주택 매매가와 전세가 및 전세가율의 동향과 전망: 서울, 부산, 대구, 광주, 대전을 중심으로

최정일; 이옥동

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 최정일 이옥동

저널정보: 아시아.유럽미래학회 유라시아연구 유라시아연구 제15권 제4호

발행연도: 2018.1

수록면: 163 - 183 (21page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

최근 부동산 시장 안정으로 전세가 약세를 보이자 역전세난 현상이 나타나고 있다. 갭투자가 유행하던 2016년 6월 서울 전세가율 75.1%에서 2018년 6월 65.4%로 하락하였다. 서울과 수도권에 신규 아파트 입주가 증가하면서 역전세난 현상이 발생하고 있다. 서울 아파트의 전세가율 하락이 강남3구에 이어 강북으로 확산되고 있다. 집주인의 금융부담 증가와 추가 대출 규제로 인해 매도물량이 증가할 수도 있다. 지난 2018년 9월 13일 정부가 913 부동산대책을 발표하였다. 종합부동산세는 매년 6월 1일, 부동산을 보유하고 있는 사람에게 부과되는 세금이다. 조정대상지역에 2주택 이상 보유한 사람에게 과세를 추가하게 되었다. 세율도 0.1～1.2%정도 올랐다. 또한 시가 18억 원 이상 주택에 세율을 0.2～0.7% 인상하였다. 결론적으로, 고가 부동산, 3주택 이상, 조정대상지역 2가구 주택을 대상으로 세금을 부과하였다. 종합부동산세 인상으로 거둔 세금은 서민 주택 재원으로 활용할 예정이다. 대출이율 상승과 대출규제로 인해 주택시장에 거래가 감소하고 있다. 한국은행이 2018년 연말에 금리인상을 계획하고 있다. 금리 상승은, 주택 수요를 감소시킬 것으로 보인다. 주택가격과 전세가격이 서서히 하락할 것으로 예상된다. 금리 상승은 대출 이자 부담으로 주택을 매수할 여력이 낮아지게 될 것이다. 913 종합부동산 대책은 과열된 주택시장을 서서히 안정시켜 나갈 것으로 기대하고 있다. 본 연구의 목적은 아파트 매매가와 전세가 및 전세가율 동향을 살펴보고, 향후 진행 방향을 예측하는데 있다. 이를 위해 전국과 서울, 부산, 대구, 광주, 대전을 선택하여 1986년 1월부터 2018년 5월까지 총 389개 월간자료를 이용하여 분석하였다. 서울의 전세가비율은 2016년 6월 75.1% 최고치를 기록한 이후 2018년 6월 65.4%로 서서히 감소하면서 역전세난이 발생하고 있다. 기술통계량을 보면 지난 1986년 이후 매매가는 서울, 부산, 대구, 대전, 광주 순으로 높게 상승하고 변동성은 대구, 서울, 광주, 부산, 대전 순으로 크게 나타났다. 전세가는 서울, 대구, 대전, 부산, 광주 순으로 높게 상승하고 변동성은 서울, 대전, 대구, 부산, 광주 크게 나타났다. 매매가와 전세가 변동률에서 서울 대전 부산 대구 광주 순으로 크게 나타났으나 지난 2010년 이후 1% 이내에서 장기간 수렴하고 있어 조만간 변동률의 변화 가능성이 예고되고 있다. 상승률 분포도에서 매매가는 대체로 -1%～+2% 사이에, 전세가는 -2%～+3% 사이에 밀집되어 있어 매매가에 비해 2배가량 넓은 분포도를 보이고 있다. 매매가와 전세가 자기상관에서 전국과 주요 5개 도시는 현재 상태가 과거 미래와 전체적으로 밀접한 관계를 보이지 않은 것으로 나타났다. 따라서 시간 경과에 따라 독립적이지 않은 것으로 판단되어 시계열 자료는 자기상관을 갖는다는 것을 의미하고 있다. 매매가와 전세가 Q-Q Charts에서, 전국과 주요 5개 도시는 기준선을 전후하여 위･아래로 매우 탄력적으로 움직이고 있으며 상단과 하단에 이상급등락에 의한 이상현상이 다수 나타나 있다. 매매가와 전세가 결측값 분석에서 서울, 부산, 대구는 높은 평균과 표준편차를 보이고 있으나 광주와 대전은 상대적으로 낮은 평균과 표준편차를 보이고 있다. 주요 5개 도시의 매매가와 전세가 동향을 보면, 지난 1986년 이후 매매가에 비해 전세가의 상승세가 높게 나타나면서 전세가율이 증가하는 모습을 보여 왔다. 하지만 지난 2016년과 2017년도 전세가율 75%를 기록한 이후 소폭 감소하자 갭투자로 인한 문제점이 발생하고 있다. 당분간 전세가는 상승세가 둔화되고 변동률이 마이너스(-)를 기록할 것으로 보여 전세가율은 더욱 감소할 것으로 예상된다. 이러한 현상은 서울에서 더 크게 나타날 것으로 보인다.

Recently the real estate market has been stabilizing, there is a reverse jeonse crisis phenomenon. In June 2016, when the gap investment was on the rise, the jeonse price rate in Seoul dropped from 75.1% to 65.4% in June 2018. With the increase in the number of new apartment units in Seoul and metropolitan area, there is a reverse jeonse crisis. The decline in the jeonse price rate of Seoul apartments is spreading to Gangbuk after the Gangnam three districts. The increase in the financial burden of landlords and the regulation of additional loans may increase the volume of sales. On September 13, 2018, the government announced the 913 real estate policy. Comprehensive real estate tax is a tax levied on a person who owns real estate on June 1 every year. The taxation was added to the person who has more than two houses in the adjustment area. The tax rate rose by 0.1 to 1.2 percent. Also, the tax rate was raised by 0.2～0.7% for houses with market value of over 1.8 billion won. In conclusion, tax was imposed on high-priced real estate, more than three houses, and two households in the adjustment area. The taxes raised by the increase in the comprehensive real estate tax will be used as financial resources for ordinary citizens. Due to the rise in loan rates and the regulation of lending, transactions in the housing market are decreasing. The Bank of Korea plans to raise interest rates by the end of 2018. A rise in interest rates is likely to reduce housing demand. House prices and charter prices are expected to decline gradually. The rise in interest rates will lower the ability to buy housing because of interest payments. 913 Comprehensive real estate measures are expected to gradually stabilize the overheated housing market. The purpose of this study is to examine the trends of apartment trade price, jeonse price and jeonse price rate, and to predict future directions. For this, Korea, Seoul, Busan, Daegu, Gwangju and Daejeon were selected and analyzed by using 389 monthly data from January 1986 to May 2018. Since 1986, the trade prices rise in order to high Seoul, Busan, Daegu, Daejeon, Gwangju, and the volatility rise in order to large Daegu, Seoul, Gwangju, Busan, Daejeon. Jeonse prices rise in order to high Seoul, Daegu, Daejeon, Busan, Gwangju and the volatility was in order to large Seoul, Daejeon, Daegu, Busan, and Gwangju. From the change ratio of the trade price and the jeonse price, it was in order to high Seoul Daejeon Busan Daegu Gwangju. Since 2010, the change ratio has been converging for less than 1%. In the growth rate distribution, the trade price is usually between -1% and + 2%, and the jeonse price is between -2% and + 3%, which is twice as wide as the trade price. In the ACF, it presented that the current state of each city is not closely related to the past & future. Therefore, it is judged that it is not independent according to the passage of time, which means that time series data have ACF. In the Q-Q charts of the trade prices and the jeonse prices, each city is moving up and down very flexibly around the baseline. Also, there are a lot of abnormal phenomena (⚪) due to abnormality in top and bottom. In the missing value analysis of the trade prices and the jeonse prices, Seoul, Busan and Daegu have high mean and standard deviation. But Gwangju and Daejeon have relatively low mean and standard deviation. In each city’s trade price and the jeonse price trend, since 1986 the jeonse price has risen more than the trade price. So the rate of the jeonse price has increased. However, after the jeonse price rate declines slightly after 75% in 2016 and 2017, there has been a crisis due to gap investment. For the time being, the jeonse prices will slow down and the change rate will be negative (-). The jeonse price rate is expected to decline further. This phenomenon is expected to be larger in Seoul.

#the Trade Price #the Jeonse Price #the Jense Prices Rate #Gap Investment #Housing Price

참고문헌 (18)

참고문헌 신청

강성휘 / 2018 / 새 세입자 못 찾고 전세금 뚝뚝 - 내 전 재산이 불안해 / 동아일보 경제면, 2018. 7.17

권이상 / 2018 / 서울 아파트 전세가율 하락 뚜렷 - 역전세난 공포 현실화 / 데일리안 경제면, 2018.7.10

김대원 / 2016 / 공간 패널 모형을 이용한 인터넷 정보 검색과 서울시 아파트 매매 및 전세가격 간 관계 분석 / 부동산학연구 22(1):5~23

김상진 / 2016 / 자산시장 균형조건에 따른 강남 3구의아파트 전세-매매가격비율 결정요인 분석 / 민주사회와 정책연구 (30):74~103

김윤영 / 2012 / 우리나라 주택시장의 매매 · 전세 가격변동 거시결정요인의 동태분석 / 경제학연구 60(3):127~153

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최정일

소속기관 안동대학교 퇴계학연구소

주요연구분야 사회과학 > 지리학 > 지역학

논문수 1 이용수 53

이옥동

소속기관 안동대학교 퇴계학연구소

주요연구분야 사회과학 > 지리학 > 지역학

논문수 1 이용수 53

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (18)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)