수도권 아파트 실거래가와 시세간 격차의 결정요인 분석
Determinants of Price Gap between Asking Price and Real Transaction Price of Apartment in Seoul Metropolitan Area
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This study investigated determinants of price gap between asking price and transaction price. The price gap model can be used as a tool of housing market evaluation and forecasting because the asking price data is useful when transaction volume is very low. The results drawn by Tobit model regression can be summarized as follows. First, price gap ratio (absolute value of price gap to asking price ratio) is strongly associated with market change including transaction price change, and price level and transaction volume of the sub-market. The greater price change, the bigger price gap. However, more transactions make the gap smaller. Second,unit size and building age significantly affect price gap ratio (PGR). The PGR grows as unit size increases. Older apartments show greater PGR than younger ones. The results imply that PGR model can be useful as a tool for evaluation of housing market change and estimation of expected price change, especially in the depressed sub-market where housing transaction price data is very little.
Abstract
This study investigated determinants of price gap between asking price and transaction price. The price gap model can be used as a tool of housing market evaluation and forecasting because the asking price data is useful when transaction volume is very low. The results drawn by Tobit model regression can be summarized as follows. First, price gap ratio (absolute value of price gap to asking price ratio) is strongly associated with market change including transaction price change, and price level and transaction volume of the sub-market. The greater price change, the bigger price gap. However, more transactions make the gap smaller. Second,unit size and building age significantly affect price gap ratio (PGR). The PGR grows as unit size increases. Older apartments show greater PGR than younger ones. The results imply that PGR model can be useful as a tool for evaluation of housing market change and estimation of expected price change, especially in the depressed sub-market where housing transaction price data is very little.
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