해외에서 부동산 가격 지수를 작성하는 방법은 여러 가지가 있는데, 기존 문헌의 관점에서 보면 크게 반복 거래 방식, 특성 가격 방식, 혼합 모델 방식으로 요약할 수 있습니다. 이 중 반복 거래 방식과 특성 가격 방식은 부동산 가격 지수 작성에서 부동산의 구조와 품질의 차이로 인한 지수 편향을 해결하는 데 더 나은 방법이며 특히 특성 가격 방식은 외국 주택 가격 지수에서 가장 널리 사용됩니다. 그러나 중국의 특수한 국가 여건과 시장 상황으로 인해 대부분의 국내 부동산 지수는 이론적으로는 단순하고 실제로는 거친 가중 평균 방식으로 작성되거나 가중 평균 방식과 반복 거래 방식을 결합하여 작성됩니다. 지수의 산출 방식이 불완전하고 표본 데이터의 대표성이 부족하며 지수의 적용에 큰 한계가 있는 등 이론과 실제 모두에서 몇 가지 문제점이 있습니다.
그러나 중국의 시장 경제 개혁이 심화되고 국가 경제가 안정적이고 빠르게 성장함에 따라 중국 전역의 부동산 시장은 몇 년 만에 전례 없는 변화와 발전을 겪었습니다. 경제 발전이 빠르고 시장 시스템이 개선된 지역과 도시에서는 부동산 시장이 지속적으로 표준화되고 성숙해졌으며 시장 거래 건수가 점차 증가하고 부동산 거래 등록 및 신고 시스템이 점진적으로 시행되고 개선되었습니다. 이러한 방식으로 중국 도시 부동산 지수를 작성하는 기본 이론적 방법 중 일부 도시 지역은 초기에 특성 가격 방법을 적용 할 수있는 실질적인 타당성을 보유하고 있으며 많은 거래 사례와 실제 가격 데이터를 통해 부동산 속성과 부동산 가격 간의 관계를 계산할 수있게되었습니다. 동시에 중국 부동산 시장은 여전히 1차 시장(신규 거래)이 지배적이기 때문에 대부분의 도시에서 중고 주택 시장은 자유화되지 않았고 시장 거래 정보가 상대적으로 폐쇄적이고 공개되지 않아 반복 거래 방법의 적용에 큰 제약이 있습니다. 물론 상하이와 같이 중고 부동산 시장이 발달하고 시장 기반이 더 나은 일부 지역에서는 이 방법을 부동산 지수를 작성하는 데 고려할 수 있습니다. 또한 대부분의 지역과 도시는 결국 부동산 시장의 발전이 늦고 규제가 느리고 거래가 적기 때문에 일정 기간 내에 가격 전용 방법의 적용 조건을 항상 충족하지 못할 수 있습니다. 따라서 부동산 가격 지수 편성이 시급한 국내 많은 도시에서는 시장 세분화, 가중 평균 방법, 특성 가격 방법을 사용하는 것이 실현 가능한 아이디어가 될 수 있습니다.
특성 가격 모델
특성 가격 방법에 의한 부동산 가격 지수 작성의 이론적 근거는 1966년 미국의 경제학자 랭커스터가 처음 만든 '특성 가격 이론'에서 비롯됩니다. 이는 큰 효용을 추구하기 위해 각 소비자가 속성의 추가 소비 단위에 대해 기꺼이 지불하는 한계 비용을 의미합니다. 이 방법론은 특징 가격 이론과 모델링을 적용하여 부동산 상품 가격에 영향을 미치는 품질 요소가 내포하는 가격을 파악하고 각 품질 요소의 변화가 상품 가격에 어느 정도 영향을 미치는지 결정할 수 있게 해줍니다. 이러한 방식으로 동질적이지 않은 상품도 기준 기간과 보고 기간 간에 비교할 수 있습니다. p는 부동산 상품 가격, Xi는 부동산 품질 요인, βi는 부동산 상품 가격에 대한 각 품질 요인의 영향 계수, Tj는 기간 J에 판매된 부동산 상품의 더미 변수(TJ 판매 = 1이면 Tj = 0), Rj는 기간 J에 판매된 부동산 상품 가격의 변화, 그리고 무작위 오차 항이라고 가정해 보겠습니다. 특성 가격 이론에 따라 부동산 상품 가격 모델을 설정할 수 있습니다.
LnP=∑βiLnXi+∑rjTj+e (1)
회귀 분석을 사용하여 각 기간의 값을 도출할 수 있으며, 이러한 데이터를 사용하여 부동산 가격 지수를 작성할 수 있습니다. 이 방법은 이론적 근거는 좋지만 적용 시 다음과 같은 문제에 유의해야 합니다. 부동산 가격에 영향을 미치는 특징적인 요인은 무엇인가, 부동산 가격과 이러한 특징적인 요인 간의 관계는 무엇인가? 따라서이 방법은 구현시 많은 양의 부동산 가격 데이터와 많은 수의 해당 통계 데이터가 필요하며 이는 법률을 발견하는 데 도움이됩니다. 현재 외국에서는 부동산 지수를 작성하기 위해 특성 가격 이론을 일반적으로 사용하므로 계산 된 부동산 지수는 부동산 시장의 수요와 공급 변화를 최대한 반영합니다. 특성 가격 모델의 실증 연구와 적용은 크게 두 가지 측면으로 나뉩니다.
가격 지수 작성. 특성 가격 모형의 초기 사용은 가격 지수의 편찬이었습니다. 지금도 특성 가격 모델의 첫 번째이자 매우 중요한 용도는 데이터의 성격(시계열 데이터, 횡단면 데이터, 패널 데이터)에 따라 일반적으로 가격 지수의 편찬을 개선하는 것입니다. 연구의 기본 목표는 주택 가격 벤치마크의 정확성을 개선하는 것이었습니다. 일부 연구에서는 빈곤선 측정 개선과 같은 특수한 목적에 적합한 주택 가격 지수를 구축하기도 했습니다.
특징의 내재 가격 추론 및 특징에 대한 시장 수요 추정. 대부분의 연구는 과학적으로 타당한 주택 가격을 얻기 위해 모델을 사용하는 방법에 초점을 맞추는 경향이 있습니다. 미국의 많은 학자들은 다양한 인종, 사회경제적 조건 및 기타 요인이 주택 가격에 미치는 영향을 연구했습니다. 또한 많은 학자들이 감가상각을 측정하기 위해 기능 수명 계수를 사용했습니다. 기능에 대한 시장 수요를 추정하는 데는 다소 어려움이 있지만 개별 주거 기능 또는 기능 그룹에 대한 수요 매개변수(때로는 공급 및 수요 매개변수)를 얻으려는 많은 연구가 여전히 진행 중입니다.
중국 부동산 가격 지수 구축
기능 가격 모델을 적용하기 위한 이론적 전제는 현실 세계에 존재하지 않는 시장 균형입니다. 그러나 국내 시장 경제의 발전은 특징 가격 모델을 적용할 수 있는 여건을 조성합니다. 외국의 부동산 가격 연구의 약 절반이 특성 가격 모형의 실증 연구를 사용하기 때문에 응용의 출발점은 부동산 산업이 될 수 있으며, 이는 본 논문에 풍부한 문헌과 참조 경험을 제공합니다. 또한 국내 부동산 산업의 데이터 수집 여건은 기본적으로 성숙되어 있으며 정부 부처, 중개사 등 다양한 채널을 통해 시장 데이터를 얻을 수 있습니다. 따라서 첫째, 부동산 가격 지수의 작성, 둘째, 부동산 평가 방법의 개선, 셋째, 환경, 교통 등 특정 요인이 부동산 가격에 미치는 영향에 대한 연구 등 세 가지 측면에 집중하는 것이 실현 가능하고 실용적인 의미가 크다. 부동산 가격 특성 지수 방법은 많은 양의 데이터를 수집해야 하므로 일반적으로 전국 부동산 가격 특성 지수를 직접 작성하기는 어렵습니다. 청두 부동산을 예로 들어 개선된 부동산 가격 특성 지수의 구현에 대해 설명합니다.
(1) 도시 부동산 시장을 나누고 분류합니다.
여기서는 주로 주택의 분류를 말하며, 일반 주택, 아파트, 빌라 또는 다층 및 고층 건물로 나눌 수 있습니다. 주로 다양한 유형의 품질을 더 가깝게 만들고 다양한 유형 간의 차이를 더 크게 만들기 위해 사용됩니다. 구역 설정은 도시 지역을 구역으로 나누는 것으로, 구역 설정의 원칙은 주변 학교, 상업 센터, 병원, 주변 도로, 대기 오염, 보안 환경 등과 같은 각 구역의 환경 품질이 어느 정도 동일하도록하는 것입니다. 실제로는 지역 부동산 시장의 전문가를 초청하여 델파이 방법을 사용하여 부동산 가격에 영향을 미치는 품질 요소를 결정해야 합니다.
(B) 데이터를 얻기 위한 표본 조사.
이 방법은 지수 작성 비용을 줄이면서 오류를 미리 계산하고 제어할 수 있습니다. 먼저 부동산 시장을 지역별로 분류한 후 층화 샘플링을 통해 표본을 추출해야 합니다. 표본 추출 원칙에 따라 허용 오차를 두고 표본 수를 결정한 다음, 각 구의 규모와 최근 몇 년간 각 구의 거래량에 따라 각 구의 표본 수를 결정해야 합니다.
그리고 같은 지역 내에서도 부동산 상품은 층수, 면적, 개보수 정도, 향 등 건물 자체의 질적인 측면에서만 서로 차이가 있으므로 이러한 질적인 변화가 부동산 가격에 미치는 영향을 평가하는 모델을 구축하기 위해서는 특성 가격 이론을 적용하는 것이 더 용이합니다. 이렇게하면보고 기간에 동일한 부동산 상품이 거래되지 않는 경우 동일한 지역에서 거래되는 부동산 상품의 수정 된 가격을 대체물로 사용할 수 있으므로 전후 샘플의 동질성 문제를 해결할 수 있습니다. 동시에 같은 지역의 환경 품질이 기본적으로 동일하기 때문에 전후 기간의 품질에 따른 영향도 제거할 수 있습니다. 이는 위에서 언급한 샘플 비교 가능성 및 가격 평가의 문제를 크게 해결합니다.
(다) 가격 지수의 구성
1. 각 지역의 평균 부동산 가격. 각 지역의 동일 카테고리의 부동산 가격은 동질성과 비교가능성을 보장하기 때문에 다음과 같이 분류하여 각 지역의 평균 가격을 계산할 수 있습니다.
pij'=∑p'ijsq'ijs/∑q'ijs (2)
주: I는 지역, J는 주거용 부동산 카테고리, S는 표본 부동산, T는 보고 기간, p'ij는 표본 주택' 부동산 가격은 부동산 지수를 작성하는 데 사용되며, q'ijs는 부동산의 거래 지역을, T는 보고 기간을, 0은 기준 기간을 나타냅니다.
2. 지역별 부동산 지수. 각 지역의 동일한 카테고리의 부동산은 동질적인 표본으로 간주할 수 있으므로, 지역별 부동산 지수는 단일 지수와 동일하며 다음과 같이 계산됩니다.
Iij=p'ij/q0ijs(3)
3. 종합 지수. 다음 단계는 범주형 하위 영역 인덱스에 가중치를 부여하여 종합 인덱스를 합성하는 것입니다. 필요에 따라 특정 행정구역 지표, 지표 범주 또는 전체 종합 지수를 합성할 수 있습니다. 종합 지수를 합성하기 위해서는 하위 지역 분류 지표에서 가중치를 선택하는 것이 매우 중요합니다. 가중치 선택은 두 가지 측면을 고려해야 합니다. 첫째, 거래 면적 또는 거래 금액입니다. 현재 국내 부동산 지수는 거래 면적을 더 많이 사용하는데, 이는 다소 부족합니다. 거래 면적은 작지만 거래 금액이 큰 고급 주택의 일부는 전체 부동산 시장에서 더 무거운 위치를 차지하므로 가중치에 반영되어야합니다. 둘째, 거래된 부동산만 고려하거나 거래된 면적이 있는 모든 부동산을 고려하면 계산 기간마다 실제 가중치가 달라질 수 있습니다. 따라서 기본 옵션을 기준으로 다시 계산한 결과는 왜곡될 수 있습니다. 일부 지역구는 다양한 이유로 일정 기간이 지나면 지수 계산에서 제외될 수 있으며, 일부 새로운 지역구는 지수 계산의 표본이 될 수 있습니다. 또한 지역 부동산 시장 상황에 따라 일정 기간이 지난 후 지역 가중치가 조정될 수 있습니다. 이러한 조정은 1~2년마다 이루어집니다. 표본 또는 가중치를 조정한 후에는 현재 지수를 조정하여 이전과 이후 지수의 수렴을 보장해야 합니다.