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최근 부동산 시장은 빠른 변동을 겪고 있다. 2022년의 급격한 침체에 이어, 2023년 현재는 정부의 규제 완화 및 특례보금자리론 출시 등 경착륙 방지를 위한 정책으로 하락세가 둔화되고 일부 반등 신호가 포착되는 모습이다.
따라서 지역별 부동산 시장 흐름을 정확히 반영하는 가격지표를 통한 동향 파악이 어느 때보다 중요한 시점이다. 이에 ㈜직방(대표: 안성우)은 자사에서 서비스하는 부동산 정보 플랫폼 직방RED를 통해 제공되는 아파트 가격지수의 연간 상승률 추이를 통해 최근 아파트 시장 동향을 파악하였다.
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<직방RED 아파트 가격지수 분석 개요>
□ 기초가격 산정방식: 국토교통부 실거래 데이터 기반, 자체 딥러닝 모형을 통해 주택 특성을 통제하여 아파트 룸타입별 가격 시계열 산정 (모형 정확도: 전국 기준 평균 오차율 ±5.4% 내외)
□ 가격지수 산출방식: 딥러닝 모형으로 산정된 매매가격을 기초로 한 종합주가지수 방식 가격지수 산출 (시가총액 가중식 라스파이레스 지수, 신축/멸실에 따른 세대수 변동 보정)
□ 가격지수 집계대상: 전국 소재, 직방 및 호갱노노에서 서비스중인 아파트 매매가격
□ 유의사항
① “전년 대비 상승률”은 각 월별로 전년 동월 대비 가격지수의 상승률(%)을 나타낸 것임.
② 최근 1개월(2023년 2월)은 실거래 신고가 마무리되지 않았으므로 향후 추가 실거래 집계에 따라 변동할 수 있는 잠정치임.
③ “전철 노선별 가격지수”는 각 노선 전철역 역세권에 소재한 아파트를 대상으로 가격지수를 집계한 것이며, 단지 경계에서 역까지 거리가 500m 이내인 아파트를 역세권으로 분류함.
④ 지수 산출을 위한 기초가격은 실거래가 기반 딥러닝 모형 산정가격만을 활용하였으며, 호가, 중개업소 시세 및 공시가격 등은 지수에 반영되지 않았음.
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2023년 2월, 전국 아파트 매매가격지수의 전년 동월대비 변동률은 -17.2%로 집계되었다. 시도별로 가장 크게 하락한 지역은 -21.5%를 기록한 인천이었으며, 그 밖에는 세종(-19.9%), 경기(-19.8%), 대구(-18.9%), 대전(-18.1%), 부산(-16.6%), 서울(-16.6%) 순이었다.
추이를 보면 이른 침체를 겪은 대구와 세종을 제외한 타 지역은 대부분 2022년 7월부터 전년 대비 마이너스 추세로 돌아섰으며, 특히 2021년에 상승세가 컸던 경기, 인천 지역의 하락 전환이 가팔랐다.
한편 수도권 3개 시도와 세종시는 2023년 들어 하락 추세가 둔화되고 일부 반등이 시작되는 경향이 포착되고 있으나 여전히 전년대비 -10% 이상의 높은 하락을 보였다. 타 시도의 경우에도 2022년 대비 하락률은 다소 둔화되고 있으나 아직 반등의 신호를 보이지는 않았다.
서울의 경우 2023년 2월 기준 노원구와 도봉구의 가격이 전년 동월대비 각각 -20.4%, -20.0%로 가장 가파르게 하락하였다.
그 밖에는 강동구(-19.1%), 구로구(-18.9%), 양천구(-18.9%), 금천구(-18.4%)등에서 상대적으로 하락률이 높았으며, 중심권의 3개 자치구(종로구, 중구, 용산구)는 타 지역에 비해 비교적 하락률이 낮았다.
주요 권역별 추이를 살펴보면 동남권의 경우 서초구가 타 지역에 비해 가격 하락전환이 늦었고 2023년 2월 기준 전년대비 하락률도 가장 낮은 것으로 나타났다.
반면 강동구는 2022년 침체기의 가격하락 속도가 동남권에서 가장 빨랐으나, 2023년 들어서는 하락률이 줄어들고 반등이 시작되려는 추세가 포착되고 있다.
북부권(노도강 지역)의 3개 자치구는 모두 2022년 6월을 기점으로 전년대비 하락 전환된 것으로 나타났는데, 그 중에서 강북구에 비해 과거 높은 가격 상승을 보였던 도봉구, 노원구에서 침체기의 하락추세도 더 빠른 것으로 나타났다.
수도권 전철의 주요 노선별로 살펴보면 2023년 2월 기준 4호선 역세권 아파트의 가격의 변동률이 -19.7% 나타나 상대적으로 하락세가 컸으며, 3호선(-16.6%)은 비교적 하락률이 낮은 것으로 집계되었다.
시계열 추이를 보면 1호선, 4호선, 신분당선 역세권 아파트들의 경우 2021년 시장 호황기때 비교적 높은 가격 상승을 겪었으나 20간년 침체기에 들어서면서 가파른 하락 전환을 보이고 있으며, 반대로 서울 내 주요 업무지역을 지나는 2호선 역세권 아파트들은 호황기때의 상승률과 침체기의 하락률이 모두 낮게 나타나, 상대적으로 가격 변동이 덜한 것으로 집계되었다.
● 지역별 가격동향 분석 종합
2022년 시작된 부동산 침체기를 겪는 현재, 타 지역에 비하여 비교적 하락세가 큰 지역들은 공통적으로 저금리 시기에 높은 가격 상승을 보였던 곳임을 확인할 수 있다.
당시는 고가 아파트에 대한 대출 규제로 인해 주택 매입자금 마련이 어려운 상황이었다. 이에 대안적인 선택지로 GTX 개통예정으로 인한 호재와 함께 중심지역으로의 통근이 가능하면서 가격은 비교적 저렴한 서울 외곽 및 경기·인천 지역에 대한 매수세가 강했다.
이 과정에서 상대적으로 레버리지 비율이 높은 지역이 되자 미국발 금리인상의 타격을 더 크게 받은 것으로 해석된다.
한편 2023년 들어 수도권 3개 시도와 세종시에서는 부동산 규제 완화와 특례보금자리론 출시, 그리고 단기간의 가격 급락에 따른 기저효과 등으로 일부 반등의 조짐이 보이기 시작하였다.
그러나 지난 1년여 동안 아파트 거래량이 역대 최저치를 기록하였음을 감안하면, 고금리와 높은 가격으로 인해 긴 시간 관망 포지션으로 대기해야 했던 매수 희망자들이 일부 거래에 참여하면서 발생한 일시적 현상일 수도 있다.
미 연준이 추가적인 금리 인상을 시사하는 등 긴축 기조가 당분간 지속될 수 있다는 점을 고려하면, 현 시점에서 섣부르게 향후의 시장 동향을 예단하기는 어려운 상황이다.
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<직방RED 아파트 가격지수 소개>
직방RED의 아파트 가격지수는 매물 호가와 중개업소 기반 시세조사 자료를 기초가격으로 활용하는 타 기관과 달리 국토부 실거래가격 데이터만을 기초자료로 삼아 실제 시장동향을 잘 반영한다는 특징을 가지고 있습니다. 또한 딥러닝 모형을 통해 개별 아파트의 가격을 산정하고, 실거래 데이터 상의 이상치를 정제하였습니다. 이를 통해 조사원 인력 소요 문제로 표본주택만을 집계하던 기존 방식에 비하여 더욱 효율적이고 높은 정확도를 보입니다. 또한 기존 실거래가격지수와 비교해 소지역 단위에서도 안정적인 가격정보를 제공할 수 있습니다. 직방RED 아파트 가격지수는 현재 매매가격만을 대상으로 하며, 2006년 1월부터 산출됩니다. 자세한 지역별 지수값 및 유의사항은 첨부된 시트를 참고해주시기 바랍니다.
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[참고자료] 시도별 아파트 가격지수 전월 대비 변동률 추이 (단위: %)
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시도
|
2022년
|
2023년
|
|
1월
|
2월
|
3월
|
4월
|
5월
|
6월
|
7월
|
8월
|
9월
|
10월
|
11월
|
12월
|
1월
|
2월 (잠정치)
|
|
전국
|
-0.5
|
-0.5
|
-0.6
|
-0.8
|
-1.1
|
-1.5
|
-2.2
|
-2.8
|
-3.1
|
-3.1
|
-2.3
|
-1.2
|
-0.2
|
+0.2
|
|
서울특별시
|
-0.3
|
-0.3
|
-0.4
|
-0.6
|
-0.9
|
-1.3
|
-2.1
|
-2.9
|
-3.4
|
-3.4
|
-2.4
|
-1.1
|
+0.1
|
+0.5
|
|
부산광역시
|
-0.3
|
-0.4
|
-0.6
|
-0.8
|
-1.1
|
-1.3
|
-1.8
|
-2.2
|
-2.5
|
-2.5
|
-2.1
|
-1.7
|
-1.0
|
-0.6
|
|
대구광역시
|
-1.2
|
-1.1
|
-1.3
|
-1.4
|
-1.5
|
-1.8
|
-2.0
|
-2.3
|
-2.2
|
-2.4
|
-2.1
|
-1.8
|
-1.2
|
-0.9
|
|
인천광역시
|
-0.8
|
-0.9
|
-1.2
|
-1.3
|
-1.7
|
-2.2
|
-2.9
|
-3.4
|
-3.6
|
-3.4
|
-2.5
|
-1.4
|
-0.4
|
+0.1
|
|
광주광역시
|
+0.7
|
+0.3
|
0.0
|
-0.2
|
-0.7
|
-1.1
|
-1.5
|
-1.6
|
-1.8
|
-1.9
|
-1.8
|
-1.8
|
-1.5
|
-1.3
|
|
대전광역시
|
-1.1
|
-1.0
|
-1.2
|
-1.3
|
-1.5
|
-1.7
|
-2.0
|
-2.4
|
-2.4
|
-2.6
|
-2.2
|
-1.6
|
-0.8
|
-0.1
|
|
울산광역시
|
-0.2
|
-0.3
|
-0.5
|
-0.6
|
-0.9
|
-1.1
|
-1.4
|
-1.8
|
-2.0
|
-2.2
|
-2.0
|
-1.5
|
-0.7
|
-0.2
|
|
세종특별자치시
|
-1.6
|
-1.4
|
-1.5
|
-1.6
|
-1.9
|
-2.3
|
-3.0
|
-3.4
|
-3.3
|
-3.0
|
-2.1
|
-0.8
|
+0.3
|
+0.8
|
|
경기도
|
-0.8
|
-0.7
|
-0.8
|
-1.0
|
-1.4
|
-1.9
|
-2.7
|
-3.5
|
-3.8
|
-3.6
|
-2.4
|
-1.1
|
+0.1
|
+0.6
|
|
강원도
|
+1.0
|
+0.7
|
+0.5
|
+0.4
|
+0.1
|
-0.1
|
-0.5
|
-0.9
|
-1.2
|
-1.3
|
-1.3
|
-1.1
|
-0.8
|
-0.6
|
|
충청북도
|
-0.1
|
-0.1
|
-0.3
|
-0.4
|
-0.7
|
-0.9
|
-1.2
|
-1.6
|
-1.8
|
-2.0
|
-1.7
|
-1.3
|
-0.5
|
0.0
|
|
충청남도
|
-0.2
|
-0.2
|
-0.3
|
-0.5
|
-0.5
|
-0.8
|
-1.2
|
-1.6
|
-1.8
|
-2.0
|
-1.8
|
-1.4
|
-0.8
|
-0.1
|
|
전라북도
|
+0.3
|
+0.2
|
+0.1
|
0.0
|
-0.2
|
-0.5
|
-0.9
|
-1.4
|
-1.6
|
-1.9
|
-1.8
|
-1.5
|
-1.1
|
-0.6
|
|
전라남도
|
+0.1
|
0.0
|
-0.3
|
-0.3
|
-0.5
|
-0.7
|
-0.8
|
-1.1
|
-1.2
|
-1.3
|
-1.1
|
-1.0
|
-0.7
|
-0.5
|
|
경상북도
|
0.0
|
-0.1
|
-0.2
|
-0.2
|
-0.4
|
-0.6
|
-0.8
|
-1.1
|
-1.5
|
-1.7
|
-1.5
|
-1.2
|
-0.6
|
-0.1
|
|
경상남도
|
+0.4
|
+0.2
|
0.0
|
-0.1
|
-0.4
|
-0.7
|
-1.0
|
-1.4
|
-1.8
|
-2.0
|
-1.8
|
-1.3
|
-0.5
|
-0.1
|
|
제주특별자치도
|
+0.5
|
+0.3
|
+0.1
|
0.0
|
-0.2
|
-0.3
|
-0.5
|
-0.6
|
-0.7
|
-0.7
|
-0.7
|
-0.7
|
-0.6
|
-0.7
|
주1) 본문의 “전년 동월(12개월 전) 대비 변동률”과 달리 본 테이블의 내용은 “전월 대비 가격지수 변동률” 입니다. 주2) “가격지수 원본 시계열”과 “전년 동월대비 변동률” 데이터는 첨부된 시트를 참조해주시기 바랍니다. |
편집 : 2024.2.13 화 11:01
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