TPL을 이용한 일단위 실거래 가격지수 산정방법에 관한 연구

Abstract

2009년 국내에 아파트 실거래가 지수가 공표된 이후, 2016년에는 연립다세대 실거래가 지수가 추가로 공개되었다. 이들 지수의 특징 중 하나는 국내에서 표준화되어 대량으로 공급된 공동주택을 대상으로 하여 거래쌍을 구성하기 쉽고, 개별특성 또한 파악하기 쉬워 지수를 산정하기에 용이하다는 것이다. 그러나 단독다가구 주택은 표준화되어공급되지 않아 개별특성을 파악하기가 쉽지 않다. 또한 국내의 경우 아파트 위주로 공급되기 때문에 지수를 만들기 위한 표본이 상당히 부족한 실정이다.또한 주택가격지수와 연관된 이슈 중의 하나는 주택가격지수가 주식과 같은 금융상품의 기초자산으로 역할을 할 수 있느냐는 것이다. 그러나 주택가격지수가 코스피 지수와같이 금융상품의 기초자산이 되기 위해서는 투자자나 헷지를 원하는 시장참여자가 시장변화에 민감하게 대처할 수 있도록 일별 지수가 산정되어야 한다. 그러나 지금까지의주택가격지수는 자료의 한계로 인해 월별로만 산정되고 있다.본 연구는 이러한 한계를 극복하고자 자료에 한계가 있을 때 지수를 산정할 수 있고, 일별로도 중위수를 이용하여 지수를 산정할 수 있는 방법인 Radar Logic사의 TPL 방법을 제시하고자 한다. Since the apartment sales price index using repeated sale data was introduced in 2009, the multi-family house price index was released in 2016. The two-type houses have good characteristics for making indices. For example they have lots of transaction data and lots of stock with standardized type for quality control.However, detached houses in Korea are not supplied in a standardized form and it is difficult to identify individual housing characteristics. Apart from this there is a lack of transaction data to generate sale price index of a detached house since the domestic housing market has been dominated by apartment.The other issue associated with the housing price index is whether the price index could reflect an underlying demand of financial asset such as a stock market. In order to estimate an underlying asset of capital market like the KOSPI index, a daily index should be considered so that the property investors who desire to hedge their investment can timely respond on the market change. Unfortunately, the house price index has been calculated in a monthly base due to a lack of transaction data.This study proposes the ‘TPL method’ of Radar Logic company, which calculates indices even when data exists in a small number and produces the index on a daily basis.