한국의 주택시장은 2020년대에 들어 유례없는 폭등과 폭락을 반복하는 등 매우 민감한 가격 변동을 경험하였다. 특히 2024년 9월 서울특별시에서는 거래량 급감에도 불구하고 역대 최고 아파트 평균 매매가격이 경신되기도 하였다. 하지만 이러한 주택시장의 변동성은 지역에 따라 다소 이질적인 특성을 보이고 있다. 이에 본 연구에서는 최근 10년 간의 시계열적인 매매가격지 수를 기반으로 수도권 아파트의 주택 하위시장을 유형화하고 그 특성을 살펴보고자 한다. 이를 위해 수도권 시군구 단위로 2014-2024년 월간 아파트 매매가격지수 데이터셋을 구축하였고, 자기조직화 지도를 사용하여 매트릭스 형태의 시계열적 가격 변동을 2차원 공간상에 매핑하여 그래프로 작성하였다. 그 후 동적 타임 워핑을 유사성 척도로 하는 K-평균 군집화 및 계층적 밀도 기반 군집화 알고리즘을 이용한 시계열 군집 분석을 수행하여 주택 하위시장을 식별하였다. 연구 결과, 수도권 지역에서는 공통적으로 2014년 이후 아파트 매매가격이 지속적으로 상승하였고, 2020년을 기점으로 폭등한 후 2022년 급락하는 경향을 보였다. 그러나 지역별로 가격 변동의 정도와 패턴, 속도가 상이하였고 이에 대한 유형화를 진행한 결과 최종적으로 계단형(서울 인근 경기도 지역), 단기변동형(경기도 남･북부 지역), 안정형(경기도 서부 지역), 외곽 저속개발(수도권 외곽 및 접경지역), 지속상승(서울 및 인접 경기도 지역) 총 5개의 하위시장을 확인할 수 있었다. 본 연구는 민감한 가격 변동을 보이는 수도권 아파트의 하위시장을 실증적으로 구분하고, 하위시장의 독특한 시공간적 패턴에 대한 이해를 제공함으로써 향후 실효성 있는 지역 특수적 주택 정책 수립에 기여할 것으로 기대된다.

In this paper, we investigate if the increasing Chonsei price is directly affected by housing lease financing. We use monthly Chonsei price, buy and sell price, industry price index, liquidity aggregates of finance institutions (Lf), lease guarantee ratio, and mortgage rate, and they are from January, 2008 to August, 2013. As a result, we find that all variables are non-stationary and those variables have co-integration relationship to one another. The result of the Granger causality shows that there exist exogenous relationships in industry price index, Lf, mortgage rate, lease guarantee ratio, Chonsei price, and buy and sell price. When we implement the VECM, the Chonsei price response permanently positive if one unit of standard deviation of the lease guarantee ratio increases. The explanation ratio of the Chonsei price is influenced by the rank of Chonsei price itself, mortgage rate, lease guarantee ratio, industrial production index, Lf, and buy and sell price. Therefore, we can conclude that housing lease finance has a direct influence on the Chonsei price.

Started in early 2011, China’s new round of real estate regulation policy, aiming to bring down housing price to a reasonable level, suppressed the speculative and investment housing demand remarkably. Under the purchase control policy, housing prices in some cities fell in 2012 compared to a year ago, but housing prices in a number of megacities still remained in high level. Through introducing the housing price income ratio, the article talks about the algorithm for calculating reasonable housing price and price income ratio, thus determines the upper limit of reasonable price income ratio for different kinds of cities. It also calculates the degrees of exceeding the upper limit of the reasonable price income ratio, on the basis of which, the control standards of housing price are determined and the housing price control strategy model is established for the first time. At the end of this article, effective long-term measures for stabilizing the housing price after the reasonable return of housing prices are also presented.