빅데이터로 예측하는 대한민국 부동산의 미래

대형 건설사 부동산 데이터 분석가의
2만 시간 노하우가 담긴
대한민국 부동산 예측의 정수

바야흐로 부동산 불확실성의 시대. 대한민국 부동산은 지금 어디에 있는가.
부동산 관련 뉴스와 대책이 쏟아지고 있지만 오히려 유동성만 커져가고, 전문가의 입에선 ‘똘똘한 한 채’와 ‘입지’라는 뻔한 답만 되풀이되는 혼돈의 부동산시장. 언제까지 다른 사람의 눈과 입에 의존할 것인가. 스스로 부동산시장을 읽는 힘은 결국 ‘진짜 봐야 하는 데이터’가 무엇인지 알고, 그것을 읽는 눈에 달려 있다. 대형 건설사 데이터 분석가가 공유하는 2만 시간의 노하우를 통해 이제 스스로 판단한다.

머리말 변곡점에 선 부동산시장, 데이터는 알고 있다
이 책의 활용법

PART 1 데이터로 전망하는 대한민국 주택시장
1장 대한민국 주택시장의 핵심 모멘텀
주택 가격의 상승 모멘텀｜주택 가격의 하락 모멘텀｜주택 가격의 상승 모멘텀 VS 하락 모멘텀
2장 주택시장 전망: 주택의 순환주기와 입주 물량
매매가 변동률은 ‘동행 혹은 후행지표’, 예측을 위해서는 매매가의 장기 추세를 보라!
3장 신규 분양시장 전망: 적정 미분양 분석
‘재고주택시장’과 ‘분양시장’의 양극화｜신규 분양시장은 ‘미분양 통계’로 봐야 한다｜전국 미분양의 적정 수준: 분양시장의 온도 체크하기｜2018년 전국 미분양 심층 분석
4장 인구구조로 보는 주택시장 전망: 인구밀도와 주택 가격
인구 증감률과 주택 가격 변동률의 상관관계｜인구밀도와 주택시장
5장 경제지표와 경제정책으로 보는 주택시장 전망: 청년 취업자 수와 경제정책 불확실성 지수
청년 취업자(20~29세) 수의 증가와 주택시장의 관계｜경제정책 불확실성 지수로 본 주택시장
6장 교통 개발로 보는 주택시장 전망
7장 주택시장 2대 리스크 점검: 중산층의 가계부채와 입주 리스크
중산층의 가계부채｜입주 리스크

PART 2 데이터로 쪼개 보는 전국 ‘시도별, 시·군·구’ 주택시장
1장 전국 시도별 주택시장 분석
시도별 공급량 입체 분석: 시도별 ‘입주·분양’ 예정 물량｜수도권의 공급 여건 정밀 진단: 2018년 서울과 경기권 시·군·구의 순공급 규모｜시도별 밸류에이션 분석: 중년주택의 가치 흐름
2장 전국 시·군·구 주택시장 분석
시·군·구 주택시장의 6대 선행지표｜반전 분양 스토리: 시장의 선행지표 적용 사례｜상위 지역을 대표하는 시·군·구와 독립적인 시·군·구｜지역 기반산업의 흥망성쇠를 활용한 주택시장 전망｜시·군·구 주택시장 전망에 대한 고찰

PART 3 알아두면 쓸모 있는 건설사 직원의 주택시장 데이터 에세이
1장 강남에서 제주까지
수도권과 지방은 다른 눈으로 봐야 한다｜서울 인구 1,000만 명 붕괴와 서울 주택시장｜강남의 주택시장: 미국 주택시장, 코스피, 똘똘한 한 채｜서울 인근 경기도 아파트의 밸류에이션 분석｜어촌을 주목하라｜효리네 민박은 안녕할까?
2장 데이터는 말한다
지금 당신의 주택 구매(투자) 심리는｜전문가의 예측과 닻 내림 효과
3장 우리가 사는 세상
신규 분양 대박 현장 예측하기｜주택 자산의 양극화, 그것이 알고 싶다｜금리와 주택시장｜택지의 생애 주기

PART 4 빅데이터로 읽는 오피스텔과 상권의 흐름
1장 오피스텔 시장의 3대 선행지표
오피스텔 시장의 결과지표: 오피스텔 스프레드 수익률｜첫 번째 선행지표: 소형 아파트의 전세가 변동률｜두 번째 선행지표: 단기유동성 흐름｜세 번째 선행지표: 오피스텔 입주 물량
2장 ‘도시 인프라 지수’로 본 오피스텔 수요 매력도
첫 번째 도시 인프라 지수: 주간인구지수｜두 번째 도시 인프라 지수: 종사자 1,000명 이상 사업체 수｜세 번째 도시 인프라 지수: 지하철 승하차 인원
3장 인구통계로 본 오피스텔의 핵심 수요층
오피스텔의 핵심 수요층｜주요 도시 오피스텔의 핵심 수요 분석
4장 월세 거래량으로 본 도시별 오피스텔 동향
전국 주요 도시 오피스텔 시장의 동향 분석
5장 전국 142개 주요 상권 국면 진단
공실률과 임대가 추이로 지역 상권 진단하기

책 속의 책
미래를 보다
집단 지성을 활용하다
남이 모르는 정보를 찾다

맺음말을 대신하며 ‘부동산 데이터 미신’에 빠지지 않기 위한 셀프 문답
감사의 말

조영광

성균관대학교를 졸업하고 동 대학원에서 산업공학 석사 학위를 받았다. 졸업 후 국내 굴지의 전자, IT, 자동차 회사에 최종 합격했음에도 건설업에 뜻을 품고 국내 메이저 건설사인 대우건설에 입사했다. 마케팅팀에 배속된 뒤로 지난 8년간 부동산시장에 빅데이터를 접목시킨 하우스노미스트(House+nomist)가 되어 쏟아지는 부동산 데이터와 대한민국 주택시장의 바로미터인 분양 현장을 넘나들며 대우건설이 ‘주택 공급 7년 연속 1위’를 차지하는 데 기여했다.
입사 3년차 때 자신이 개발한 ‘전국 시·군·구 대상 유망 사업지 예측 시스템’을 활용해 주택시장 분석과 예측 업무를 담당하고 있으며, 신규 분양 단지의 청약률 예측과 초기 분양률 예측까지 도맡아하면서 분양시장에서 ‘진짜 봐야 하는 데이터’가 무엇인지 답할 수 있게 되었다.
최근에는 경제, 심리, 소셜미디어의 빅데이터를 활용해 대한민국 부동산을 다각도로 파헤치고 있으며, 아직 미지의 영역인 상업용 부동산 데이터로까지 분석 영역을 넓혀가며 대한민국의 모든 부동산을 꿰뚫는 실전용 데이터 발굴에 매진하고 있다.

Publication Date	2018/10/10
Pages/Weight/Size	15222430mm
ISBN	9791196495503
Categories	경제 경영 > 경제