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서울 아파트값, 다주택자가 적어질수록 더 많이 올랐다.

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작성자 익명 조회 600회 댓글 0건 작성일 21-01-04 00:31

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http://www.khi.re.kr/notice/notice3.php?boardid=pds&mode=view&idx=147&sk=&sw=&offset=

주택산업연구원에서 직접 발표한 연구 보고서 내용입니다.

상세 내용은 위 링크에서 확인할 수 있습니다만

그러나 서울의 경우는 수급(-0.58), 경제성장율(0.28), 주담대증가율(0.13), 금리변화(-0.01) 로 수급요인의 영향이 훨씬 큰 것으로 나타났으며,
[특히 다주택비율의 영향요인은 (-0.71)로 역상관성이 매우 크게 나타나 다주택비율이 낮아질수록 아파트값 상승폭은 매우 커질 수 있다는 것을 보여주고 있다].
이는 다주택보유 억제가 집값 안정에 절대적이라는 투기억제론자들의 주장과는 전혀 반대의 결과를 보여준다고 할 수 있다.

동구권 사회주의 국가들이 구소련방시대에 1가구 1주택소유정책을 유지하다가 독립후 차츰 시장경제로 개방되면서 도시화와 경제성장기에 주택시장에 유통가능물량이 절대적으로 부족하여 매매가와 임차료가 급상승했던 현상에 대한 설명력을 가지며, 계약자유와 잦은 경기변동으로 불안정적인 주택수급 특성을 갖는 시장경제체제에서 1가구 1주택 정책은 매우 위험할 수 있다는 점을 시사한다.



물론 지방의 경우에는 다주택자가 적어지면 집값이 내려가긴 했습니다만

서울 아파트를 기준으로 할 경우에는.

주택산업연구원 자료에서는

다주택자가 1순위 - 수급이 2순위 - 경재성장률이 3순위 로 조사되었습니다.



다주택이 줄어들수록 전세/월세가 오르면서 매매가를 밀어올리는 현상 + 매매수요의 증가 (이돈주고 임차하느니 사고 만다)
&
1주택자의 경우에는 정말 호가 그냥 올려놓고. 안팔리면 걍 살지 뭐  해버리면서..  

다주택자는 이자, 세금, 다른곳에 대한 투자. 등등으로 인해 오히려 장기 보유를 안하고 순환을 시키는 경향이 있습니다만
1주택자는 원하는 가격이 아니면 그냥 안팔고 존버 해버리기 때문에... 시장에 공급이라는 측면에선...



물론 서울 기준이고
지방의 경우엔 다주택자들이 작업하면서 가격을 뻥뻥 올리는게 포인트다보니.  다주택자가 늘어날 때 집값이 오르는게 맞다고 지표로 나오고 있습니다.


물론 이 해석이 결과론적인 해석이다 라고 볼 수도 있고..  다양한 시선이 있을 수 있습니다만.
암울해지는건 다주택자가 계속 줄었다는거죠..

다주택자가 집을 팔면 서울에 들어갈 수 있지만
1주택자는 이 사람이 지방으로 내려가지 않는한. 결국 서울 1집이 서울 1집으로 바뀌는거라. 신규 공급은 없는거라서..
다주택자가 엄청나게 줄었다는건.  공급이 줄고 있다는 다른 신호기도 하니까요..




참고로 주택산업연구원의 경우 국토교통부, 주택도시보증공사(HUG) 와 함께하는 기관입니다. 입맛에 안맞는 통계가 나오면 통계청장도 갈아버리니까요. 그런 조직에서는 윗사람들 망상에 사실을 맞춰주니 제대로 된 판단이 나올 수 없죠.

부동산까페같은데서는 이미 1-2년전부터는 실수요자에 의해 견인되는 시장이라고 이야기하고 있었죠.
통계까지 가지고 있는 정부에서 하는 일이 개인이 느끼는 감에 의한 판단보다 부정확했던거죠.

말이 투기꾼이지 임대를 공급해주는 사람이기도 하니까..

원인이 다주택자는 아닌것 같은데, 다주택자를 때려잡으면 집값안정이 될거라는건 정부여당의 뇌내망상이었던것 같네요.

저 문서만 봐서는 다주택자가 줄면 가격이 상승하다는 결론이 어떻게 나오는지 모르겠군요. 상관계수란 건 그 둘이 얼마나 비슷하게/따로/역으로 움직이느냐의 여부이지, 인과관계를 설명하는 것이 아닌데.. 역으로 가격이 상승하면 다주택자에 대한 과세가 강화되어/매수 부담이 커져서 다주택자 비율이 줄어든다고 역인과로 해석할 수도 있고, 제3의 요인이 둘에 역의 영향을 미칠수도 있지요.
물론 그와는 별개로 다들 1가구 1주택이 디폴트가 되는 세상이 쉣인건 명확합니다.

https://www1.president.go.kr/petitions/589992
이 청원 한번씩만 부탁드립니다
이번정부에서 최근 비트코인 제재와 부동산 관련정책과 최근 발표한 주식양도세정책으로 서민들이 투자할곳을 점점 잃어가고있습니다 미국에서 양도세를 걷으니 우리나라도 걷어도 된다 절대 안될말입니다 우리나라는 10년넘게 박스권에 갇혀있고 미국과 달리 안정성과 성장성 등 각종 메리트를 비교했을때 무엇하나 매력적인면이 없습니다 기관의 무분별한 공매도와 정전국가의 불안함 수출에 의존할수없는 환경 등 외국자본이 들어오기에 더욱 힘겨운 상황입니다  그러나 이번정부에서 개인투자자의 희망마져 빼앗으려하고있습니다 비과세 연 2000만원까지 해주겠다는 겉만 번지르르한 말로 포장하고 있습니다 연 2000만원 내는 개인투자자는 극히소수이지만 1프로 10프로 수익으로 2000만원을 낼수있는 개인투자자들도 분명존재합니다 그런 큰 자본들이 증시에서 빠져나갈게 확실하고 개인투자자들은 내가 연 2000만원이상 인생을 바꿀수있을만한 성과를 희망으로 주식투자를 하는데 그러한 의욕과 희망마져 포기하고 수익내기도 어려운 국내증시에 투자할리가없습니다 거기다가 이번 양도세 도입이 소득이 있는곳에 과세가있다는 기본 원칙에따른거라지만 그러면 거래세를 없애고 양도세만 무르던가해야하는데 거래세는 소폭 낮추고 양도세는 20프로 이상씩 걷겠다는 이중과세는 시행하려하고있습니다 이중과세는 원칙에 어긋나는 일임에도 말도안되는 논리로 시행하려하고있습니다 또 손실이월공제기간이 독일과 미국등 무제한인 반면 그리고 대부분의 국가가 10년정도 되는 반면 우리나라는 3년으로 발표했죠 5년간 손실보다가 처음으로 수익을냈다 해도 공제기간이 3년이기에 수익에대해 과세가 일어납니다 거기다가 매달 수익에서 과세분은 원천징수되나 손실분은 본인이 따로 신고를 해야합니다손실분에 과세를 면할수있습니다  우리나라와 유사한 신흥국이자 it관련 수출의존국 대만에서 1988년 양도세도입을 시행하려했으나 증시가 단기간 40프로나 폭락하고 그책임으로 당시 책임자는 물러나고 1년만에 양도세정책은 철회하게됩니다 우리랑 다른 선진국과 비교해서 선진국따라하기만하고 비슷한 선례가 있었는데도 주식양도세를 강행하려합니다 서민들이 더 높은곳으로 올라가기위한 사다리를 우리스스로 지켜내야합니다 ㅎㅎㅎ 부동산이 너무 안정되어있어서 주식자금좀 부동산으로 흘러가라는 정부의 배려인 것이지요.

혹했는데 빠르게 접게 되는군요.. 감사합니다

1. 10년 전 기준으로, 당시 현역 퀀트들은 공학 학위나 수학 학위자가 많았습니다. 물리학 전공도 심심찮게 있었고요. 통계 전공은 수학만큼은 아니지만 물리 전공보다는 많았던 것 같습니다. (물론 복수 전공들도 많았죠)

2. 하지만 최근에는 많이 바뀌었다고 들었습니다. 일단 한국에서 일한다는 전제 하에, 서울대나 KAIST에서 금융공학으로 석사 이상을 딴 사람들이 많아서요. 드물게는 POSTECH에서도 금융공학 커리큘럼을 이수한 사람들이 있습니다. (KAIST는 금융전문대학원에 금융공학 석사 과정이 있습니다만, POSTECH... 더 보기
1. 10년 전 기준으로, 당시 현역 퀀트들은 공학 학위나 수학 학위자가 많았습니다. 물리학 전공도 심심찮게 있었고요. 통계 전공은 수학만큼은 아니지만 물리 전공보다는 많았던 것 같습니다. (물론 복수 전공들도 많았죠)

2. 하지만 최근에는 많이 바뀌었다고 들었습니다. 일단 한국에서 일한다는 전제 하에, 서울대나 KAIST에서 금융공학으로 석사 이상을 딴 사람들이 많아서요. 드물게는 POSTECH에서도 금융공학 커리큘럼을 이수한 사람들이 있습니다. (KAIST는 금융전문대학원에 금융공학 석사 과정이 있습니다만, POSTECH에서는 이와 동등한 학위 과정이 없기 때문에, 대신 산경+수학+컴공 각 전공의 세부 커리큘럼을 좋은 성적으로 이수하는 경우죠)

3. 미국/영국의 경우에는 한국보다 더 심하다고 알고 있습니다. 탑 스쿨에서 금융공학을 전공한 사람들에게만 면접이라도 볼 기회가 있다더군요. 일단 금융공학이란 학문 자체가 이제 어느 정도 오래 되기도 했고, 그동안 실전이나 업계에서 쌓인 각종 결과물들이 너무 많아서, 이걸로 전공을 하지 않는 이상은 배경/관련 지식이나 기술을 전공자만큼 따라잡는 게 사실상 불가능하거든요.

4. 한국도 점점 상향평준화되는 건 마찬가지라서, 예를 들어 블랙-숄즈 방정식은 이제 어지간한 학교라면 학부 2학년 과정에서 증명하는 수준까지 되었습니다. 수리통계 전공으로는 퀀트가 못 된다, 는 뜻은 아니지만 점점 어려워지는 건 사실인 듯 합니다.

답변 감사드립니다 헤헤
혹시 퀀트가 되려면 따로 수리통계 관련 학위가 필요할까요?

엑셀의 파워풀함이야... IBD 대부분 재무모델 엑셀로 만드는데 말할 필요도 없죠. (저도 엑셀로 시나리오테스팅 100개까지 돌려본 적 있습죠) 다만 외사와의 경험이 많으시다기에 IBD쪽 해외 트렌드는 어떠나 혹시나 싶어 질문드려본 겁니다. 역시나 이바닥은 아무리 AI 어쩌구해도 가내수공업일 가능성이...

1. 친구 분이 좋은 회사에서 일하시는군요. 부럽...

2. 알고리즘 개발일 수도 있고, 튜닝일 수도 있습니다. 그런데 현실적으로는 이제 완전히 새롭다거나 압도적이라거나 하는 알고리즘의 개발은 쉽지 않을 것 같아요. 그리고 튜닝을 개발이라 하는 경우도 많습니다. :)

3. 시간을 두고 검증한다면야 ML이 `적어도 사람만큼은` 쓸모있다는 게 검증될 겁니다. 문제는 `사람보다는` 쓸모가 있어야 도입을 할 수 있다는 거죠. 그런데 그럴 여지가 (제 관점에서는) 사실상 없다는 게 함정.

4. 강화학습 쪽에 대한 부분도 저는 낙관적이지 않습니다만, 혹시 또 압니까. 어느 순간에 보면 짜잔... 하고 나올지. :)

글 첫머리에 밝혔듯, 제가 금융 쪽을 떠난 지 꽤 오래되어 지금 상황은 잘 모르겠습니다만, 그럼에도 추측하자면...

- 어쨌거나 저쨌거나 S&T/FICC가 그나마 new tech.을 접목시키려는 시도가 많을 듯 합니다. IBD보다는요.
- IBD는 S&T/FICC보다는 좀 더 간단한 구조라 (어디까지나 상대적으로 그렇다는 얘깁니다. 이쪽도 파고들면 장난 아니죠), 해 오던대로 하지 않을까 싶네요.
- 다시 바둑의 예를 들자면, 예전에는 사람들이 `정확한 이유는 모르지만, 여하튼 경험칙에 의해 그 쓸모가 인정되어 온 여... 더 보기
글 첫머리에 밝혔듯, 제가 금융 쪽을 떠난 지 꽤 오래되어 지금 상황은 잘 모르겠습니다만, 그럼에도 추측하자면...

- 어쨌거나 저쨌거나 S&T/FICC가 그나마 new tech.을 접목시키려는 시도가 많을 듯 합니다. IBD보다는요.
- IBD는 S&T/FICC보다는 좀 더 간단한 구조라 (어디까지나 상대적으로 그렇다는 얘깁니다. 이쪽도 파고들면 장난 아니죠), 해 오던대로 하지 않을까 싶네요.
- 다시 바둑의 예를 들자면, 예전에는 사람들이 `정확한 이유는 모르지만, 여하튼 경험칙에 의해 그 쓸모가 인정되어 온 여러 가지 방법`을 정석이라 부르고 이를 학습해 왔습니다. 정확한 집 수 (= 승률)의 차이를 계산하기 어려운 경우에도, 이를 `세`라 부르면서 익혔고요. 이걸 깨고 처음으로 실시간 집 수 차이 (= 현재 시점에서의 예상 승률)로 계산한 게 알파고였죠. 즉, 바둑에서는 여태껏 사람들이 그 상세나 스냅샷을 알 수 없다고 여겨왔던 부분이 분명히 있었다는 얘깁니다. 그런데 IBD에서는 이젠 이런 `모호함`이 (사실상) 남아있지 않습니다. `이게 어떻게 해서 이런저런 과정을 거쳐 이런저런 결과를 내는가`에 대한 모든 과정이 수학적으로는 다 밝혀져 있거든요. 따라서 이런 분야에서의 경쟁은 결국 로직이나 알고리즘의 싸움이 아닌 다른 요소들의 경쟁이 되겠죠. 이런 상황에서, 그나마 `더 간단한` IBD 쪽으로 tech. disruption이 공헌할 수 있는 여지가 얼마나 있을지에 대해 저는 회의적인 입장입니다.
- Excel이 의외로 많이 쓰입니다. 그리고 일단 쉽게 pseudo model을 세워 검증하거나, 교육용 툴로써도 아주 좋고요. 이자율 모델 중 하나인 CIR 모델만 해도, 조금만 경력 되는 분들은 Excel로 금방 짜서 써먹을 수 있을 정도로 모델링이 쉽죠. 변수 조절도 쉽고요. 파생상품의 기초 중 기초인 블랙-숄즈 또한 학부생 수준에서도 Excel 모델을 짤 수 있을 정도로 쉽고 간단한 정도라...

1. 친구가 WORLD QUANT인가에서 일하는데 거기는 여전히 알고리즘 개발한다고 하는데 결국 튜닝인건가요?
그 친구도 ML 안쓴다고 하더라구요. 이유는 검증이 안되고, 수익이 안나와서..
2. 요즘 시퀀스 러닝쪽이 많이 발전해서 3년 정도 지나면 강화학습을 토대로 한 모델이 대세가 되지 않을까요?

좋은 글 감사합니다. 말씀하신 부분은 굳이 Buy/Sell을 구분하자면 투자은행에는 S&T/FICC 부문에 적용된다고 할 수 있을 거 같은데, 전통 IBD(ECM,DCM,ADV)는 어떨게 Tech distruption이 발생하고 있을지 참으로 궁금하네요 ㅎ (제가 아는 국내 증권사 IBD는 여전히 도제식 가내수공업에 문서작업...매우 기초적인 엑셀모델...ㅎ)

사실 제가 이해한거는
"이렇게 빡세게 회사생활 하는 사람들도 있구나.... 계속 빨던 꿀이나 빨자.." 정도였습니다 ㅎㅎㅎㅎ

나란 쉐키 컴공 안가고 기계과가길 잘했어잘했어....

감사합니다. 흑흑. :)

읽어주셔서 감사합니다... (라고 말해도 되는 거죠? ㅎㅎ)

이걸 이렇게 또 설명하니까 쉽고 편하네... (라고 말해본다)

좋은 글 감사합니다~

하지만 프런트의 스트레스와 연봉을 맞바꾸자니 그것 또는 망설여지는 게 현실이죠. ㅎㅎㅎ

2008년 금융위기 전만해도 FIRE (Financial Independence, Retire Early) 하는 퀀트들이 꽤 있었습니다. 좋은 대학 나와서 IB 프런트로 간 후에, 몇 년 바짝 벌면 적게는 3M $, 많게는 10M $ 정도 챙겨서 30대에 은퇴하는 게 가능했거든요. 요즘은 월가에서도 그런 경우는 드물다고 들었습니다. 예전에 비해 안정적인 직종으로 조금씩 변하면서, 가늘고 길게 가는 거죠.

여하튼 즐겁고 무탈한 직장 생활 되시길 바랍니다.

특히 퀀트가 특별한 무언가를 해서 큰 돈을 만지는게 아니라 보통의 직장인에 가까워지고 있다는 관찰이 와닿습니다. 돈을 잘 버는지는... 하는 일에 비하면 잘 받는것 같은데 프런트에 비하면 또 못 받는 것 같고 그렇네요.

오... 역시 에 현직 퀀트도 계시는군요. 반갑습니다. :)

셀사이드 미들/백에서 현재 퀀트로 일하고 있습니다. 저도 아는게 별로 없다보니 틀린 부분은 잘 안 보이네요. ㅎㅎ 재미있게 잘 읽었습니다.

1. 물론 바이/셀 사이드의 구분은 지금도 유효합니다만, 예전만큼 명확하지는 않은 것 같아요. 이제는 바이/셀 중 한쪽으로 몰빵하는 경우보다는 둘 다가 적절히 섞인 경우가 더 많아지는 것 같습니다.

2. C++의 장점은 역시 속도이고, 기존의 풍부한 라이브러리 또한 큰 장점이죠. 실제 퀀트들도 뭔가를 만들어야 할 때 완전 밑바닥부터 다 만드는 경우는 없다고 봐도 무방합니다. 기존에 있던 모델이나 모듈, 라이브러리 따위를 갖다 쓸 수 있다면 마다할 이유가 없죠. C++은 이 점에서 정말 좋은 툴입니다.

3. 매트랩은 ... 더 보기
1. 물론 바이/셀 사이드의 구분은 지금도 유효합니다만, 예전만큼 명확하지는 않은 것 같아요. 이제는 바이/셀 중 한쪽으로 몰빵하는 경우보다는 둘 다가 적절히 섞인 경우가 더 많아지는 것 같습니다.

2. C++의 장점은 역시 속도이고, 기존의 풍부한 라이브러리 또한 큰 장점이죠. 실제 퀀트들도 뭔가를 만들어야 할 때 완전 밑바닥부터 다 만드는 경우는 없다고 봐도 무방합니다. 기존에 있던 모델이나 모듈, 라이브러리 따위를 갖다 쓸 수 있다면 마다할 이유가 없죠. C++은 이 점에서 정말 좋은 툴입니다.

3. 매트랩은 C++만큼의 범용성은 아닌 걸로 압니다. 무슨 얘기냐면, 매트랩은 특정 종류의 금융 상품에는 참 잘 맞는데, 다른 종류의 금융 상품에는 그렇지 않는 특성이 있거든요. 멀티코어 (4코어 따위 말고, 두 자리나 세 자리 수준의 멀티코어) 하드웨어에서 돌릴 경우, 별도의 라이센스와 세팅이 필요하다는 것도 약점이라면 약점이고요. 반면 C++은 매트랩에 비해 상품 종류나 특성에 비교적 덜 매이는 편이고, 멀티코어 대응도 상대적으로 수월한 편이라 알고 있습니다.

4. 저도 프런트와 백엔드는 사실상 다른 종류의 직종이라 봅니다. 전자는 퀀트라는 직종에 특화된 쪽이고, 후자는 아무래도 일반적인 시스템 엔지니어에 가까운 쪽이죠.

재밌네요 ㅎ

오오..그렇군요...(라고 이해한 척 해본다)

제가 들은 이야기는 2019년에 현업에서 바이사이드에서 일하는 사람에게 들었던 썰이었습니다. 셀사이드쪽은 잘 모르겠네요.
말씀하신 대로 알파를 만들 때 혁신적인 뭔가를 많이 만드는 건 아니지만
"그때그때 시장의 변화를 빨리 캐치해" 해당 시점에 맞는 수십개씩의 알파를 찍어내기에 업무량은 매우 많다고 하더군요.
그리고 C++을 쓰는 이유는 속도 때문이었고, 요새는 매트랩에 준할 정도로 풍부한 수학 함수를 지원하게 되어서라는 이유도 있다더군요.

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제가 들은 이야기는 2019년에 현업에서 바이사이드에서 일하는 사람에게 들었던 썰이었습니다. 셀사이드쪽은 잘 모르겠네요.
말씀하신 대로 알파를 만들 때 혁신적인 뭔가를 많이 만드는 건 아니지만
"그때그때 시장의 변화를 빨리 캐치해" 해당 시점에 맞는 수십개씩의 알파를 찍어내기에 업무량은 매우 많다고 하더군요.
그리고 C++을 쓰는 이유는 속도 때문이었고, 요새는 매트랩에 준할 정도로 풍부한 수학 함수를 지원하게 되어서라는 이유도 있다더군요.

https://en.cppreference.com/w/cpp/numeric/random
https://en.cppreference.com/w/cpp/numeric/special_math

이런 것들..
다만 퀀트가 쓰는 C++과 백엔드 소프트웨어 엔지니어가 쓰는 C++은 좀 다른게,
퀀트의 C++ 능력은 자신의 공식과 모델을 코드로 구현만 해서 백엔드 소프트웨어 엔지니어에게 넘겨주면 되지만
백엔드 소프트웨어 엔지니어는 백엔드 서버, 데이터베이스, 프레임워크, 플랫폼을 만드는 사람이라, 누가 우위라기보단 역할이 다른거죠.

감사합니다.

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