헤도닉 모형을 통해 가격지수를 산정하는 데 있어 변수의 선정문제는 매 우 중요하다. 헤도닉 모형은 부동산의 가격을 부동산이 지니는 특성으로 설 명하는 모형이므로 가격에 영향을 미치는 특성을 많이 확보할수록 좋다. 그 러나 자료의 제약이나 구축 비용 등으로 인해 한계가 존재할 수 밖에 없으 며, 또 억지로 많은 설명변수를 넣을 때 다중공선성과 같은 통계학적인 문 제가 발생할 가능성도 있다.
본 연구에서는 국내의 헤도닉 모형에 기반한 선행연구를 참고해 설명변 수를 구성했다(<표 4-4> 참조). 채택된 설명변수는 입지권역48), 경과년수, 경 과년수 제곱49), 층수50), 부분거래 여부51), 매도인 및 매수인의 내국인 여 부52), 직접거래 여부53), 빌딩 등급54) 등이었다.
48) 흔히 언급되는 중심권역(CBD; 중구, 종로구), 강남권역(KBD, 강남구, 서초구), 여의도권역(YBD, 영 등포구 여의도동), 기타권역(상기 권역 이외)의 4권역 구분이 활용되었다.
49) 낡은 빌딩을 매입해 리모델링 또는 재건축한 후 고가로 매각하는 전략을 취할 경우 시세보다 다소 높은 가격으로 매입할 가능성이 있어 경과년수 외에 경과년수를 제곱한 값을 설명변수로 채택했다.
50) 지하 층수와 지상 층수의 합산 층수가 활용되었다.
51) 건물의 일부분이 거래된 경우는 1, 1동 건물 전체가 거래된 경우는 0이다.
52) 매도인 또는 매수인이 내국인일 경우는 1, 외국인일 경우는 0이다. 간접투자상품을 활용할 경우 지 분구성을 판단하기 어려워 국내 운용사가 주간사일 경우는 1, 외국 운용사가 주간사일 경우는 0으 로 설정했다.
53) 매도인, 매수인이 직접 거래한 경우는 1, REF, REITs 등의 투자 Vehicle이 활용된 경우는 0이다.
54) 빌딩 등급을 구분하는 기준은 다양하나 본 연구에서는 건물의 연면적을 기준으로 삼았는데 연면적
종속변수는 선행연구가 이상경(2005)를 제외하고 모두 매매가격을 종속변 수로 활용했음에도 불구하고 평당가격을 선택했다. 그 이유는 비록 면적을 기준으로 구분한 빌딩 등급이 설명변수에 포함되어 면적이 매매가격에 미치 는 영향이 통제될 수는 있으나 빌딩 등급이 4개에 불과해 통제의 실효성이 크지 않다고 판단했기 때문이다. 이러한 자료 구성으로는 면적이 큰 사례가 전체 추정결과에 더 큰 영향을 미치는 문제가 발생한다. 따라서 이런 문제 가 상당부분 사전에 통제된 평당가격을 종속변수로 선택했다.
<표 4-4>는 각 변수에 대한 기초통계량을 정리한 것이다. 주의할 점은
<표 4-3>에서 언급한 것과 같이 확보된 사례 전체를 지수산정에 활용하는 것이 아니라 데이터 set 별로 기간이 상이한 관계로 지수산정에 활용된 사례 의 개수는 데이터 set 별로 다르다는 점이다. 이에 데이터 set 별로 기초통계 량을 구분하여 정리했다.
분석에 활용된 사례는 CY set은 505건, FYM set은 475건, FYJ set은 489 건, FYS set은 452건이었는데 FYS set의 사례가 가장 적은 것은 분석기간이 가장 짧았기 때문이다. 그럼에도 불구하고 구성된 데이터 set 간의 기초통계 량에는 큰 차이가 없었다.
5만㎡이상의 건물은 Prime등급, 33,000㎡이상~50,000㎡미만의 건물은 A등급, 16,500㎡이상~33,000㎡
미만의 건물은 B등급, 16,500㎡이하의 건물은 C등급으로 구분했다.
구 분 Total set CY set FYM set FYJ set FYS set
분석 기간 ’00.1Q~
’16.2Q
’00.1Q~
’15.4Q
’00.2Q~
’16.1Q
’00.3Q~
’16.2Q
’00.4Q~
’15.1Q
종속 변수
평당 가격
개 수 505 475 489 496 452
평 균 12,181.6 11,987.5 12,128.4 12,277.5 12,012.7 최대값 50,492 50,492 50,492 50,492 50,492
최소값 2,035 2,035 2,035 2,035 2,035
표준편차 5,667.3 5,674 5,639.4 5,664.5 5,664.2
독립 변수
입지 특성
입지 권역
CBD 157
(31.1%)
153 (32.2%)
154 (31.5%)
155 (31.3%)
144 (31.9%)
KBD 176
(34.9%)
164 (34.5%)
169 (34.6%)
170 (34.3%)
156 (34.5%)
YBD 68
(13.5%) 65 (13.7%)
67 (13.7%)
68 (13.7%)
62 (13.7%)
ETC 104
(20.6%) 93 (19.6%)
99 (20.2%)
103 (20.8%)
90 (19.9%)
계 505
(100.0%)
475 (100.0%)
489 (100.0%)
496 (100.0%)
452 (100.0%)
구조 특성
경과 년수
평 균 15.4 15.1 15.4 15.6 15.1
최대값 47 47 47 47 47
최소값 1 1 1 1 1
표준편차 9.98 9.89 9.91 9.98 9.78
경과 년수2
평 균 303.8 320.4 312.5 308.6 319.5
최대값 2,209 2,209 2,209 2,209 2,209
최소값 1 1 1 1 1
표준편차 364.0 369.1 366.7 365.5 362.6
층 수
평 균 21.8 22.0 21.8 21.7 22.0
최대값 63 63 63 63 63
최소값 4 4 4 4 4
표준편차 8.01 7.97 8.01 8.00 8.01
빌딩 등급
Prime 81 (16.0%)
81 (17.1%)
80 (16.4%)
79 (15.9%)
78 (17.3%)
A 111
(220%)
111 (23.4%)
111 (22.7%)
109 (22.0%)
105 (23.2%)
<표 4-5> 분석 데이터의 기초통계량
B 132 (26.1%)
132 (27.8%)
130 (26.6%)
129 (26.0%)
127 (28.1%)
C 181
(35.8%)
151 (31.8%)
168 (34.4%)
179 (36.1%)
142 (31.4%)
계 505
(100.0%)
475 (100.0%)
489 (100.0%)
496 (100.0%)
452 (100.0%)
거래 특성
부분 거래 여부
1동 전체거래
414 (82.0%)
387 (81.5%)
402 (82.2%)
407 (82.1%)
368 (81.4%)
부분거래 91
(18.0%) 88 (18.5%)
87 (17.8%)
89 (17.9%)
84 (18.6%)
계 505
(100.0%)
475 (100.0%)
489 (100.0%)
496 (100.0%)
452 (100.0%)
매도인 내국인
내국인 394
(78.0%)
388 (81.5%)
401 (82.0%)
408 (82.3%)
366 (81.0%)
외국인 111
(22.0%) 87 (18.3%)
88 (18.0%)
88 (17.7%)
86 (19.0%)
계 505
(100.0%)
475 (100.0%)
489 (100.0%)
496 (100.0%)
452 (100.0%)
매수인 내국인
내국인 417
(82.6%)
364 (76.6%)
379 (77.5%)
387 (78.0%)
347 (76.8%)
외국인 88
(17.4%)
111 (23.4%)
110 (22.5%)
109 (22.0%)
105 (23.2%)
계 505
(100.0%)
475 (100.0%)
489 (100.0%)
496 (100.0%)
452 (100.0%)
직접 거래
직접거래 244
(48.3%)
230 (48.4%)
233 (47.6%)
235 (47.4%)
215 (47.6%)
간접거래 261
(51.7%)
245 (51.6%)
256 (52.4%)
261 (52.6%)
237 (52.4%)
계 505
(100.0%)
475 (100.0%)
489 (100.0%)
496 (100.0%)
452 (100.0%) 주 : ( ) 는 전체에서 차지하는 비중