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표제지 1
목차 14
주요 내용 및 정책제안 4
요약 5
CHAPTER 1. 연구의 개요 23
1. 연구의 배경 및 목적 24
1) 연구 배경 24
2) 연구 목적 26
2. 연구 범위 및 방법 26
1) 연구 범위 26
2) 연구 방법 28
3. 연구 틀 및 주요 개념 31
1) 연구 틀 31
2) 주요 개념 32
4. 선행연구 검토 및 차별성 37
5. 연구의 정책ㆍ학술적 기대효과 39
CHAPTER 2. 부동산시장 환경변화와 관련 지수개발 현황 40
1. 부동산시장 환경변화 분석 41
1) 주택시장 변동성 확대 41
2) 프롭테크 업체를 통한 부동산시장 정보제공 확대 48
2. 부동산시장 관련 지수개발 현황 50
1) 부동산시장 EWS 50
2) UBS 부동산 버블지수 53
3) 한국형 부동산시장위험지수 61
4) K-HPU 지수 64
5) 금융취약성 지수 67
6) 경제심리 및 소비심리지수 68
7) 부동산 소비심리지수 관련 해외사례 70
8) 국내 부동산 관련 지수 77
3. AI를 이용한 부동산시장 지수 개발 현황 80
1) AI를 이용한 주택가격지수 개발 및 예측 관련 선행연구 80
2) AI를 이용한 지수개발 및 정보제공(해외연구 및 사례) 84
4. 주요 시사점 88
1) 부동산시장 환경변화 분석의 주요 시사점 88
2) 부동산시장 관련 지수개발 현황의 시사점 88
3) AI를 이용한 부동산시장 지수 개발 현황의 시사점 90
CHAPTER 3. 부동산시장 진단 및 전망지수(K-REMAP 지수)의 개발 현황 및 평가 91
1. K-REMAP 지수의 개발 현황 및 주요 이슈 92
1) 부동산시장압력지수(진단, 전망) 개발 현황 및 주요 이슈 92
2) 부동산소비심리지수 개발 현황 및 이슈(진단, 전망) 99
2. K-REMAP 지수의 정량적 평가 104
1) 평가방법 104
2) 부동산시장 압력지수 평가결과 105
3) 부동산시장 소비심리지수 평가결과 116
3. K-REMAP 지수의 정성적 평가 128
1) 정성적 평가방법 개요 128
2) 일반국민 설문조사 결과 129
3) 전문가 의견조사 결과 135
CHAPTER 4. 부동산시장 진단 및 전망지수(K-REMAP 지수) 고도화 방안 148
1. K-REMAP 지수의 고도화 방향 설정 149
1) 부동산시장 압력지수(진단 및 전망)의 고도화 방향 150
2) 부동산소비심리지수의 고도화 방향 152
2. 부동산시장 압력 진단진수의 고도화 방안 153
1) 시장별 구성변수 변경 및 하위부문 지수 구분 153
2) 안정화 및 표준화 방법 변경 160
3) 부동산시장 압력지수 고도화 지수 산출 164
3. 부동산시장 소비심리지수의 고도화 방안 172
4. 부동산시장압력 전망지수의 고도화 방안 180
1) 현재 지수의 전망방법의 특성 및 한계 180
2) AI를 이용한 예측방법 181
3) AI를 이용한 모형의 예측성과 평가 189
CHAPTER 5. K-REMAP 지수의 정책적 활용방안 200
1. K-REMAP 지수의 정책적 활용을 위한 기본방향 201
1) K-REMAP 지수 고도화 결과 201
2) 기본방향 203
2. 부동산시장 조기경보체계 지원 강화 205
1) 임계치 설정을 통한 위기단계의 구분 206
2) 부동산시장 압력지수의 하위부문 지수의 기여도 분석 209
3) 부동산시장 EWS 운영위원회에서의 활용방안 212
3. 부동산소비심리지수의 활용성 확대 213
1) 부동산시장소비심리 하위지수의 작성과 활용 213
2) 부동산시장 소비심리 종합 상황판 구축 216
3) 부동산시장 소비심리지수의 단계적 활용성 확대방안 218
4. 한국형 부동산버블지수, K-HPU 지수와의 연계성 강화 220
1) 한국형부동산위험지수와의 연계성 강화 220
2) K-HPU 지수와의 연계성 강화 222
CHAPTER 6. 결론 및 향후 과제 228
1. 연구의 주요 결과 229
2. 연구의 성과와 의의 231
1) 정책적 측면 231
2) 학술적 측면 232
3. 연구의 한계와 향후 과제 232
참고문헌 234
SUMMARY 241
[부록] 245
판권기 257
그림 1-1. 연구수행 체계 31
그림 1-2. K-REMAP 지수 위계구조 35
그림 1-3. 인공지능과 머신러닝, 딥러닝의 구분 36
그림 2-1. 유동성 지표 추이 42
그림 2-2. 가처분소득 대비 가계부채비울 43
그림 2-3. 지역ㆍ지수별 아파트매매가격지수 추이 및 변동률 44
그림 2-4. 지역ㆍ지수별 아파트전세가격지수 추이 및 변동률 46
그림 2-5. 주택매매 거래량 및 미분양 주택 47
그림 2-6. 주택건설인허가 및 주택준공실적 48
그림 2-7. 부동산시장 EWS 고도화 모형의 하위부문과 종합지수의 위계 52
그림 2-8. UBS 글로벌 부동산 버블지수 : 2022~2023년 56
그림 2-9. UBS 스위스 부동산 버블지수 추이 59
그림 2-10. UBS 스위스 부동산 버블지수 : 2023년 4분기 59
그림 2-11. UBS 스위스 부동산 버블지수의 하위부문별 변동 추이 60
그림 2-12. 스위스 부동산 버블지수의 하위구성변수의 기여도 분석 내용 61
그림 2-13. K-UBS 지수화 방법 62
그림 2-14. K-HPU 주택시장 불확실성 지수 산출결과 66
그림 2-15. 금융취약성지수의 주요 평가요소와 금융안정 상황과의 관계 67
그림 2-16. 금융취약성지수의 구조 68
그림 2-17. NAIOP 상업용 부동산 심리지수의 하위지수별(공실, 임대료, 건축비용 등) 추이 74
그림 2-18. KPMG 스위스 부동산시장 심리지수의 대시보드 화면 75
그림 2-19. KPMG 스위스 부동산시장 심리지수(종합지수)의 기관유형별 변동추이 76
그림 2-20. 리치고 미래전망과 타임머신 기능 77
그림 2-21. KB 부동산 심리지수 4분면 차트 79
그림 2-22. 아실(아파트 실거래가) 갭투자 증가지역 80
그림 3-1. 부동산시장압력지수 작성 흐름도(주택매매시장, 토지시장) 95
그림 3-2. 부동산시장 및 주택시장압력지수 추이 96
그림 3-3. 부동산시장 소비심리지수 진단 및 전망 추이(전국) 103
그림 3-4. 전국 주택매매시장압력지수(HPI)의 구성변수별 변동추이(2009.1~2024.3) 107
그림 3-5. 전국 주택전세시장압력지수(HRPI)의 구성변수별 변동추이(2009.1~2024.3) 108
그림 3-6. 전국 토지전세시장압력지수(HRPI)의 구성변수별 변동추이(2009.1~2024.3) 109
그림 3-7. 주택매매가격변동률과 주택매매시장압력지수(HPI) 변동 추이(2009.1~2024.3) 110
그림 3-8. 주택전세가격변동률과 전세시장압력지수(HRPI) 변동 추이(2009.1~2024.3) 111
그림 3-9. 지가변동률과 토지시장압력지수(LPI) 변동 추이(2013.2~2024.3) 112
그림 3-10. 주택매매시장 진단지수와 전망지수(3개월, 6개월) 추이 114
그림 3-11. 주택전세시장 진단지수와 전망지수(3개월, 6개월) 추이 114
그림 3-12. 토지시장 진단지수와 전망지수(3개월, 6개월) 추이 114
그림 3-13. 주택매매시장 소비심리진단지수와 가격변동률 추이 120
그림 3-14. 주택전세시장 소비심리진단지수와 가격변동률 추이 121
그림 3-15. 부동산시장 압력지수 인지도 전문가 응답 결과 136
그림 3-16. 부동산시장 압력지수 시장 상황 반영도 전문가 응답 결과 137
그림 3-17. 부동산시장 압력지수 전망치 산출 시 AI 방법 활용 관련 전문가 응답 결과 140
그림 3-18. 부동산시장 소비심리지수 인지도 전문가 응답 결과 141
그림 3-19. 부동산시장 소비심리지수 시장 상황 반영도 전문가 응답 결과 142
그림 3-20. 부동산시장 소비심리지수 세부자료 필요성 전문가 응답 결과 143
그림 3-21. 부동산시장 소비심리지수 중 세부 지수 공표의 필요성에 대한 전문가 응답 결과 144
그림 3-22. 부동산시장 소비심리 전망지수 공표 필요성 전문가 응답 결과 146
그림 4-1. K-REMAP 지수의 고도화 방향 150
그림 4-2. COFIX금리와 주택담보대출금리 추이 154
그림 4-3. 유동성 지표의 전년동월대비 변동률 추이 155
그림 4-4. 시계열 자료의 계절 및 불규칙 요인 추출 과정 160
그림 4-5. 전국 주택매매시장압력지수(HPI)의 구성변수의 안정화 방법별 비교 162
그림 4-6. 전국 주택매매시장압력지수 변수별 표준화 결과 비교(1) 163
그림 4-7. 전국 주택매매시장압력지수 표준화 결과 비교(2) 164
그림 4-8. 가중치 시나리오별 전국 부동산시장 압력지수 분석결과(서울 기준) 167
그림 4-9. 주택매매시장압력지수의 현행지수와 개선된 지수 비교 167
그림 4-10. 주택매매시장압력지수 하위부문 지수변동 추이 168
그림 4-11. 주택전세시장압력지수의 현행지수와 개선된 지수 비교 169
그림 4-12. 주택전세시장압력지수 하위부문 지수변동 추이 169
그림 4-13. 토지시장압력지수의 현행지수와 개선된 지수 비교 170
그림 4-14. 토지시장압력지수 하위부문 지수변동 추이 171
그림 4-15. 매수의향을 반영한 주택가격진단지수 추이 174
그림 4-16. 매도의향을 반영한 주택가격진단지수 추이 175
그림 4-17. 기존지수와 표준화 지수 비교1 177
그림 4-18. 기존지수와 표준화 지수 비교2 179
그림 4-19. 뇌의 작동 방식을 모방한 신경망 구조 184
그림 4-20. 단순 신경망과 심층 신경망 비교 185
그림 4-21. 학습(Learning) 과정에 필요한 정답지(실제값) 185
그림 4-22. 학습(Learning) 과정 186
그림 4-23. 부동산시장 지표에 사용한 실제 모형 187
그림 4-24. LSTM 모형의 상세 구조 188
그림 4-25. LSTM 모형 설계 189
그림 4-26. 전국 부동산 시장압력지수 및 가격변동 추이 190
그림 4-27. 예측구분 191
그림 4-28. 전국 주택매매시장 압력지수의 표본외 예측성과 비교 192
그림 4-29. 전국 주택전세시장 압력지수의 예측성과 평가 193
그림 4-30. 전국 토지시장 압력지수의 표본외 예측성과 비교 195
그림 4-31. 전국 주택매매가격변동률 전망 196
그림 4-32. 전국 주택매매거래 전망 197
그림 4-33. 전국 전세가격변동률 전망 197
그림 4-34. 전국 지가변동률 전망 198
그림 4-35. 전국 토지거래 전망 199
그림 5-1. K-REMAP 지수의 정책적 활용방향 204
그림 5-2. 전국 주택매매시장 K-REMAP 지수 및 위기단계 208
그림 5-3. 서울 주택매매시장 K-REMAP 지수 및 위기단계 209
그림 5-4. 부동산시장 하위부문별 기여도 분석 210
그림 5-5. Swiss Real Estate Sentiment Index(SRESI) 대시보드 217
그림 5-6. 국토연구원 부동산시장정책연구센터 상황판 218
그림 5-7. 부동산시장소비심리지수의 단계적 활용을 위한 로드맵 219
그림 5-8. K-UBSG 지수 산출 결과 : 서울 221
그림 5-9. 서울에서의 K-REMAP 지수와 부동산버블지수 추이 222
그림 5-10. K-HPU 주택시장 불확실성 지수 산출결과 223
그림 5-11. K-HPU 지수와 가격지수변동률(전체, 아파트) 간 교차상관 분석결과 225
그림 5-12. K-HPU 지수와 K-REMAP 지수 추이 226
그림 5-13. K-HPU 지수의 CMAX값과 K-REMAP 지수 추이 227
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