#아로파의책빵 ˝ 빅데이터 부동산 투자 2021 대전망 ˝

빅데이터 부동산 투자 2021 대전망
김기원.이지윤 지음 / 클라우드나인 / 2021년 1월

부동산은 여러가지 요소가 복합적으로 작용하여 가격의 상승이나 하락이 나타나게 된다.

특히, 우리나라 부동산에서 투자 1순위로 꼽히는 아파트의 경우 단지의 규모, 신축·구축 여부, 교통이나 학군 등의 입지여건, 해당 지역의 입주물량, 조세정책과 금리 등이 가격 변화의 주요한 요인으로 이야기되고 있다.

일반적으로 단지가 클수록, 신축일수록, 입지여건이 좋을수록, 예정된 입주물량이 적을수록, 세금보다는 시세 차익이 더 많을수록, 금리가 낮을수록 부동산 가격은 상승한다고 알고 있는 게 일반인들의 상식이다.

그렇지만, 우리가 아는 부동산 상식은 틀릴 수 있다.

이 책에서 그러한 예시로 보여주는 '입주물량'에 대하여 확인해 보자.

통상 우리는 입주물량이 많으면 부동산가격은 하락하고, 입주물량이 적으면 가격이 상승하는 것으로 알고 있고, 최근 수도권에 입주 예정물량이 줄어드는 것이 수도권 아파트 가격 상승의 주요 요인으로 뉴스에서도 빈번하게 등장하고 있다.

그런데, 위의 그래프에서 수도권의 2000년 이후 아파트 입주물량이 평균보다 많았던 2001년에서 2005년 사이를 보면 입주물량이 지속적으로 늘어남에도 불구하고 아파트 가격은 꾸준히 상승하고 있다.

반면에, 2000년 이후 입주물량이 가장 적었던 2011년에서 2013년까지를 보면 입주물량이 평년보다 매우 적었음에도 불구하고 가격은 하락세를 면치 못하고 있다.

이것만 보아도 우리가 아는 상식과는 다른 모습을 보이고 있는 것이 실제 현실의 부동산 가격이다.

이러한 모습은 그 이후에 2018년까지 입주물량이 급격하게 증가하는데도 불구하고, 가격이 급상승하는 모습에서도 재차 확인을 시켜주고 있다.

입주물량 뿐 아니라 다른 요소들 역시 부동산 투자에서 일반적인 상식과는 다른 결과값이 나온다는 사실은 부동산투자에서도 주식투자에서의 기술적분석, 기본적분석처럼 객관적 데이터를 근거로 하는 투자로의 전환이 필요하다는 사실을 일깨워주고 있다.

그런 측면에서 이 책은 일반적인 상식으로 만든 부동산 예측이 아닌 부동산과 관련된 각종 빅데이터 분석을 통하여 2021년에 부동산 유망지역과 위험지역을 세부적으로 분석하여 제시하고 있다.

물론, 이 책에서 이야기하는 빅데이타 분석을 기초로한 예측자료가 모두 맞을지는 내년이나 2~3년후가 되어야 알겠지만, 이런 분석데이터를 참고하여 투자에 임한다면 좀 더 현명한 투자를 할 수 있지 않을까 한다.

이 책에서 다루고 있는 빅데이터는 매매와 전세흐름, 전세 대비 저평가 인덱스, 소득 대비 저평가 인덱스, 물가 대비 저평가 지수, 주택구매력지수, 전세가율, 매매 및 전세수급지수, 전국 입주물량, 지역별 미분량 수치등이 있고, 이 데이터분석을 기초로하여 종합적으로 분석한 지역별 종합평가 점수는 아래 표와 같다.

이 책은 올해 2021년의 부동산투자 전망을 객관적 지표로 지역별로 제시해 주는 점에서 투자정보로서 가치를 느낄 수 있고, 이 자료의 효용성은 결국 투자를 하는 투자자가 얼마나 이를 적절히 활용하느냐에 따라 달라질 수 있을 것이다.

물론, 이런 객관적 자료를 알고 투자를 하는 것과 전혀 데이터를 모르고 남들의 이야기만 듣고 하는 투자는 당연히 결과가 달라질 수 있다는 점은 확실해 보인다.

부동산도 주식이나 펀드처럼 데이터를 통해서 투자대상의 미래가치를 예견할 수 있다는 것을 알려주는 계기가 된 점으로도 이 책의 가치는 충분하다고 생각되고, 이제는 부동산 투자도 주식처럼 빅데이터 분석을 기본으로 하는 전략적 투자로 그 방향이 바뀌어야 할 시점이 왔다는 것에도 동의의 한 표를 찍어본다.