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최근 뉴스에서 아래와 같은 이슈가 발생했다. 그렇다면 집값은 오를까? 떨어질까? 대통령직인수위원회에서 오는 5월 11일부터 '다주택자 양도세 중과 한시 유예' 제도를 1년간 시행 좀더 자세히 보면, 현재는 다주택자의 양도차익 양도세율은 최대 75%인 상황에서 이를 한시적으로 1주택자에 대한 세율(기본세율)을 적용한다는 내용이다. 결론부터 말하면 '향후 1년 이내에 집을 구입할 계획이 있는 무주택자 실수요자들에게는 2022년 5월 급매물을 잡는 것이 가장 좋은 타이밍이지 않을까?' 하는 생각이다. 그 이유는 다주택자들 입장에서 생각해보면 알 수 있다. 이유 1. 부동산 양도소득세 1년 유예 + 2. 부동산 보유세(부동산 보유자에게 '재산세+종합부동산세'인 세금) 과세 기준일은 6월 1일이다. : 공시지가도..

2022년 4월 기준금리가 또 오르면서 한국 기준금리는 1.5%가 되었다.!! 부동산 하락론자들은 '이제 집값은 하락으로 접어들었다.' 상승론자들은 '기준금리가 오른다고 집값이 내려간적은 없다' 오늘은 그 1편으로 전체적인 흐름을 보는 시간을 준비했다(전국편) 실제 데이터를 가지고 분석 해보았다. 기준금리 : 기준금리(基準金利, base rate)는 특정 국가의 정책에 의거하여 대표되는 금리 (출처 : 위키백과) 참고 : 전 기간으로 보면 세계적인 위기 때 마다 세계뿐 아니라 우리나라도 기준금리를 낮추고 유동성을 확~ 풀어서 위기를 극복해왔다. 그렇다면... 집값은 어떻게 변해왔을까? 주택매매 가격지수 : 지역별 표본 아파트를 샘플링하여 매매가격을 지수화한 것(2021년 6월 = 100을 기준) (출처 ..

가장 중요한 변수(피처)가 될 수 있는 인구.. 당연히 인구가 많을 수록 많은 집이 필요하고 수요가 몰리기 때문에 집값이 비싼것이 일반적이다. 데이터는 아래에서 10년간 자료를 가져왔다. 파이썬을 통해 전국 인구수의 시계열분석을 시도해보았다. 전국 인구수는 2021년부터 수직낙하 하고 그 이후 빠른 속도로 감소하고 있다. (하지만, 이시기에 집값은 폭등을 했다. 이 피처가 부동산과 얼마나 관련이 있을까?) 도별 인구 추이를 보면 놀랍게도 '서울'의 인구수는 지속적으로 감소하고 있다! NOTE 인천광역시, 경기도, 충청남도, 세종특별시, 제주도는 인구가 증가하고 있으므로 만일 부동산이 인구수와 비례한다면 미래의 투자처는 이곳이 될 가능성이 있다. 이곳에 집중!! 남녀별로 인구수 추이는 어떻게 될까? 최근에..

부동산 경제를 보기 위해 대기업과 중소기업의 대출 현황도 중요하다. 코로나 19 시작인 2019년 12월부터의 대출금리를 보면 현황을 파악할 수 있다. 코로나 19초기에는 모든 은행들이 대출금리를 급격히 낮춰서 대응하는 것을 볼 수 있다. 경기 침체 우려로 인해 국가적인 차원에서 기준금리를 낮추어 유동성을 푼것이라고 할 수 있다. 작년 2021년 여름을 기점으로 기업의 대출금리는 어려워진 상황! 주택매매지수 글을 보면, 2021년 여름을 기점으로 상승으로 집값이 횡보 또는 하락하는 모습을 보인다. 기업의 대출금리가 올라갈수록 집값이 떨어지는 결과를 내릴 수 있는 것 같다. 이번엔 기업 대출금 현황을 보자 전국적으로 기업의 대출금액은 대출이자가 증가함에도 꾸준히 오르고 있는 현상도 보인다. 기준금리가 올라..

우리나라 기준금리에 대해서 알아보자. 최근 기준금리가 0.25% 추가로 오르면서 기준금리가 1.5%가 되었다. 기준금리 역할은? (다양한 역할이 있지만) 시장의 돈을 흡수하거나 풀거나의 역할을 한다. 2016 ~ 2018년까지 1.5%수준에 있었던 기준금리는 코로나19가 찾아 온 뒤부터 엄청나게 내려가는 것을 알 수 있다. 즉, 경기가 급격하게 얼어붙었기 때문에 시장에 돈을 풀어서 경기를 활성화 하려는 목적이다. 엄청난 유동성으로 인해 기업들과 개인은 싼 이자로 은행에서 대출을 할 수 있게 되었다. 즉, 투자를 위한 돈을 쉽게 구할 수 있기 때문에 주식, 코인, 부동산 등에 엄청난 돈이 모이게 되었고, 수요와 공급으로 가격을 형성하게 되는 경제학 기본 원리에 따라 집값 폭등에 원인이 되었다. 기억해야 한..

데이터 분석 절차는 크게 5가지로 나눌 수 있다. 1. 데이터 수집 2. 데이터 전처리 3. 데이터 분석(모델링 포함) 4. 데이터 시각화 5. 해석 및 적용 첫째, 데이터 수집은 다양한 경로를 통해서 수집할 예정이다. https://kbland.kr/ KB부동산 https://www.reb.or.kr/r-one/ 부동산통계정보시스템 한국은행, KOSIS 등.. 둘째, 전처리는 파이썬을 통해 할 예정이다. 셋째, 데이터 분석은 가장 쉽게는 상관관계분석부터 회귀분석, 머신러닝 등 목적에 따라 다양하게 나눌 수 있다. 목적은 크게 2가지다. 1. 분류 문제 2. 회귀 및 예측문제 각 분석에 대해서 간단히 설명하면 다음과 같다. 분류문제는 종속변수의 데이터 형태가 범주형인 경우를 말한다. 즉, 이진분류(Bin..