부동산 가격변동 핫스팟 탐색을 위한 공간통계기법 (A Spatial Statistical Method for Exploring Hotspots of House Price Volatility)

서지정보

· 발행기관 : 대한지리학회
· 수록지 정보 : 대한지리학회지 / 43권 / 3호 / 392 ~ 411페이지
· 저자명 : 손학기, 박기호

초록

투기가 발생할 가능성이 높은 지역은 일정지역 내의 대다수 경제주체가 적응적 소유자와 수요자일 때 형성된다. 이 지역의 가
격변동은 타 지역에 비해서 가격상승 폭이 크고, 개별 부동산들의 주변 부동산들과 가격변동의 방향이 동질적인 특성을 가진 가격변
동 핫스팟 패턴을 형성한다. 본 연구의 목적은 투기과열지역을 정량적으로 탐색하기 위한 가격변동 핫스팟 탐색법을 개발하는 것이
다. 가격변동 핫스팟 탐색법은 크게 2단계로 구성된다. 첫째 단계는 정규모형의 공간스캔통계량을 이용하여 타 지역에 비해 높은 가
격상승이 이루어진 공간클러스터를 탐색한다. 둘째 단계는 국지 모란 I를 이용하여 공간클러스터 내의 개별부동산들이 그 주변 부동
산과의 가격변동 방향이 동질적인가, 즉 공간연관성을 가지는가를 평가한다. 개발된 방법을 공간적으로는 참여정부에서 부동산 문제
의 중심으로 알려진 서울시 강남·서초·송파구에 적용하였고, 시간적으로는 참여정부 주요 부동산 대책의 하나인 10.20 대책을 전
후로 한 2003년 8,9,10,11월의 가격변동 자료에 적용하였다. 10.29 대책발표 전인 8, 9월에는 개포동을 중심으로 가격변동 핫스팟이
발견되었고, 10월은 10.29 대책에 의해서 소강상태를 보이다가 11월에는 가격변동 콜드스팟이 발견되었다. 이 결과는 제안된 방법이
기존 단순 시각화만을 통해서 탐색할 수 없었던 투기과열지역을 정량적 방법을 통해서 시공간적으로 탐색할 수 있음을 보여준다.

영어초록

The purpose of this paper is to develop a method for exploring hotspot patterns of house price volatility
where there is a high fluctuation in price and homogeneity of direction of price volatility. These patterns are formed
when the majority of householders in an area show an adaptive tendency in their decision making. This paper suggests
a method that consists of two analytical parts. The first part uses spatial scan statistics to detect spatial clusters of houses
with a positive range of price volatility. The second part utilizes local Moran’s I to evaluate the homogeneity of
direction of price volatility within each cluster. The method is applied to the areas of Gangnam-Gu, Seocho-Gu, and
Songpa-Gu in Seoul from August to November of 2003; the Participatory Government of Korea designated these areas
and this period as the most speculative. The results of the analysis show that the area around Gaepo-Dong was as a
hotspot before the Government’s anti-speculative 10.29 policy in 2003; the house prices in the same area stabilized in
October, 2003 and the area was identified as a coldspot in December, 2003. This case study shows that the suggested
method enables exploration of hotspot of house price volatility at micro spatial scales which had not been detected by
visual analysis.

참고자료

· 없음