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The purpose of this paper is to build a model which explains variations of apartment pre-sale contract ratios. Viewing apartment purchase as consumption as well as asset demand behavior, and relying on an extensive data set which covers micro- and macro-variables, we identify determinants which explain apartment pre-sales in Seoul's Kangnam and Kangbuk areas and Kyunggi-Inchon area. We then examine several methods with which the estimated models can easily be applied by the sales practitioners.
Our regression analyses show that price difference between new and existing houses, size of the housing estate, accessibility, brand, and expectations for house price appreciation are common factors which determine the pre-sale contract ratios. Of course, different markets have distinct characteristics to a certain degree. We propose three different methods for applying the regression results. Low R2's imply that the regression results may not be used for exact point estimation of the pre-sale contract ratios. However, our simulation shows that the regression results can be converted into a powerful tool in a careful decision making process.
Our regression analyses show that price difference between new and existing houses, size of the housing estate, accessibility, brand, and expectations for house price appreciation are common factors which determine the pre-sale contract ratios. Of course, different markets have distinct characteristics to a certain degree. We propose three different methods for applying the regression results. Low R2's imply that the regression results may not be used for exact point estimation of the pre-sale contract ratios. However, our simulation shows that the regression results can be converted into a powerful tool in a careful decision making process.
목차
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 청약률 추이와 결정요인
Ⅲ. 청약률 결정모형 추정결과
Ⅳ. 모형 추정결과를 이용한 청약률 예측
Ⅴ. 결론
참고문헌
ABSTRACT
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