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부동산 과소거래시장에 대한 안정적인 실거래가 지수 산정에 관한 연구

A Stable Transaction Based Price Index for Real Estate Thin Market

이창무|신혜영|송영선
한국부동산분석학회 (Korea Real Estate Analysts Association(Kreaa))|2021.12|부동산학연구 (Journal of the Korea Real Estate Analysts Association)|제27권 제4호|pp. 21-40|DOI https://doi.org/10.19172/KREAA.27.4.2

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Markov Chain Monte Carlo과소거래시장오피스 가격지수반복매매지수베이지안 추세 모형마르코프 연쇄 몬테 카를로Thin MarketOffice Price IndexRepeat Sales IndexBayesian Trend Model
주제분류경제학

초록

최근들어 국내 오피스 시장의 투자 규모가 급격히 성장해왔고 부동산 간접투자 활성화를 위한 움직임이 활발한 상황에 따라 시장 정보의 투명성에 대한 요구가 증가하고 있으나, 정보 공개가 상당히 제한적이고 시장 상황을 세밀하게 진단할 수 있는 지표가 불충분한 상황이다. 특히 자본환원율의 분모로써 중요한 한 요소인 자산가치의 평가에 시점 보정을 위한 기초지수로 활용될 수 있는 매매가격지수는 민간 기업에서 발표가 되었으나 현재는 일부에서만 간신히 유지되고 있다. 오피스 시장은 주택시장과 비교하여 거래단위의 재고가 현저히 적고 거래 빈도 또한 적어 실거래 사례를 이용하여 안정적인 지수의 산정이 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 서울시 오피스 매매가격지수 산정을 위하여 기존 보다 발전된 방법론을 제시하고자 한다. 이를 위해 기존에 널리 이용되어져 온 OLS 반복매매모형을 대신하여 베이지안 접근법을 도입하였고, 세 가지 베이지안 추세 반복매매모형을 이용하여 서울시 오피스 매매가격지수를 산정하였다. 지수를 산정한 후 기존 방법론을 이용한 지수와 비교한 결과 지수의 안정성, 추정결과의 통계적 신뢰도, 지수변화(Revision), 모형의 예측력 등의 다양한 측면에서 크게 개선된 지수 추정 성능을 보이는 것을 확인하였다. 그러나 지수의 활용성 측면에서 중요한 Revision에 관한 추가적인 고민이 필요하다. 그럼에도 거래 빈도가 적어서 안정적인 지수 산정이 어려운 대상에 대해서는 그간 어려움을 겪어온 문제들을 해결할 수 있는 방안을 제시하였고, 향후에는 권역 혹은 규모별 등의 하부지수를 산정하여 보다 세분화된 시장 정보의 제공이 가능할 것으로 기대한다.

Abstract

Recently, the scale of investment in the domestic office market has grown rapidly, and the demand for market information transparency is increasing as movements to revitalize indirect real estate investment are active. But information disclosure is quite limited and indicators for detailed diagnosis of market conditions are not enough. In particular, the price index, which can be used as a basic index for time point correction in evaluating asset value, an important factor as a denominator of the capitalization rate, has been released in various private companies in the past, but only some are maintained. Compared to the housing market, the office market has significantly less stock of the transaction unit and thus extremely low frequency of transactions, making it difficult to estimate a stable index using actual transaction cases. Therefore, this study intends to present a more advanced methodology for estimating the Seoul Office Price Index. To this end, the Bayesian approach was introduced instead of the OLS Repeat Sales model, which has been widely used, and the index was estimated using three Bayesian trend models. After estimating the index, as a result of comparing it with the index using the existing methodology, significantly improved index estimation performance was confirmed in various aspects such as the index stability, statistical reliability, and index change(Revision). However, additional considerations are still needed regarding the Revision, which is important in terms of the utility of the index. Nevertheless, this study suggested a way to solve problems that have been difficult to estimate a stable index due to low transaction frequency, and in the future, it is expected that more detailed market information can be provided by estimating sub-indices such as district or size category.

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