수, 낙찰율, 낙찰가율을 활용하였다. 본 연구에서는 서브프라임 금융위기 발생 이전인 2002년 1월부터 2008년 12월까지를 Model 1로, 2009년 1월부터 최근 2015년 11월까지를 Model 2로 구분하여 비교분석하였다. 분석결과 경매시장의 경우 주택시장 변동에 상대적으로 덜 민감한 것으로 나타났다. 하지만 반대로, 경매시장 충격에는 주택시장이 유의미한 변동을 나타내는 것으로 확인되었다. 이는 경매시장 변화가 주택시장 변동에 선행하는 것을 의미하며 하나의 거래시장으로 경매시장이 활성화되고 있음을 나타낸다. 중앙정부에서는 경매시장의 중요성을 정확히 인지하고 가격변동추이를 면밀히 확인할 필요가 있다. 또한 투자주체들 역시 경매시장에 대한 전문성을 확보할 필요가 있다.
일반적으로 부동산 매매시장과 경매시장 간에는 다양한 측면에서 긴밀한 연관관계가 있는 것으로 알려져 있다. 또한 매체에서는 경매시장이 매매시장 경기를 선도하는 주요한 변수로 언급되었다. 본 논문에서는 서브프라임 금융위기 이전의 주택시장 활황기와 이후의 주택시장 침체기 각 시기별로 주택매매시장 및 주택전세시장과 주택경매시장 간의 관계를 벡터오차수정모형(VECM; Vector Error Correction Model)을 이용하여 분석하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 국내 대표적인 부동산시장이며, 시단위에서 가장 많은 경매물건이 거래되는 서울시의 아파트를 대상으로 연구를 진행하였다. 분석변수는 주택매매가격지수, 주택전세가격지수, 낙찰율, 낙찰가율을 활용하였다. 본 연구에서는 서브프라임 금융위기 발생 이전인 2002년 1월부터 2008년 12월까지를 Model 1로, 2009년 1월부터 최근 2015년 11월까지를 Model 2로 구분하여 비교분석하였다. 분석결과 경매시장의 경우 주택시장 변동에 상대적으로 덜 민감한 것으로 나타났다. 하지만 반대로, 경매시장 충격에는 주택시장이 유의미한 변동을 나타내는 것으로 확인되었다. 이는 경매시장 변화가 주택시장 변동에 선행하는 것을 의미하며 하나의 거래시장으로 경매시장이 활성화되고 있음을 나타낸다. 중앙정부에서는 경매시장의 중요성을 정확히 인지하고 가격변동추이를 면밀히 확인할 필요가 있다. 또한 투자주체들 역시 경매시장에 대한 전문성을 확보할 필요가 있다.
It is known that the Real Estate Sales Market and Auction Market are closely interrelated with each other in a variety of respects and the media often mention the real estate auction market as a leading indicator of the real estate market. The purpose of this paper is to analyze the relationships be...
It is known that the Real Estate Sales Market and Auction Market are closely interrelated with each other in a variety of respects and the media often mention the real estate auction market as a leading indicator of the real estate market. The purpose of this paper is to analyze the relationships between the housing market and auction market before and after macroeconomic fluctuations using VECM. The period from January 2002 to December 2008, which was before the financial crisis, was set as Model 1 and the period from January 2009 to November 2015, which was after the financial crisis, was set as Model 2. The results are as follows. First, the housing auction market is less sensitive to changes in the housing market than it is to fluctuations in the auction market. This means that changes in the auction market precede fluctuations in the housing market, which shows that the auction market as a trading market is activated. In this respect, public institutions need to realize the importance of the housing auction market and check trends in the housing contract price in the auction market. Also, investors need to ensure that they have expertise in the auction market.
It is known that the Real Estate Sales Market and Auction Market are closely interrelated with each other in a variety of respects and the media often mention the real estate auction market as a leading indicator of the real estate market. The purpose of this paper is to analyze the relationships between the housing market and auction market before and after macroeconomic fluctuations using VECM. The period from January 2002 to December 2008, which was before the financial crisis, was set as Model 1 and the period from January 2009 to November 2015, which was after the financial crisis, was set as Model 2. The results are as follows. First, the housing auction market is less sensitive to changes in the housing market than it is to fluctuations in the auction market. This means that changes in the auction market precede fluctuations in the housing market, which shows that the auction market as a trading market is activated. In this respect, public institutions need to realize the importance of the housing auction market and check trends in the housing contract price in the auction market. Also, investors need to ensure that they have expertise in the auction market.
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문제 정의
본 논문은 전반적인 경기변동 상황을 시기별로 구분하여 주택매매시장 및 주택전세시장과 주택경매시장 간의 관계를 VECM을 이용하여 분석하는 것을 목적으로 한다. 이에 따라 아파트를 대상으로 주택매매가격지수, 주택전세가격지수, 낙찰율과 낙찰가율을 분석변수로 활용하였다.
즉 기존 주택거래시장의 활황 혹은 침체 상황과 더불어 주택매매시장 및 주택전세시장과 주택경매시장 간의 관계를 규명하는 것은 주택투자자들이 주택투자전략을 모색하는데 중요할 것으로 판단된다. 이에 본 논문에서는 서브프라임 금융위기 이전의 주택시장 활황기와 이후의 주택시장 침체기 각 시기별로 주택매매시장 및 주택전세시장과 주택 경매시장 간의 관계를 벡터오차수정모형(VECM; Vector Error Correction Model)을 이용하여 분석하는 것을 목적으로 한다.
제안 방법
기존 주택시장의 경우, 주택매매시장과 주택전세시장으로 구분하였으며, 이에 따라 각 시장을 대변하는 변수로 매매가격지수와 전세가격지수를 활용하였다. 또한 경매시장의 경우, 해당 시장을 대변하는 변수로는 낙찰율과 낙찰가율을 활용하였다. 해당변수의 시계열 데이터는 국민은행 통계자료 및 대법원 경매자료를 통해 획득하였다.
일반적으로 충격반응분석은 변수간의 상호인과관계를 분석하고, 정책변수의 변화에 따른 파급효과를 분석하는 데 활용된다[23]. 본 논문에서는 상기와 같이 각 모델별 변수에 대한 기본적 검정을 기초로 각 모델의 벡터오차 수정모형을 설정한 후 충격반응분석을 실시하여 시기별 주택매매시장, 주택전세시장 및 주택경매시장 간의 동태적 관계성을 비교분석하였다.
본 연구에서는 각 모델의 주택매매가격지수, 주택전세가격지수, 낙찰율, 낙찰가율 변수들에 대하여 가장 널리 활용되는 ADF(Augmented Dickey-Fuller) 검정법을 통해 단위근 검정을 다음 표 1과 같이 실시하였다. 분석 결과, Model 1, 2 모두 수준변수(Level Variables)의 경우 대부분 p-value가 0.
하지만 만약 단위근을 포함하고 있는 시계열 자료들이 공적분 관계를 가지게 된다면 벡터자기회귀모형에서 오차수정항을 추가한 VECM을 이용하여야 한다[18]. 본 연구에서는 실제로 모형 내 변수 간에 공적분 관계가 확인됨에 따라 VECM을 통해 실증분석을 수행하였다.
공적분 관계가 존재하게 되면 VECM을 통해 분석을 실시해야한다[22]. 본 연구에서는 일반적으로 적용되고 있는 요한슨(Johansen) 검정법을 통해 Model 1, 2를 대상으로 공적분 검정을 수행한 결과 다음 표 5와 같이 공적분이 존재하는 것으로 확인됨에 따라 VECM을 통해 실증분석을 수행하였다.
본 논문에서는 각 변수들을 대상으로 단위근 검정, 그랜져 인과관계 검정, 적정시차 검정 및 공적분 검정 등을 수행하였다. 이 후 VECM을 설정하여 충격반응분석을 수행하였다. 본 논문에서는 분석을 위하여 Eviews-8 통계 소프트웨어를 활용하였다.
벡터자기회귀모형(VARM)의 경우 내생변수의 인과 관계에 따른 배열순서에 따라 분석결과가 예민하게 변화하고 상이한 분석 결과가 도출됨에 따라 변수들의 인과 관계를 설정하여야 한다[20]. 이에 따라 본 논문에서는 그랜져 인과관계 검정을 통해 변수들 간 인과관계를 설정하였다.
벡터자기회귀모형은 내생변수의 벡터를 시차에 따른 변수 자신과 다른 변수의 선형함수로 설정한다. 이에 따라 본 논문에서는 시차 1을 기준으로 Model 1, 2 벡터자기회귀모형의 선형함수를 구성하였다.
본 논문은 전반적인 경기변동 상황을 시기별로 구분하여 주택매매시장 및 주택전세시장과 주택경매시장 간의 관계를 VECM을 이용하여 분석하는 것을 목적으로 한다. 이에 따라 아파트를 대상으로 주택매매가격지수, 주택전세가격지수, 낙찰율과 낙찰가율을 분석변수로 활용하였다. 분석변수의 시계열 자료는 2002년 1월부터 2015년 11월까지의 월별 자료이다.
대상 데이터
본 논문에서는 다음 그림 1과 같이 연구를 진행하였다. 본 논문에서는 국내 대표적인 부동산시장이며, 시 단위에서 가장 많은 경매물건이 거래되는 서울시의 아파트를 대상으로 연구를 진행하였다.
분석변수의 시계열 자료는 2002년 1월부터 2015년 11월까지의 월별 자료이다. 본 연구에서는 서브프라임 금융위기 발생 이전인 2002년 1월부터 2008년 12월까지를 Model 1로, 2009년 1월부터 최근 2015년 11월까지를 Model 2로 구분하여 비교분석하였다.
분석변수의 시계열 자료는 2002년 1월부터 2015년 11월까지의 월별 자료이다. 본 연구에서는 서브프라임 금융위기 발생 이전인 2002년 1월부터 2008년 12월까지를 Model 1로, 2009년 1월부터 최근 2015년 11월까지를 Model 2로 구분하여 비교분석하였다.
해당변수의 시계열 데이터는 국민은행 통계자료 및 대법원 경매자료를 통해 획득하였다. 분석변수의 시계열 자료는 2002년 1월부터 2015년 11월까지의 월별 자료이다. 본 연구에서는 서브프라임 금융위기 발생 이전인 2002년 1월부터 2008년 12월까지를 Model 1로, 2009년 1월부터 최근 2015년 11월까지를 Model 2로 구분하여 비교분석하였다.
또한 경매시장의 경우, 해당 시장을 대변하는 변수로는 낙찰율과 낙찰가율을 활용하였다. 해당변수의 시계열 데이터는 국민은행 통계자료 및 대법원 경매자료를 통해 획득하였다. 분석변수의 시계열 자료는 2002년 1월부터 2015년 11월까지의 월별 자료이다.
데이터처리
그랜져 인과관계 검정을 활용하여 Model 1, 2의 변수들 간 인과관계를 분석하고, p-value가 0.10보다 낮은 인과관계 경우만을 다음 표 2, 3과 같이 정리하였다.
본 논문에서는 각 변수들을 대상으로 단위근 검정, 그랜져 인과관계 검정, 적정시차 검정 및 공적분 검정 등을 수행하였다. 이 후 VECM을 설정하여 충격반응분석을 수행하였다.
05보다 작음에 따라 단위근이 존재한다는 귀무가설을 기각하는 것으로 나타났다. 이에 따라 본 논문에서는 Model 1, 2 모두 1차차분변수가 안정적인 시계열인 것으로 확인된 바, 1차차분변수를 이용하여 그랜져 인과관계 검정을 수행하였다.
이론/모형
이 후 VECM을 설정하여 충격반응분석을 수행하였다. 본 논문에서는 분석을 위하여 Eviews-8 통계 소프트웨어를 활용하였다.
성능/효과
네 번째로 낙찰가율은 주택매매가격 및 주택전세가격 충격에 대하여 초기부터 변동폭이 점차 증가하여 최종 10개월에는 0.0314%, 0.0237% 양(+)의 변동이 발생했다. 또한 낙찰가율은 낙찰가율 자체 충격에 대하여 초기에 약 2.
네 번째로, 낙찰가율은 주택전세가격 및 낙찰율 충격에 대하여 초기부터 양(+)의 변동을 나타냈으며, 최종 10개월까지 점차 변동폭이 증가하여 약 0.8713%, 0.9929%의 변동폭을 나타냈다.
두 번째로 주택전세가격은 주택매매가격, 주택전세가격 충격에 대하여 초기부터 양(+)의 방향으로 변동이 발생했으며, 변동수준이 거의 유지되어 최종 10개월에는 약 0.1992%, 0.4328%의 변동을 나타냈다. 또한 낙찰율 및 낙찰가율 충격에 대하여 주택전세가격은 초기부터 지속적으로 변동폭이 증가하여 최종 10개월에는 0.
두 번째로 주택전세가격은 주택매매가격, 주택전세가격, 낙찰가율 충격에 대하여 초기부터 지속적으로 변동 폭이 증가하여 최종 10개월에는 약 0.0217%, 1.3677%, 0.8808%의 변동을 나타냈다. 반면 낙찰율 충격에 대하여 주택전세가격은 초기부터 음(-)의 방향으로 변동이 발생하여 최종 10개월에는 약 0.
9929%의 변동폭을 나타냈다. 또한 낙찰가율 자체 충격에 대하여 낙찰가율은 초기에 양(+)의 방향으로 약 3.5999%의 변동을 나타냈으나, 변동폭이 점차 감소하여 최종 10개월에는 약 1.1905%의 변동을 나타냈다. 반면 주택매매가격 충격에 대하여 낙찰가율은 초기부터 음(-)의 변동을 나타냈으며, 최종 10개월에는 약 0.
0237% 양(+)의 변동이 발생했다. 또한 낙찰가율은 낙찰가율 자체 충격에 대하여 초기에 약 2.9981%의 양(+)의 변동이 발생했으며, 최종 10개월까지 점차적으로 변동폭이 감소하여 약 2.2750%의 변동폭을 나타냈다. 반면 낙찰율 충격에 대하여 낙찰가율은 초기에는 음(-)의 방향으로 변동이 발생하여 최종 10개월에는 약 0.
1244%의 변동을 나타냈다. 또한 낙찰율 및 낙찰가율 충격에 대하여 주택매매가격은 초기부터 지속적으로 변동폭이 증가하여 최종 10개월에는 약 0.5557%, 0.7125%의 변동을 나타냈다. 반면 주택전세 가격 충격에 대한 주택매매가격은 초기부터 음(-)의 방향으로 변동이 나타났으며, 최종 10개월에는 약 0.
4328%의 변동을 나타냈다. 또한 낙찰율 및 낙찰가율 충격에 대하여 주택전세가격은 초기부터 지속적으로 변동폭이 증가하여 최종 10개월에는 0.3104%, 0.4450% 양(+)의 변동을 나타냈다.
0884% 양(+)의 변동이 발생했다. 또한 낙찰율 자체 충격에 대하여 낙찰율은 초기부터 양(+)의 방향으로 약 10.2992%의 변동이 발생했으며, 시간이 지남에 따라 변동폭이 다소 감소하여 최종 10개월에는 약 8.2170%의 변동이 발생했다. 반면 낙찰가율 충격에 대하여 낙찰율은 초기에는 양(+)의 방향으로 변동이 발생했으나, 2개월부터 변동양상이 전환되어 최종 10개월에는 약 2.
8319%의 변동이 나타났다. 또한 낙찰율 자체 충격에 대하여 낙찰율은 초기에는 양(+)의 방향으로 약 16.3%의 변동이 나타났으나, 변동폭이 다소 감소하여 최종 10개월에는 약 15.1485%의 변동이 확인되었다.
이에 따라 낙찰율이 감소하게 되면 주택매매가격도 감소할 수 있다는 결과가 도출될 수 있다. 또한 전세가격 충격에 대한 낙찰율 및 낙찰가율 변동을 살펴보면 금융위기 이전에는 전세가격 충격이 영향을 주는 것으로 확인되었으나, 금융위기 이후에는 거의 영향이 없는 것으로 확인되었다. 이는 시장침체에 따른 투자수익률 저하라는 근본적인 문제가 해결될 수 없다면 전세가격이 상승하여 자기자본 투자수준이 낮아지는 이점이 위력을 발휘하는데 한계가 있음을 의미한다.
9449%의 변동을 나타냈다. 또한 주택전세 가격 및 낙찰가율 충격에 대하여 주택매매가격은 초기부터 지속적으로 변동폭이 증가하여 최종 10개월에는 약 1.3830%, 1.9426%의 변동을 나타냈다. 반면 낙찰율 충격에 대한 주택매매가격은 초기에는 양(+)의 변동을 나타냈으나, 3개월부터 변동양상이 전환되어 최종 10개월에는 약 0.
서브프라임 금융위기를 기점으로 한 시기별 충격반응분석 결과의 특징적인 부분을 살펴보면 다음과 같다. 먼저 금융위기 전후 모두 주택매매가격 충격에 대해서 낙찰율 및 낙찰가율이 큰 변동을 나타내지 않았다. 이와 같은 현상은 전반적인 시장상황에 따른 주택매매시장과 경매시장 간 수요 공급 이동과 관련이 있는 것으로 판단된다.
이는 경매물건에 투자할 시 주택매매시장의 변동양상만을 확인하는 것은 문제가 있음을 의미한다. 반면 거시경제변동 전후 낙찰율 및 낙찰 가율 변동은 주택매매가격에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 결국 주택매매시장 변동보다 경매시장의 변화가 선행함을 의미함에 따라 경매시장 변화를 유심히 모니터링하여 주택매매시장까지 고려한 투자전략을 모색해야 할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 각 모델의 주택매매가격지수, 주택전세가격지수, 낙찰율, 낙찰가율 변수들에 대하여 가장 널리 활용되는 ADF(Augmented Dickey-Fuller) 검정법을 통해 단위근 검정을 다음 표 1과 같이 실시하였다. 분석 결과, Model 1, 2 모두 수준변수(Level Variables)의 경우 대부분 p-value가 0.05보다 큼에 따라 단위근이 존재하다는 귀무가설을 기각하지 못하는 것으로 확인되었다. 하지만 1차차분변수(1st Difference Variables)의 경우 Model 1, 2 모두 p-value가 0.
분석 시차의 경우 분석 변수들 간 인과관계를 판단할 수 있을 때까지 증가시켰으며, 시차 3까지 증가시킨 결과, 분석변수들 간에 인과관계를 정의할 수 있었다. 이에 따라 Model 1은 낙찰율, 주택전세가격지수, 낙찰가율, 주택매매가격지수 순서로 인과관계를 설정하였고, Model 2는 낙찰가율, 낙찰율, 주택매매가격지수, 주택전세가격지수 순서로 인과관계를 설정하였다.
세 번째로 낙찰율은 주택매매가격 및 주택전세가격 충격에 대하여 초기부터 변동폭이 점차 증가하여 최종 10개월에는 0.1170%, 0.0884% 양(+)의 변동이 발생했다. 또한 낙찰율 자체 충격에 대하여 낙찰율은 초기부터 양(+)의 방향으로 약 10.
세 번째로 낙찰율은 주택매매가격, 주택전세가격, 낙찰가율 충격에 대하여 초기부터 지속적으로 변동폭이 증가하여 최종 10개월에는 약 0.1681%, 2.9823%, 6.8319%의 변동이 나타났다. 또한 낙찰율 자체 충격에 대하여 낙찰율은 초기에는 양(+)의 방향으로 약 16.
이를 종합하면 일반적인 주택매매시장과 더불어 경매시장도 하나의 거래시장으로 활성화되어있고, 주택매매시장과 상호 연관성을 가지고 있는 것으로 판단된다. 이에 따라 중앙정부에서는 경매시장의 중요성을 정확히 인지하고 가격변동추이를 면밀히 확인할 필요가 있다.
벡터자기회귀모형은 거시계량모형과는 달리 선험적 경제이론을 배제한 상태에서 변수 간 상관관계 및 시차 상관관계를 이용하여 구성된 다변량 시계열모형이다 [16]. 일반적인 시계열모형이 단일변량분석인데 반해 VARM은 다변량 시계열분석법임에 따라 본 논문에서 분석변수로 활용하는 주택매매가격지수, 주택전세가격 지수, 낙찰율, 낙찰가율 간의 동태적 관계성을 분석하는 데 적합한 것으로 판단된다.
주택매매 및 전세시장과 경매시장은 전반적인 경기 변동에 따라 수요 및 공급 이동이 발생하고, 이는 결국 양 시장 간 동태적 관계를 나타내는 것으로 확인되었다. 주택매매가격 변동은 시장 상황에 상관없이 경매시장의 낙찰율 및 낙찰가율에 거의 영향을 미치는 않는 것으로 나타났다.
주택매매 및 전세시장과 경매시장은 전반적인 경기 변동에 따라 수요 및 공급 이동이 발생하고, 이는 결국 양 시장 간 동태적 관계를 나타내는 것으로 확인되었다. 주택매매가격 변동은 시장 상황에 상관없이 경매시장의 낙찰율 및 낙찰가율에 거의 영향을 미치는 않는 것으로 나타났다. 이와 같은 현상은 전반적인 시장상황에ㄹ 따라 경매물건 공급 증감이 발생함과 동시에 낙찰율이나 낙찰 가율 변동에 따라 경매물건 수요 증감도 동시에 발생하기 때문인 것으로 판단된다.
다음으로 금융위기 이전에 주택매매가격은 낙찰율 충격에 대해서 장기적으로 음(-)의 관계를, 낙찰가율 충격에 양(+)의 반응을 나타냈으며, 금융위기 이후에는 낙찰율과 낙찰가율 충격에 대하여 주택매매가격이 양(+)의 방향으로 변동하였다. 즉 주택매매가격은 주택경매시장 변수에는 반응하는 것으로 확인되었다. 이와 같은 결과 역시 주택매매시장과 경매시장 간 경매물건 수요 및 공급 변화로 설명될 수 있다.
다음으로 Model 2, 즉 서브프라임 금융위기 이후의 주택시장과 경매시장 간 충격반응분석 결과를 살펴보면 그림 3 및 표 7과 같다. 첫 번째로, 주택매매가격은 주택 매매가격 자체 충격에 대하여 초기 0.1515% 양(+)의 변동을 나타냈으나, 변동수준이 다소 감소하여 최종 10개월에는 약 0.1244%의 변동을 나타냈다. 또한 낙찰율 및 낙찰가율 충격에 대하여 주택매매가격은 초기부터 지속적으로 변동폭이 증가하여 최종 10개월에는 약 0.
먼저 Model 1, 즉 서브프라임 금융위기 이전의 주택 시장과 경매시장 간 충격반응분석 결과를 살펴보면 다음 그림 2 및 표 6과 같다. 첫 번째로, 주택매매가격은 주택 매매가격 자체 충격에 대하여 초기 0.9078% 양(+)의 변동을 나타냈으며 변동수준이 거의 유지되어 최종 10개월에는 약 0.9449%의 변동을 나타냈다. 또한 주택전세 가격 및 낙찰가율 충격에 대하여 주택매매가격은 초기부터 지속적으로 변동폭이 증가하여 최종 10개월에는 약 1.
후속연구
반면 거시경제변동 전후 낙찰율 및 낙찰 가율 변동은 주택매매가격에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 결국 주택매매시장 변동보다 경매시장의 변화가 선행함을 의미함에 따라 경매시장 변화를 유심히 모니터링하여 주택매매시장까지 고려한 투자전략을 모색해야 할 것으로 판단된다.
하지만 국내 주택시장은 주택매매 시장과 더불어 매우 특징적인 전세시장이 존재하고, 양 시장간 수요이동이 발생한다. 이에 따라 단순히 경매시장과 매매시장 간의 관계분석의 범위를 확장하여 전세시장까지 포함한 종합적인 관계성 분석 연구가 필요할 것으로 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
부동산을 취득하기 위한 방법은 무엇이 있는가?
주택을 포함한 부동산을 취득하기 위해서는 매매, 경매, 교환, 상속, 증여 등 다양한 방법을 활용하는데, 그 중에서 경매는 시세보다 저렴하게 부동산을 구입할 수 있는 것으로 인식되고 있다. 즉 매매는 매도인과 매수인 간에 의사의 합치에 의해서 거래되지만, 경매는 경쟁관계에 있는 다수의 매수 희망자가 매수가격을 제시하면 그 중에서 최고의 가격을 제시하는 자에게 매각을 허가하게 된다.
경매에서 매수경쟁이 발생하는 이유는 무엇인가?
즉 매매는 매도인과 매수인 간에 의사의 합치에 의해서 거래되지만, 경매는 경쟁관계에 있는 다수의 매수 희망자가 매수가격을 제시하면 그 중에서 최고의 가격을 제시하는 자에게 매각을 허가하게 된다. 경매에서 이처럼 매수경쟁이 발생하는 이유는 시세보다 싸게 부동산을 구입할 수 있다고 생각하기 때문이다[1].
부동산 경매시장이 일반인들의 관심이 높아지게 된 이유는 무엇인가?
이에 따라 부동산 경매시장은 부동산 매매시장의 하위시장으로서 부동산 유통에 있어 중요한 위치를 차지하고 있다. 즉, 부동산 경매가 재테크의 한 수단으로 인식되면서 경매에 대한 일반인들의 관심 또한 매우 높아지게 되었다[2]. 부동산 재테크 관점에서 우량한 부동산을 최적의 가격으로 구매할 수 있는 부동산 경매시장은 부동산 시장상황에 의해 경매매물의 공급 및 수요에 영향을 받게 된다[3].
참고문헌 (23)
J. G. Kim "The Influence Factors of Bid Rate in Real Estate Auction and their Change Patterns over Time", Dissertation of Ph. D in Hansung University, 2013.
J. Y. Kim "A Study on the Variation Factors of Successful Bid Price rate in the Housing Auction Market - Focusing on Apartments in Incheon Metropolitan Area -", Dissertation of master degree in Konkuk University, 2012.
H. H. Kim "An Empirical Study on the Influence Relationships between Real Estate Auction Markets and Macroeconomic Factors - Focused on the Apartment Market in Seoul -", Dissertation of Ph. D in Seoul Venture University, 2015.
S. Y. Kim "The correlation among Sale Price, Chonsei Price and Chonsei/Sale Price ratio with the Structural Change", Dissertation of master degree in Konkuk University, 2013.
C. H. Lee "Analysis of Spread between Apartment sale-price and rent-price", Dissertation of master degree in Konkuk University, 2015.
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