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부동산 이야기51

2022년 5월 부터 1세대 1주택 양도세 비과세 보유, 거주기간 재기산 제도 폐지 최근 몇년사이 가파르게 오른 집을 보면서 배아파하고 있는 무주택자들이있었다. 무주택자인 것을 참지 못하고 집을 매수한 1주택자가 있고, 이미 집을 갖고 있어서 돈을 번 사람들이 있다. 이 세가지 그룹이 모두 동일하게 깨달은 것이 있다. 집은 파는게 아니라 모아가는 것이다. 집값은 결국 언제나 우상향이다. 윤석열 정부가 들어오고 첫날인 오늘 2022년 5월 10일부터 대통령 시행령으로 가능한 양도세 완화를 바로 시행한다.(소득세법 시행령) (참고로 대통령 시행령으로 할 수 없는 것은 취득세, 보유세다. 이것은 의석수로 통과하는 것이라 당분간 쉽지 않아 보인다) 이 소식말고 하나 더 좋은 소식이있다. 거주기간 재기산 제도 폐지 1주택자는 이제 다시는 무주택자가 되지 않고 집을 매수할 계획이었는데 '거주기간 .. 2022. 5. 10.
데이터 분석! 2022년 기준 주택 공급 물량 분석[1편. 서울] 2022년 5월 기준 서울 주택 공급물량을 분석해보자. 서울은 25개의 자치구가 있다. 전체적으로 시간에 따라 공급량을 보자 (단, 공급년만 나온경우 그 해 1월로 변환하였다) y축 '물량 수' 눈금이 다 다르기 때문에 자세히 보아야 한다. 실제 수치로 정렬해보았다. 광진구의 경우 2022년초에 물량이 1000건이상있다가 하반기에는 감소하고 2023년에 다시 1000건이상의 공급이 있는것으로 보인다. 마포구의 경우 2022년에 약 1000건이 초반에 공급이 되고 2023년 하반기에 300건 미만의 공급이 있는 것으로 보인다. 성북구의 경우 2022년 1월 2000건의 공급이 있으며 그 이후 500건 미만으로 공급이 있다. 송파구의 경우 2022년 1월과 2월에 각각 약 1500건의 공급이 있고 2022년.. 2022. 5. 5.
기준금리가 오르면 대출금리도 비례해서 오를까? 기준금리가 1.5%인 지금, 대출금리도 계속 오를까? 은행연합회 FAQ에서는 이렇게 말하고 있다. 은행도 돈을 벌어야하는 영리기관이지만 주요 고객인 국민들의 가계부채 리스크를 인식하고 있기 때문에 과도한 대출 금리 상승이 발생하지 않도록 노력한다고 한다. 대출금리 = 대출 기준금리 + 가산금리 * '대출 기준금리'는 우리가 알고 있는 기준금리(2022년 4월 기준, 1.5%)와는 다르며 아래 요소를 기초로 은행마다 다르게 산정된다. - COFIX : 은행연합회가 국내 주요 8개 은행들의 자금조달 관련 정보를 기초로 산출하는 자금조달비용지수로서 "신규취급액기준 COFIX", "잔액기준 COFIX", "신 잔액기준 COFIX", "단기 COFIX"로 구분 공시됨 - CD 금리 : 금융투자협회가 발표하는 양도.. 2022. 5. 3.
무주택자 실수요자에게 집사기 좋은 타이밍 2022년 5월! 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.. 2022. 5. 2.
2022년 기준 기준금리와 집값의 상관관계[1편. 전국편] 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 .. 2022. 4. 30.
부동산 분석! 분석피처 후보1. 인구수 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.. 2022. 4. 27.
부동산 분석! 분석 피처 후보2. 2022년 대기업, 중소기업 대출 현황(feat. 시계열 계절성) 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.. 2022. 4. 27.
2022년 한국 기준금리와 부동산 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.. 2022. 4. 27.
(기본) 부동산 데이터 분석 전체 흐름 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.. 2022. 4. 26.
데이터 분석, 2022년 집값은 앞으로 오를까 내릴까? 데이터 분석 관점에서 부동산의 가격은 Target이고 통계학 관점에서 부동산 가격은 종속변수(Y)가 된다. 타겟은 무엇으로 하느냐에 따라 다르다. '대구의 집값을 예측하고 싶어?' 그렇다면 대구가 타겟이고 종속변수다. 그리고 데이터분석을 통해 집값을 예측하는 것이 문제를 푸는 것이다. '서울의 XX아파트를 사야하나 말아야하나?'는 문제에서 타겟은 XX아파트를 사느냐?(Y=1) 마느냐? (Y=0) 문제이고 데이터 분석을 통해 살지 말지를 예측하는 문제가 된다. 즉, 문제를 풀면 얼마가 될지? 살지 말지? 의사결정을 할 수 있다. 우리는 두가지 도구를 통해 답을 구할 것이다. 1. 통계학 2. 머신러닝(ML) 통계학은 모집단 전체를 조사할 수 없으니 샘플링을 하여 통계량을 통해 모수를 추정하는 방식이고 이것.. 2022. 4. 26.

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