본 연구는 다양한 특성을 지닌 주택의 경제적 가치를 평가하기 위해 최적의 주택 가격 결정 모형을 추정하는 것을 목적으로 한다. 이 연구는 두 가지 접근 방법으로 서울시 아파트 가격을 분석한다. 첫째, 선형회귀모형, 공간회귀모형, 그리고 다층모형 등 기존의 방법론을 기초로 주택가격 결정요인을 설명하고, 둘째, 공간적 특성을 반영한 다층모형을 새롭게 적용하여 분석 결과를 비교했다. 구체적으로 매매가격과 전세가격을 설명하는 과정에서 아파트의 물리적 특성, 해당 지역의 주변환경, 교육환경, 지역속성을 반영하였다. 연구 결과 공간적 특성을 반영한 다층모형의 설명력이 가장 높은 것으로 확인되었다. 이 연구는 기존의 부동산 관련 연구들이 공간적인 요소를 고려하지 못한다는 제약을 극복하고 가격 결정 요인 분석 결과를 통해 경제 정책 수립을 위한 주택시장 진단에 도움이 되는 지리정보를 제공할 것으로 기대된다.
This study aims to investigate and provide the most appropriate models estimating housing price. This study applies two approaches in modeling apartment prices in Seoul, Korea. First, existing methods such as Ordinary Least Square (OLS), Spatial regression, and multilevel models are applied. Second, multilevel models with spatial components are newly applied. In the process, explaining both sales and lease prices, this study applies various local features such as education, view, neighborhood markets, and medical services. The results show that the multilevel model with spatial component performs best. This study contributes to literature in two perspectives: 1) provision of new methodology in housing study by applying spatial component to multilevel modeling 2) provision of useful geographic information for housing and land management in Seoul.