PSM기법과 분위회귀분석을 활용한 공동주택 개발사업지 분양성 예측

Estimating for Sale in Residential Complex Development Project : With a Special Reference to PSM and Quantile Regression Methods

주택건설사업자와 건설사가 잠재적인 주택구매자들의 가격 민감도를 이해하는 것은아파트 개발에 대한 수요를 정확히 예측ㆍ분양하기 위한 필수적인 조건이다. 주택건설 업자들은 분양 가능성을 극대화하여 성공적인 분양성과 창출을 원한다. 이러한 욕구를 반영하고자, 기존에는 가격민감도지표(PSM) 방법이 신규 주택에 대한 정확한 수요 예측과 분양성을 극대화할 수 있는 가격 선정 도구로 활용되어 왔다. 그러나 일부 개발ㆍ분양사례의 경우 PSM기법에 의해 추정된 수요예측 결과는 실제 수요와 다소 다른 결과를 보이기도 하였다. 수요예측기법에 따른 이러한 격차를 시정하기 위한 노력의 일환으로 OLS회귀분석 방법이 제시되기도 하였다.본 연구는 이에 더하여 분위회귀분석 방법을 활용하여 2005년도 김포시와 2010년의 남양주시의 주택수요 관련 설문조사 결과를 토대로 주택수요 구조를 예측, 이를 비교하였다. 연구결과, 신규 아파트 분양 의향과 적정분양가와의 관계를 가격 측면에서 분석하고 일반회귀분석뿐만 아니라 분위회귀분석으로 모형화할 경우 보다 정확한 수요 추정이가능하다는 결과를 도출하였다. 분위회귀분석은 또한 주택과 도시 연구의 다양한 주제에 관한 분석에 활용할 수 있다는 가능성과 보다 합리적으로 판단할 수 있다는 근거를 제시하였다.

Understanding the price sensitivity of potential home buyers is a requirement for successfully estimating for sale in apartment complexes and selling an individual house. Marketers desire to set a price that will maximize apartment sale and ensure a profitable business result. Previously, PSM(Price Sensitivity Meter) method has been used as a useful tool for pricing and estimating the exact sales for new houses. In some cases, however, the results of sales estimated by PSM have been somewhat different from the actual housing demand in the market. There have been some efforts to correct this problem utilizing OLS(Ordinaly Least Squares) regression. Using quantile regression analysis, this study provides estimates of the structure of sale for individual housing based on the questionnaire survey data for housing demands in 2005 for Gimpo City and in 2010 for Namyangju City. The results of quantile regression analysis are compared with the results of OLS regression methods. The results from this comparsion suggest that quantile regression analysis provide more precise estimates than OLS regression analysis in identifying the housing sales in residential housing complex development. This study also proposes the possibility of utilizing the quantile regression analysis for different topics in housing and urban studies.