♣ 부동산 빅데이터란?
→ 약 16~17년 간의 가격, 입주물량, 미분양, 수급 데이터 등
→ 엑셀로 치면 10억 줄 이상
→ 여러가지 데이터를 조합하여 테스트한 결과 3가지 데이터가 중요하다는 걸 발견
1) 전세 대비 저평가 인덱스
→ 전세가 = 본질/사용 가치 (투자 목적 X)
→ 이것을 투자/투기 수요가 들어간 매매가와 비교
→ 전세가 증감율을 매매가 증감율과 비교
cf. 기존의 전세가율 = 전세가 / 매매가
▶ 서울 아파트의 전세대비 저평가지수가 가장 높았을 때 = 가장 저평가 된 시기 = 2016년 초중반
→ 전세가 상승률이 크다 = 사용 가치에 대한 의미 부여가 크다 = 거품이 적다
▶ 현재는 2014년 이래 전세가 대비 매매가에 거품이 가장 많이 낀 상태
2) 소득 대비 저평가 인덱스
→ PIR (Price to Income Ratio)
→ 소득 대비 아파트 가격이 얼마나 비싼가?
3) 물가 대비 저평가 인덱스
▶ 부동산 대책과 그로인한 부동산 시장의 변곡점 사이에는 시차가 존재
→ 규제 정책의 경우 약 4~5년
→ 완화 정책의 경우 약 2~3년
▶ 2018년 부동산 빅데이터의 예측은 얼마나 적중했나?
→ 데이터가 좋았던 지역 : 서울, 대전, 전남 (최근 가장 많이 상승한 지역)
→ 데이터가 안좋았던 지역 : 부산, 울산, 경남, 경북, 제주 (실제로 하락)
▶ 2020년 부동산 빅데이터 전망
→ 서울과 주요 고평가 지역은 2020, 2021년을 기점으로 지는 해가 될 것
→ 일부 지방은 뜨는 해가 될 것
→ 예상치 못했던 변수 발생
1) 코로나로 사상 최대의 유동성이 풀림
2) 임대차 3법으로 전세가 급등 → 매수세가 몰려서 가격이 계속 상승 (올해 말에서 내년 초까지도 지속 가능)
▶ 그러나 지금은 분명히 어깨 위고 상당히 고점에 있는 상황
▶ GDP 대비 시가총액 (버핏 지수) : 워렌 버핏이 적정 주가 수준을 측정할 수 있는 최고의 단일 척도로 평가
→ 70~80% = 저평가, 100% = 거품
▶ 버핏 지수를 참고하여 GDP 대비 아파트 시가총액 지수를 고안
→ 현재 역사상 가장 높은 상태
▶ 서울의 경우
→ 이전 고점은 2007년, 2008년
→ 이전 저점은 2014, 2015년
▶ GDP 대비로 봤을 때 서울의 아파트 가격은 역사상 가장 많은 거품이 끼어있음
▶ 국민 순자산에서 아파트가 차지하는 비중
→ 서울 최고점은 2007년의 7.3%
→ 서울 최저점은 2014년의 5.1%
→ 2019년 기준 7.2%
→ 2020년에 급등한 서울 아파트 가격을 고려해보면 지금은 2007년의 고점을 넘었을 가능성이 높음
▶ 이상의 데이터로 봤을 때 서울의 아파트 가격은 본질가치에 비해 상당히 고평가됨
▶ 실거래가 데이터로 보면 서울에 있는 상당수의 고가 아파트들은 고점 갱신을 못하고 있음
▶ 2006년 10월 : 아파트 거래량이 급등 (영끌)
→ 정부 규제에도 불구하고 아파트 가격 상승이 지속됨 → 불안감에 휩싸인 대중이 추격 매수에 나섬 (패닉 바잉) → 거래량 급등 → 1년에서 1년 6개월 후 부동산 가격 하락
→ 요즘과 유사한 상황
▶ 2014~2015년 거래량 급증
→ 선수들이 시장에 진입
→ 수도권이 바닥을 치고 올라오기 시작
▶ 거래량이 폭발하는 것은 상승 또는 하락의 전조
→ 2020년 6월에 사상 최대의 거래량이 터짐
▶ 더 큰 바보 이론 (The greater fool theory)
→ 모든 투자의 기본은 내가 산 가격보다 더 비싸게 구매해줄 사람이 있어야 한다는 것
→ 최근 아파트 거래량 데이터에 따르면 20대와 30대 매수 비중이 절반에 달함
→ 나중에 누가 이 가격을 받쳐줄 수 있을까? 10대가?
2020년 대한민국 인구 피라미드
▶ 올해 하반기부터 보유세 급등 예정
▶ 아직은 자산 시장의 상황이 좋지만 주식 시장이 대세 하락세로 들어서거나 환율이 급등하는지를 주목해야함
차지맨 켄!