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최근 대선이 끝나고 곧이어 6월 1일이면 전국 지방시, 도지사와 각 시. 도. 구청. 군 단위에 단체장, 의회 의원들의 선가가 기다리고 있습니다. 올해 상반기 6개월은 선거 때문에 부동산 정책과 가격 변화도 예상되므로 미리미리 희망하는 지역에 대해 부동산 지역분석을 통해 이사하거나 투자하고 싶은 곳을 매매 가격지수와 거래량으로 가격 변화 예측방법에 대해 공유하려고 합니다
가격 변화 예측방법
가격 변화을 예측하는 방법은 여러 가지 방법이 있지만, 본인이 알고 있는 방법을 공유하는 것으로 하겠습니다. 예측방법은 물론 선행의 빅데이터를 기반한 자료를 예측 가능합니다.
◇ 부동산 자료 취합원
국내의 부동산 자료를 취합하는 곳을 먼저 알아야 하는데 그곳은
KB부동산과 한국부동산원, 국토교통부에서 각각 1주일 단위로 전국의 주택 실거래가, 전세가, 거래량, 매수인, 매도인 , 지역 등 부동산 지표를 취합하고 있습니다.
추가적으로 행정안전부 자료를 참고하면 해당 도시의 유입인구와 유출인구를 알 수 있고, 유입인구가 어디 지역에서 유입되는지와 유출인구가 어느 지역으로 유입되는지도 한눈에 알 수 있는 빅데이터 시대가 되었습니다.
◇ 부동산 자료 빅데이터 가공 제공소
대표적인 곳은 네이버부동산, 아실, 부동산 지인 등의 빅데이터 가공 제공 소에서 대한민국 모든 분들에게 필요한 자료를 제공하고 있습니다. 다만 이중에 부동산 지인의 정보는 무료와 유료로 운용되고 있습니다. 다만, 부동산 자료 취합원의 자료를 가져와 빅데이터 가공 제공 소에서 데이터를 보기 편하게 가공 후 일반인에게 제공하는 것입니다.
또한 경매정보 제공처인 지지옥션, 굿옥션, 지지옥션와 대법원, 기타 사설 사이트에서 경매정보를 제공하고 있고 지지옥션, 굿옥션, 지지옥션 등은 유료로 정보를 제공하고 있습니다. 우리가 경매 정보를 보고 해당 지역의 실거래가 가격 변화 예측을 할 경우에도 바로 빅데이터 가공 제공 소의 데이터를 PC 또는 핸드폰으로 보고 판단하여 경매에 입찰하게 됩니다. 부동산 사이클을 예측하는데 그만큼 빅데이터의 중요성이 점점 부각되고 있는 것입니다.
◇ 부동산 가격변화 예측방법
예측하는 방법에는 여러 방법이 있지만, 오랫동안 부동산 지표 (자료 취합원)를 연구하고 실전 투자를 많이 해본 분들이 매뉴얼처럼 되어있는 방법이 있을 것입니다. 다만 여기서는 본인이 사용했던 방법에 한해 기술합니다.
첫 번째는
빅데이터 제공소 데이터의 부동산(공동주택)의 매매 가격지수와 전세 가격지수를 보고서 해당 지역의 가격 변화 시점을 예측 가능한 방법,
두 번째는
빅데이터 제공소 데이터의 부동산(공동주택)의 선행 전세 거래량과 선행 매매거래량으로 매매 가격지수의 가격 변화 시점을 예측 가능한 방법,
세 번째는
빅데이터 제공소 데이터의 부동산(공동주택)의 상승이 낮은 지역을 1차로 찾고 해당 지역 인구의 유입과 유출을 따라다니면서 해당 지역의 가격 변화 시점을 예측 가능한 방법,
마지막으로는
지역분석후 해당 지역의 구, 동, 군 단위의 해당 동네 지역의 대장 주택을 기준으로 다른 주택의 평당가를 비교해서 입지조건 대비 평당가가 낮은 지역이 향후 상승여력이 있기에 세부 분석을 통해 예측 가능합니다.
오늘은 이 중에서 첫 번째 방법과 두 번째 방법에 대해 본인의 경험담 위주로 설명하고자 합니다.
세 번째, 네 번째는 추후 별도 설명 기회가 있을 경우에 하기로 하겠습니다.
지역분석 방법
부동산 자료가 20년 이상 누적되어 부동산의 사이클에 대한 빅데이터로 우리는 최근 안방에서 누워서 해당 지역의 데이터를 손바닥 보듯이 알 수 있는 엄청나게 발전된 첨단 정보시대를 누리고 있습니다.
알다시피 부동산 사이클은 인허가-> 청약-> 공사와 건축, 공급-> 입주-> 전세/실거주로 연속되면서 어느 시점에 주택 공사 인허가가 증가하고 청약 물량이 증가하게 되면 해당 지역은 일시적으로 과잉공급으로 청약 미달이 발생하고 그로 인해 입주물량이 남아 돌게 되어 전세 가격 하락과 매매 가격 하락이 닥치며, 반대로 청약경쟁률이 높고 입주물량이 부족하면 전세가, 매매가 상승으로 부동산 가격 상승이 닥치는 일반적인 사이클을 갖고 있습니다.
서울지역 경우를 보면, 2008년부터 세계금융위기시기에 급속하게 부동산 시장이 냉각 후 2015년까지 부동산 상승 동력을 찾지 못하고 있던 중에 2016년부터 공급물량(신규+재건축+재개발+임대 물량)이 부족하면서 상승 명분이 되어 서서히 오르기 시작하여 2018년부터 2021년 상반기까지 천정을 닫을 수 없을 정도로 치솟은 경험을 갖고 있습니다.
이렇게 부동산 사이클은 빅데이터를 활용 데이터 가공으로 간접 또는 직접 경험을 하게 되어 부동산에 관심을 갖는 사람은 일반적으로 알게 되었습니다.
첫 번째는
해당지역의 매매 가격지수와 전세 가격지수의 지표로 해당 지역의 가격 변화 시점을 예측하는 방법으로 앞서 설명한 부동산 사이클을 해석하면 쉽게 가격 상승과 하락을 예상하는 지표가 되고 있습니다. 물론 100% 상승이 되는 것은 아니지만 하락, 상승 경우에 위험인자가 무엇이 있는지도 함께 검토가 필요합니다. 부동산 초보에게는 이 방법을 추천합니다.
위험요소는 향후 적정한 물량과 연도별 입주물량, 청약 미달물량과 함께 분석하면 해당 지역의 하락과 상승을 예측에 안전한 방법입니다.
위 그림을 잠시 설명하면 해당지역의 전세 가격지수와 매매 가격지수를 설정해서 추세를 보고, 해당 지역이 일정기간 동안 가격 상승을 하지 못한 지역을 찾는 것이고, 찾은 후에는 전세 가격지수 대비 매매 가격지수가 상승하는 시점에서부터 가격 변화(하락-> 상승)가 시작되는 시점으로 판단하면 됩니다. 다만 하락 시점도 본 이미지에서 판단 할 수 있습니다.
다만, 해당 가격 상승에 위험요소인 입주물량과,미분양물량을 함께 보면 위험요소가 없음을 확인하고 해당 지역은 가격 변동(->상승)이 예상된다고 판단해도 됩니다. 그럼 그 시기에 해당 지역의 동네별 주택 가격을 비교해서 상승이 덜 된 곳의 주택을 찾고, 해당 지역에 임장 가서 확인하고 , 중개소에서 상담을 하면 궁금증도 풀리게 됩니다.
두 번째는
선행적인 전세거래량과 매매거래량의 지표를 분석 후 해당 지역의 가격 변화 시점을 예측하는 방법이지만 부동산 데이터 분석과 임장 경험을 많이 하시는 방법으로 경험을 갖고 있는 분들이 사용하는 방법입니다. 이 방법은 첫 번째 방법보다 조금 더 앞서서 해당 지역으로 진입하는 장점을 갖고 있습니다. 이 방법은 부동산 중고수에게 활용하는 방법으로 초보에게는 첫 번째 방법을 사용 바랍니다.

상기 이미지에 대해 설명하면,
부동산 싸이 틀에 맞추어 전세 거래량이 증가하고 매매거래량이 증가하고 이로 인해 전체 거래량이 증가하고, 이후 얼마 후에 매매 가격이 변화(->상승)하는 사이클을 갖는다고 판단하는 방법입니다.
이 방법은 부동산 데이터 분석과 임장 경험, 거래경험이 중. 고수인 분들이 사용하는 선행 방법입니다.
이렇게 보면 예전의 주식거래와 부동산 거래는 빅데이터 시대에 맞게 데이터에 의한 예상 시점을 빠르게 해석하고 판단해서 접근하는 것 즉, 정보가 투자와 구매에 많은 혜택을 받고 있는 것입니다.
최근에는 전세, 월세를 구한다고 해도 많은 데이터 앱에 의존해서 부동산을 찾고 거래를 하고 있습니다. 시대의 Trend에 늦지 않은 부동산 관심자들이 되길 바라겠습니다.
세부 지역 분석 방법
위에서 설명한 지역분석을 마치고 해당 지역의 구, 동, 군 단위의 동네 지역으로 들어가 대장 주택을 기준 삼아 해당 동네 지역의 주택 30% 수량에 대해 평당가를 비교하고, 입지조건 대비 평당가가 낮은 지역이 향후 상승여력이 있기에 해당 주택 후보군을 10% 정도 우선순위로 리스트 합니다.
이후에 해당 지역 임장 시 후보군 주택에 대해 체크표를 만들어 점수를 매겨서 점수가 높은 순으로 투자와 구입 이사할 주택을 선택하면 되는 것입니다. 체크표에는 세대수, 입지조건으로 상권 거리, 학원거리, 초중교 거리, 해당 주택 거주민 생활수준, 주변의 호재 사항에 항목별 만점 점수를 배분해서 점수를 주면 되겠습니다.
현장임장 시 기록하고 돌아오는 차 안 또는 휴게소에서 커피 한잔 하면서 임장 기록지를 보완하여 확인된 사항과 미확인된 사항을 구분하고 미확인 사항은 별도로 평일에 부동산 소장님에게 연락해서 확인을 마쳐야 합니다. 그 후 해당 매물이 나오거나 있으면 바로 가계약을 할 수 있습니다.
좀 더 상세한 것은 이후 포스팅에서 경험했던 사항을 기록 예정입니다.
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