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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

표목차 16

표 1-1. 주요 연구방법 30

표 1-2. 부동산시장의 확장과 침체의 압박 사례 33

표 1-3. 선행연구와의 차별성 38

표 2-1. 부동산정보 관련 향후 전망 49

표 2-2. 국내외 부동산 플랫폼 사업영역별 사례 49

표 2-3. 부동산시장 EWS 하위부문별 구성변수 51

표 2-4. UBS 글로벌 부동산 버블지수 분석도시 : 2023년 54

표 2-5. UBS 글로벌 부동산 버블지수 활용 변수 54

표 2-6. UBS 글로벌 부동산 버블지수의 단계별 임계치 55

표 2-7. UBS 스위스 부동산 버블지수 활용 변수 57

표 2-8. 조정된 UBS 스위스 부동산 버블지수 활용 변수 58

표 2-9. UBS 스위스 부동산 버블지수의 단계별 임계치 58

표 2-10. K-UBS 지수의 단계별 임계치 63

표 2-11. K-UBS 지수의 하위변수 및 활용 자료 64

표 2-12. K-HPU 지수작성을 위해 활용된 키워드 66

표 2-13. ESI 구성항목 및 가중치 70

표 2-14. 주택 구매 심리 지수(HPSI)의 여섯 가지 구성 요소 질문 71

표 3-1. 주택매매시장압력지수(HPI)의 구성변수 93

표 3-2. 전세시장압력지수(HRPI) 구성변수 94

표 3-3. 토지시장압력지수(LPI) 구성변수 94

표 3-4. 부동산시장 소비자심리조사 조사문항 100

표 3-5. 부동산시장 소비심리지수 단계 구분 102

표 3-6. 부동산시장 소비심리지수 기초통계 102

표 3-7. 전국 주택매매시장압력지수(HPI)의 구성변수별 평균과 표준편차(2003.1~2024.4) 106

표 3-8. 전국 주택전세시장압력지수(HRPI)의 구성변수별 평균과 표준편차(2003.1~2024.4) 108

표 3-9. 전국 토지시장압력지수(LPI)의 구성변수별 평균과 표준편차(2003.1~2024.4) 109

표 3-10. 가격변동률과 압력지수와의 상관관계 분석결과 113

표 3-11. 부동산시장압력 전망지수의 예측력 평가(RMSE) 115

표 3-12. 소비심리지수 평균 및 표준편차 117

표 3-13. 전국 주택매매시장 소비심리지수와 구성지수의 평균 및 표준편차 118

표 3-14. 전국 주택전세시장 소비심리지수와 구성지수의 평균 및 표준편차 118

표 3-15. 소비심리 진단지수와 전망지수의 평균 및 표준편차(전국기준) 119

표 3-16. 소비심리진단지수와 가격변동률 간 상관관계 122

표 3-17. 소비심리지수와 거래변동률 간 상관관계 122

표 3-18. 부동산시장 전망소비심리지수(3개월)와 가격변동률과의 교차상관분석 123

표 3-19. 부동산시장 소비심리전망지수(3개월)와 한국은행 주택가격전망지수의 교차상관분석 124

표 3-20. 부동산시장 소비심리전망지수(3개월)와 KB부동산 가격 전망지수의 교차상관분석 125

표 3-21. 일반국민 설문조사 및 전문가 의견조사 개요 129

표 3-22. 부동산시장 소비심리지수 인지여부 130

표 3-23. 부동산시장 소비심리지수 노출 빈도 131

표 3-24. 부동산시장 소비심리지수의 시장반영도 132

표 3-25. 부동산시장 소비심리전망지수의 공표 필요성 133

표 3-26. 부동산시장 압력지수 인지여부 134

표 4-1. 주택매매시장압력지수(HPI)의 구성변수 변경: 7→11개 변수 157

표 4-2. 전세시장압력지수(HRPI) 구성변수 변경: 7→9개 변수 158

표 4-3. 토지시장압력지수(LPI) 구성변수 변경(안): 6→8개 변수 159

표 4-4. 하위부문 가중치 설정방법 166

표 4-5. 가격변동률과 압력지수와의 상관관계 분석결과 172

표 4-6. 소비심리지수와 가격 및 거래변동률 간 상관관계 173

표 4-7. 응답자의 매수 및 매도의향을 반영한 주택가격진단지수 비교 173

표 4-8. 산출방식을 개선한 주택매매시장 진단 및 전망지수 비교 178

표 4-9. 부동산시장 압력지수 구성변수별 전망방법(현재) 181

표 4-10. 전국 주택매매시장 압력지수의 표본외예측 성과 평가 192

표 4-11. 주택전세시장 압력지수의 표본외예측 성과 평가 193

표 4-12. 토지시장 압력지수의 표본외예측 성과 평가 194

표 5-1. 위기단계 구분 및 위기단계별 경험분포 설정 현황 206

표 5-2. K-REMAP 지수 위기단계별 임계치 산정 결과 207

표 5-3. 서울 주택매매시장 구성변수별 경험분포 함수 211

표 5-4. 부동산시장 EWS 운영위원회의 활용 지표의 대안별 비교 213

표 5-5. 부동산시장 소비자심리조사 일반가구 조사문항 214

표 5-6. 부동산시장 소비자심리조사 중개업소 조사문항 215

표 5-7. K-HPU 지수와 주택가격지수 변동률 간의 교차상관 관계 분석 결과 224

그림목차 19

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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부동산시장 진단 및 전망지수의 고도화 연구 = Advancement of real estate market diagnosis and forecast index 이용현황 표 - 등록번호, 청구기호, 권별정보, 자료실, 이용여부로 구성 되어있습니다.
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