빅데이터로 예측하는 대한민국 부동산의 미래
도서명:빅데이터로 예측하는 대한민국 부동산의 미래
저자/출판사:조영광/미지biz
쪽수:468쪽
출판일:2018-10-10
ISBN:9791196495503
목차
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
