계층적 베이지안 추론과 호별 특성을 활용한 아파트 호별 시세 구축

Abstract

한국의 가계자산 중 부동산을 포함한 비금융자산의 비중은 2021년 말 기준 약 64%에 달하며 해당 수치는 같은 시점 미국(28%), 일본(37%, 2020년 기준), 영국(46%) 등에 비해 월등히 높은 수치를 지닌다(한국은행, 2022). 이처럼 가계자산 중 부동산이 차지하는 비율이 높다는 점에서 유추할 수 있는 것은 부동산, 특히 주거용 부동산은 한국에서 단순히 주거의 서비스를 제공하는 소비재만의 성격을 가지는 것이 아닌, 가계의 가장 큰 자산을 이루는 투자 대상의 성격을 포함한다는 점이다. 투자 대상으로 살펴보면 현 시점에서의 시세에 관한 정보가 필수적으로 존재하며, 주거용 부동산의 경우 업무용 빌딩 등과 달리 한 호(세대)별로 거래되는 양상에 따라 각 호가 가지는 특성이 상이할 수 있다. 이에 각 호별로 달라지는 특성에 따라 그 가치를 산정하여 제공하는 부동산 플랫폼 업체는 국내 한 곳이 존재하나 그 시세의 편차가 과연 호별로 달라지는 특성을 정확히 반영하였는지에 대한 의문이 존재한다. 이러한 점에서 시작하여 본 연구는 단지별-평형대별 평균의 값으로 산출되는 시세를 권민성 외(2022)의 연구를 바탕으로 비교적 최근 시점까지 연장, 구성하여 2022년 10월까지의 아파트 단지별-평형대별 시세를 구축하였다. 다음 단계로 선행연구에 비해 비교적 간단한 형태로 특성변수를 투입하여 호별로 상이한 변수별 계수를 추정하였다. 동-호가 인식된 실거래 자료를 통해 호별로 상이한 특성을 구축하여 해당 변수별 계수를 추정하는데 기존의 선행연구와 달리 계층모형을 통해 호별 특성변수 내 그룹별로 가지는 편차를 나타낸 후 계수를 시세에 적용하여 호별 시세를 나타내었다. 나타낸 시세와 국내 부동산 플랫폼 업체의 시세를 비교하여 그 실용성을 확인하였다.