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부동산 거래량과 가격은 세트메뉴다
[박상용의 부동산 빅데이터] 지역별 거래량 아닌 아파트별 거래량으로 수요 예측
식당에서 어떤 메뉴를 고를지 난감할 때, 세트 메뉴로 해결할 수 있다. 부동산의 경우도 (부동산) 가격과 (주택)거래량은 세트 메뉴다. 부동산을 이해하기 위해선 반드시 필요한 데이터이기도 하다.
앞선 글에서도 언급한 바가 있는데, 주택 거래량과 가격의 순환관계를 가장 잘 보여주는 것이 바로 '벌집순환모형(Honeycomb Cycle Model)'이다. 과거 네덜란드의 4개 도시를 대상으로 벌집모형의 주택경기순환을 검증한 가운데, 2개 도시(에인트호번과 엔스헤데)에서 벌집과 유사한 모형으로 순환한 것을 발견했다.
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논문에서 벌집순환모형은 주택시장의 외부환경인 일반적인 경기 사이클과 비탄력적인 주택공급의 영향을 받아 주택시장 내부의 거래량과 가격의 관계가 일정한 육각형 패턴으로 시계 반대방향으로 순환된다는 이론이다.
이제는 벌집순환모형의 이론을 검증할 차례다. 예상과는 달리 국내 시장에서는 대다수의 지역에서 벌집모형으로 순환되는 경우는 거의 없었다. 그렇다고 해서 벌집순환모형 이론이 100% 틀린걸까?
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자세히 살펴보면, 육각형 모형으로 정확하게 움직이진 않지만 많은 지역에서 거래량 증가가 가격 상승으로 이어지거나, 감소할 경우 가격 하락으로 이어지는 흐름을 보여주고 있다.
아파트 거래량은 국토교통부와 각 지방자치단체 통계시스템에서 확인할 수 있다. 국토부는 매월 전국 (아파트)실거래 현황을 살펴볼 수 있으며, 각 지자체 통계시스템에서 신고된 모든 거래 정보를 확인할 수 있다.
거래량을 확인할 때 주의할 점이 있다. 각 기관은 거래량 접수방법과 수정방법이 약간씩 다르다. 지자체의 경우 매일 거래 신고된 모든 건수를 입력해 최근 거래건수를 빠르게 확인할 수 있다. 다만, 거래 취소나 명의 변경 등 변경사항에 대한 수정은 대체로 이뤄지지 않는다.
국토부는 매월 각 지자체에서 집계된 결과물을 받아 취합한 후 공표한다. 매매 거래신고는 계약일로부터 60일 이내 신고를 원칙으로 해 최근 1~2개월의 거래건수는 대게 보이지 않는다. 3개월 이전 자료여도 변경이 있으면 재수정해 업데이트가 된다.
매입자 거주지별 현황으로 부동산 가격이 오를 지역을 예측해볼 수 있다. 통계청에서 매입자 거주지별 현황을 확인할 수 있다. 해당 지역 내에서 부동산 거래가 이뤄졌는지, 다른 지역에서부터 거래가 이뤄졌는지 확인 가능하다.
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통상적으로 다른 지역, 즉 외부에서 거래가 많이 이뤄졌다는 것은 해당 지역의 호재 또는 기타 좋은 영향으로 투자했다고 볼 수 있어 의미가 있다. 하지만 외부 투자자가 많다고 해서 언제나 긍정적인 것만은 아니다.
외부 투자자가 많으면 해당 지역의 발전 가능성이 높을 순 있지만, 경제위기 땐 손절매로 인해 급락의 우려가 있다. 실수요자가 많아 갑작스런 손절매에 대한 우려가 없더라도 (아파트) 가격의 정체 혹은 보합으로 큰 수익을 기대하기 어려울 수 있다.
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전라남도 차트를 살펴보자. 매입자 거주지별 현황을 시군구 기준으로 외부·내부로 나눠 거래량 합계로 나타냈다. 전라남도 순천시의 경우 2016년 1월부터 2016년 6월까지 내부거래량 대비 가장 높은 외부거래량을 보여주고 있으며 매매가격지수의 상승이 눈에 띄게 높아지고 있다.
이 때문에 외부에서 거래량이 높아지고 있는 지역이 어디인지 파악해볼 것을 권장한다. 또 거래량으로 지역별 심리를 파악하는 것은 물론 아파트별 수요도 파악할 수 있다. 보통 교통, 학군, 상권 등과 같이 입지적인 이유가 있는 아파트가 인기가 좋다.
투자할 지역을 정했으면, 거래율이 높은 아파트를 살펴봐야 한다. 지역마다 거래율이 높은 아파트가 수요가 높은 아파트일 가능성이 크다. 가격과 거래량 등 부동산 빅데이터를 통해 수요가 높은 아파트를 미리 확인하고 투자를 결정하는 것이 현명한 방법이다.
[박상용 부동산 'GNOM' 대표]
출처 인더뉴스
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