공간계량분석기법과 GIS를 이용한 주택가격모형 비교에 관한 연구

전해정

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 전해정 (성결대학교)

저널정보: 한국부동산학회 부동산학보 부동산학보 제64호

발행연도: 2016.1

수록면: 46 - 56 (11page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

본 연구는 공간효과를 고려하지 않은 특성가격함수와 공간효과를 고려한 공간시차모형(SLM)과 공간오차모형(SEM)을 이용해 주택가격모형을 비교분석하였다. 종속변수는 아파트실거래가격을 독립변수는 아파트 면적, 층수, 행정동별 인구밀도, 2차선도로 직선거리, 4차선도로 직선거리, 지하철역 직선거리, 공원 직선거리로 설정하였고 시간적 범위는 2013년으로 공간적 범위는 서울시, 강남과 강북으로 하였다. 모든 지역에서 오차항의 공간적 자기상관을 고려한 SEM모형이 주택가격 추정시 가장 정확성이 높은 모형으로 나타났다. 실증분석결과, 모든 지역에서 아파트 면적이 클수록, 층수가 높을수록, 공원과의 거리가 가까울수록 그리고 역세권 일수록 거래가격이 높은 것으로 나타났으며 도로와의 가까울수록 거래가격이 낮은 것으로 나타났고 강남이 다른 지역보다 공간적 종속성이 더 크다는 것을 알 수가 있었다. 본 연구결과에 따르는 정책적 시사점은 정확한 주택가격의 추정이 국부와 가계의 부와 직결되는 매우 중요한 사항이므로 공간효과를 고려해 주택가격을 추정해 정확성이 향상시킬 필요성이 있다는 점을 정부당국자는 숙지해야 한다.

1. CONTENTS (1) RESEARCH OBJECTIVES This study, as ordinary least square (OLS) which is not considering a spatial effect, compared and analyzed the housing price model by using Spatial Lag Model(SLM) and Spatial Error Model(SEM) which are hedonic pricing model and spatial econometric analysis techniques. (2) RESEARCH METHOD The apartment real sale price is set as dependent variable and the apartment size, the number of floors, population density by administrative districts, lineal distance of two lane road, lineal distance of four lane road, lineal distance of subway station, lineal distance of park are set as independent variables. And the time range is 2013 and the spatial range is south and north of the Han river regions in Seoul. It is observed that SEM considering special autocorrelation of error terms in every region was the most suitable model. (3) RESEARCH FINDINGS According to the empirical analysis, sales price is positively correlated with the size of apartment , floors , distance to park and distance to station and sales price is negatively correlated with the distance to street and it showed that there was a higher spatial dependence in the north of the Han river area than other regions. When the size of apartment (m²) increased 1%, actual sale prices for the apartment in the south and north of the Han River regions was increased by 0.82% and 0.86% each, which means that there is a premium for large size apartment. When the number of floor of apartment increases 1%, the actual sale price for the apartment increases 0.038%, 0.035%, and 0.044% in Seoul and south and north of the Han river areas which indicate that there is a premium for higher floors than lower floors. 2. RESULTS Political implication based on the result from this study is that government officials need to be well aware of the fact that the accuracy improvement by estimating house price with considering spatial effect, for accurate estimation of housing price is very critical issue as it is tightly connected with national wealth and household economy based on the fact that 70% are houses shown in the analysis of property portfolio in Korea.

#Housing Price #Hedonic Price Model #Spatial Lag Model(SLM) #Spatial Error Model(SEM) #GIS

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

전해정

소속기관 상명대학교

주요연구분야 사회과학 > 경제학

논문수 15 이용수 207

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)