서울시 아파트 가격분위별 가격결정요인의 변동 추이에 관한 연구
Trends of Determinants of Housing Price in Seoul, Korea: A Quantile Regression Analysis
2
조회
0
다운로드
12
인용
0
참고문헌
키워드
초록
본 논문은 주택가격에 영향을 미치는 요인이 주택가격에 영향을 미치는 크기나 방향이 주택가격 분포의 위치에 따라 특정 주택특성의 잠재가격은 다를 것이라는 의문에서 출발했다. 기존의 통상최소자승법에 의한 추정은 주택가격 분포의 조건부 평균만 고려하기 때문에 주택가격의 조건부 분포의 특성을 알려줄 수 있는 분위회귀접근법으로 특성가격모형을 추정했다. 서울시 아파트 매매가격자료를 이용한 실증결과는 고가주택 수요자는 특정 주택특성에 대해 저가주택 수요자와 다른 잠재가격을 지니고 있음을 확인했다. 예를 들면 경과연수는 주택가격 분포의 50%분위까지는 주택가격에 부의 영향을 미쳤으나, 60%분위부터는 정의 영향을 미쳤다. 2000년부터 2009년까지 매 연도 말의 특성가격모형에서 각 주택특성의 회귀계수는 주택경기변동에 따라 그 크기와 중요도가 달라지고 있다. 분위회귀접근법 추정결과는 대체로 통상최소자승법 추정결과와 유사한 변동 추이를 보였으나, 재건축과 주상복합여부는 주택가격 분위에 따라 다른 변동 추세를 보였다.
Abstract
This article is written from idea that determinants of house prices are different across distribution of house prices. Ordinary least squares method, which estimates conditional mean function, and quantile regression method, estimated for each quantile of conditional distribution of house prices, are used to estimate hedonic price model. The results show that buyers of higher-priced homes value certain housing characteristics differently from customers of lower-priced homes. For Example, the age of house is negative to house prices below 50% quantiles, however positive above 60% quantiles of house price distribution. Hedonic price models are estimated on the data from year 2000 to year 2009 of apartment sales prices in Seoul, Korea, the magnitude and importance of regression coefficients vary with the cycles of general and housing business. Trends of coefficients of two estimation methods show some similarities and differences, especially redevelopment and residential-commercial complex are differ across quantiles of house prices.
참고문헌 (14)
- 김경환, "부동산경제학" (2010), 건국대학교출판부
- 박범조, "분위수 회귀접근법", 계량경제학보, 14(4), pp.93~122 (2003), 한국계량경제학회
- 유재우, "아파트 외부공간 요소가 가격에 미치는 영향-강남·강북지역 아파트 사례를 중심으로", 석사, pp.2007
- 윤형호, "의료서비스특성을 감안한 고령자가구의 의료비지출 분석", 재정학연구, 2(4), pp.119~156 (2009), 한국재정학회
- Ebru, Ḉağlayan, "Determinants of House Prices in Istanbul: a Quantile Regression Approach", Quality and Quantity, 20 (2009)
- Gasparini, Leonardo, "Implicit Rents from Own-Housing and Income Distribution: Econometric Estimates for Greater Buenos Aires", Journal of Income Distribution, 12(1), pp.32~55 (2004), Ad Libros Publication Inc.
- Heckman, J. J., "Sample Selection Bias As a Specification Error", Econometrica, 47, pp.153~161 (1979), Wiley & Sons, Inc.
- Hung, Wei-Ting, "Pricing Determinants in the Hotel industry: Quantile Regression Analysis", International Journal of Hospitality Management, 29(3), pp.378~384 (2010), Elsevier B.V.
- Koenker, R., "Regression Quantiles", Econometrica, 46, pp.33~50 (1978), John Wiley & Sons, Inc.
- Limsombunchai, V., "House Price Prediction: Hedonic Price Model vs. Artificial Netural Network", American Journal Applied Science, 1(3), pp.193~201 (2004), Science Publications
- Malpezzi, S., "Hedonic Pricing Models: a Selective and Applied Review, Housing Economics and Public Policy", pp.67~89 (2003), Blackwell Science
- Newsome, B., "Adjusting Comparables Using MRA-The Need for Segmentation", Appraisal Journal, 60, pp.129~135 (1992), Appraisal Institute
- Sirmans, G., "The Composition of Hedonic Pricing Model", Journal of Real Estate Literature, 13(1), pp.3~43 (2005), Web Journal of American Real Estate Society
- Zietz, Joachim, "Determinants of House Prices: a Quantile Regression Approach", Journal of Real Estate Finance and Economics, 37, pp.317~333 (2008), Springer Science & Business Media B.V.