부동산 뉴스와 아파트 매매가격과 거래량 간의 관계에 대한 빅데이터 시계열 분석

• 영문명: Big Data Time Series Analysis of the Relationship Between News Coverage, Apartment Price and Trading Volume
• 발행기관: 한국부동산법학회
• 저자명: 전해정(Chun, Hae-Jung)
• 간행물 정보: 『부동산법학』부동산법학 제24집 제2호, 53~69쪽, 전체 17쪽
• 주제분류: 법학 > 법학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2020.06.30

국문 초록

본 연구는 빅데이터인 부동산 뉴스가 아파트 매매가격과 아파트거래량에 미치는 영향을 아파트매매가격, 아파트거래량, ‘상승’ 관련 기사 수와 ‘하락’ 관련 기사 수를 변수로 설정하여 벡터자기회귀모형(VAR)을 이용해 분석하였다. 본 연구의 시간적 범위는 2010년 1월부터 2019년 12월까지로 하였고 공간적 범위는 서울시로 설정하였다. 실증분석결과, 아파트거래량과 아파트매매가격은 서로 양(+)의 영향을 미치는 것을 알 수가 있었고 아파트 상승 관련 기사는 아파트매매가격과 아파트거래량에 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났고 반대로 아파트 하락 관련 기사는 아파트매매가격과 아파트거래량에 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 아파트 상승 기사 수 모형과 하락 기사 수 모형 모두에서 아파트매매가격이 차지하는 설명력이 아파트거래량보다 높은 것을 확인하였다. 본 연구결과에 따르는 시사점은 아파트거래량과 아파트매매가격은 양(+)의 관계가 있으므로 정부는 지역별 아파트거래량과 아파트매매가격을 지속적으로 모니터링 해 주택시장 상황에 맞는 정책을 펼쳐 주택시장 안정화에 노력 해야 한다. 또한, 뉴스기사와 주택시장 간에는 상당히 밀접한 관계가 있으므로 정부는 부동산 관련 뉴스 기사를 지속적으로 모니터링하여 주택시장의 움직임을 예측할 필요성이 있고 이를 위해 빅데이터를 활용한 선진화된 주택시장 예측 프로그램 구축에 정부는 장기적인 관점에서 예산을 편성하고 지원을 해야 한다.

영문 초록

This study analyzed the relationship between real estate news, apartment price and trading volume using a vector autoregressive model (VAR). The variables were apartment price, trading volume, the number of articles related to‘rise’ and the number of articles related to‘fall’. The temporal range from January 2010 to December 2019, and the spatial range was set to Seoul City. As a result of empirical analysis, it was found that the trading volume and apartment price had a positive effect on each other, and news related to rise showed that the apartment price and trading volume had a positive effect, and conversely, news related fall were found to have a negative effect on apartment price and trading volume. In addition, it was confirmed that the explanatory power of the apartment was higher than the trading volume in both news related to rise and news related to fall. The implication of this study is that the trading volume and apartment price have a positive relationship, so the government should continuously monitor the trading volume and apartment price and implement policies to suit the housing market situation to try to stabilize the housing marke. In addition, since there is a very close relationship between the news coverage and the housing market, the government should continuously monitor real estate news to predict the movement of the housing market. The government needs to prepare and support a budget in the long term in order to build an advanced housing market prediction program using big data.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 선행연구 고찰

Ⅲ. 실증분석

Ⅳ. 결 론

키워드

부동산 뉴스 아파트 매매가격 아파트거래량 빅데이터 벡터자기회귀모형 news coverage apartment price trading volume big data vector autoregressive model