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<center> 기린과 집을 그려주신 @leesongyi 작가님 고맙습니다. </center>

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> 부동산 가격에 영향을 미치는 요인에는 어떤 것들이 있을까요?

>얼핏 생각해도 무척 다양합니다. 

이를 들여다보면 시간의 경과에 따라 가격 차이를 발생시키는 요인이 있고, 같은 시기에 가격 차이를 일으키는 요인이 있습니다. 이를 구분하여 통시적 변수와 공시적 변수라 하겠습니다.  

(통시적, 공시적이란 단어는 주로 언어학 쪽에서 사용하는 단어라 하는데, 부동산 변수를 구분하는데 적용해 보았습니다. '통시적 변수', '공시적 변수'는 **학계의 용어가 아니라 제 개인적인 구분 용어라는 점 유념하시기 바랍니다.** ^^)

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- **통시적 변수**
시간의 경과에 따라 영향을 끼치는 변수

- **공시적 변수**
어떤 특정 시기에 영향을 끼치는 변수

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쉽게 말해 현재 주택 가격이 저마다 다른 이유는 공시적 변수 때문입니다. 반면 같은 주택이 1년 전과 오늘의 가격이 다른 이유는 통시적 변수입니다.

공동주택을 중심으로 이를 세부적으로 살펴보면, 통시적/공시적 변수는 다음과 같은 것들이 있습니다.

## 통시적 변수
- 인구
- 세대수
- 혼인 건수
- 경기 변동
- 주택 공급량
- 교통 구조 변화(지하철, 도로 등)
- 재개발
- 주변 변화
- 부동산 정책 변화(금리, LTV, DTI, DSR, 세제, 청약제도, 전매제한)

## 공시적 변수
#### 단지 특성
- 면적
- 단지규모(대단지, 나홀로아파트)
- 브랜드
- 난방 방식(중앙난방, 개별난방)
- 층수(저층, 중층, 고층)
- 연식, 구조, 확장 여부
- 경사도
- 주차장(세대당 주차 면수, 아파트와의 연결성)
- 건폐율, 용적률

#### 공간 특성
- 역세권
- 광역버스
- 마트
- 학교(거리, 학군)
- 도심까지 거리
- 주변 시설/환경(공원(산, 호수, 바다 등 포함), 도서관, 유해시설)

고려할 게 한 두가지가 아니고 집이란 게 사람마다 고르는 기준이 다르기 때문에 가격 산정이 쉽지 않은 문제입니다. (어떤 분은 풍수를 중요하게 여기기도 하지요)

그러나 서울의 아파트 150만호와 같은 빅데이터를 넣고, 변수들을 토대로 실거래와 상관관계를 추적하면 일반적인 가격 차이 원인을 찾을 수 있을 거라 생각합니다. (그래서 이와 관련한 논문도 많이 있습니다) 전통적으로 회귀분석을 많이 사용하지만, 최근에는 머신러닝을 이용하기도 합니다. 

잘만하면 변수들을 하나하나 입력했을 때 주택 가격이 얼마다, 하고 딱 알려주는 프로그램도 가능하지 않을까 합니다.

### 사람들은 무엇을 고려해 주택을 구입할까요?
- 공시적 관점 : 평균적인 가중치와 개개인의 가중치는 다릅니다. 개인의 가중치를 적용한 주택 가격보다 현재 주택 가격이 저렴한 경우 구입합니다.

- 통시적 관점 : 통시적 변수를 고려하여 향후 가격이 오를 걸로 기대하면 구입합니다.

살고 싶은 집이라 구입하는 것은 공시적 관점에서 매수하는 것이고, 오를 거 같은 집이라 구입하는 것은 통시적 관점에서의 투자라 하겠습니다.