다주택자의 존재를 고려한 아파트 전세의 보증금 사고 위험 추정 연구
Estimating the Risk of Jeonse Deosit Defaults in Apartments Considering the Presence of Multi-Homeowners
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초록
이 연구는 아파트 시장의 보증금 사고 위험을 분석하는 것을 목표로 한다. 기존의 연구에서는 다주택자의 존재를 고려하지 못했고, 역전세가 발생했을 때 담보주택이 깡통전세 상태일 위험을 분석하지 않았다는 한계가 있었다. 이 연구에서는 첫 번째 문제는 임대인의 주택 숫자에 대한 확률분포를 이용하여 임대인 표본과 실거래 표본을 확률적으로 연결하는 방식으로 해결하였다. 두 번째 문제는 개별 주택에 대하여 매매와 전세 실거래가 동시에 발생하는 경우가 드물다는 점에 기인하는데, 거래가 존재하지 않더라도 가격을 추정할 수 있는 머신러닝 기법을 이용해 이런 한계를 극복하고자 하였다. 분석 결과, 아파트 역전세 위험은 수도권을 중심으로 일정 수준 존재하긴 하나, 깡통전세 상태가 되어 경매 후에도 보증금 손실이 발생할 가능성은 미미하다는 것을 확인하였다. 또한, 이 연구의 계산 방식은 기존 방식과 비교해 현실에서 관측되는 값에 더 가까운 결과를 도출하는 것으로 파악된다. 이러한 결과는 전세 위험에 대한 이해를 높이는 데 기여할 것으로 기대된다.
Abstract
This study aimed to analyze the risk of deposit loss in the apartment market. Previous studies have neither adequately considered multi-homeowners nor analyzed the risk that home mortgages could suffer rent deposit loss. This study addressed the first issue by probabilistically linking landlord samples with real transaction samples with the probability distribution of the number of properties owned by landlords. The second issue caused by the infrequency of simultaneous sales and Jeonse transactions for individual apartments was handled by employing machine learning techniques which are capable of estimating prices in the absence of transactions. The analysis indicated that some landlords might not return rent deposit, particularly in the metropolitan area, though, the likelihood of underwater Jeonse could be low so that chance of deposit loss is minimal. Additionally, the method used in this study produced results that are closer to observations compared to existing methods. The results are expected to enhance the awareness about the risk of Jeonse.
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