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[RSQUARE] 2025 부동산 시장 동향 종합리포트

국내 부동산

시장동향

알스퀘어 리서치센터 2025.12.02

오피스물류주택오피스텔오피스

공급과 공실률

1. 서울 신규공급과 공실률

서울 오피스 신규공급과 공실률(신축제외) 서울핵심권역+분당 신규공급과 공실률(신축제외) 200,000 300,000 400,000 500,000 600,000 '01 '02 '03 '04 '05 '06 '07 '08 '09 '10 '11 '12 '13 '14 '15 '16 '17 '18 '19 '20 '21 '22 '23 '24 '25 '26 '27 '28 '29 '30 '31 CBD GBD YBD BBD 공실률 200,000 300,000 400,000 500,000 600,000 700,000 '01 '02 '03 '04 '05 '06 '07 '08 '09 '10 '11 '12 '13 '14 '15 '16 '17 '18 '19 '20 '21 '22 '23 '24 '25 '26 '27 '28 '29 '30 '31 CBD GBD YBD 마곡 Others 공실률 ? ?

1. 지역간 이동

수요이전(‘15-’20) 수요이전(‘21) 수요이전(’22-’23) 수요이전(’24-’25.1H) 서울 핵심권역에서 서울기타 및 경기지역 이전사례(’24-’25.1H)

From To

권역 빌딩명 권역1 지역 빌딩명 코리아세븐 CBD 시그니쳐타워 Others 강동구 이스트센트럴타워 SSG닷컴 GBD 센터필드 Others 영등포구 영등포동4가

KB영등포타워

국가평생교육진흥원 CBD NIA빌딩 Others 강서구 원그로브 DL/DL E&C CBD 돈의문타워 Others 강서구 케이스퀘어마곡 11번가 CBD 서울스퀘어 경기도 광명시 유플래닛타워

놀유니버스

구 인터파크

GBD 삼성동오피스빌딩 경기도 성남시 수정구 텐엑스타워 28% 71% 43% 62% 36% 21% 13% 0% 0 64% 20%26% 33% 35%

분당/판교 수도권/지방 신규/증평

52% 56% 59% 14% 5% 20%12% 14% 22% 24% 16% to CBD to GBD to YBD 같은 권역에서 이전 다른 핵심권역에서 이전 서울 기타/비서울지역에서 이전 신규법인/증평 34% 77% 28% 67% 74% 32% 17% 18% 51% 3% 0 9% 5% 3% 8% 38%

분당/판교 수도권/지방 신규/증평

37% 65% 54% 33% 27% 84%22% 4% 2% 0% 2% 13% 14% 47%

분당/판교 수도권/지방 신규수요/증평

임대료에 부담이 있는 업체나 금천, 구로지역은 지리적 여건 상 마곡으로 이전할 가능성 존재 자료: 벤처인 자료정리 수도권 벤처업체 동향 서울지역 벤처업체 수 및 비중 .1

서울 경기 인천

2014.01 2021.02 2023.07 2024.09 2025.10

비고

기업수 비중 기업수 비중 기업수 비중 기업수 비중 기업수 비중 서울 전체 6,520 100.00% 10,025 100.00% 11,095 100.00% 11,198 100.00% 10,916 100.00% GBD 강남구 1,306 20.00% 2,115 21.10% 2,496 22.50% 2,520 22.50% 2,546 23.32%

최대비중

서초구 671 10.30% 949 9.50% 1,074 9.70% 1,057 9.44% 1,015 9.30% CBD 종로구 102 1.60% 209 2.10% 250 2.30% 256 2.29% 244 2.24% 중구 125 1.90% 305 3.00% 354 3.20% 354 3.16% 329 3.01% YBD 영등포 401 6.20% 613 6.10% 690 6.20% 735 6.56% 723 6.62% others 마포구 411 6.30% 728 7.30% 810 7.30% 813 7.26% 764 7.00% 금천구 1,047 16.10% 1,396 13.90% 1,368 12.30% 1,326 11.84% 1,257 11.52% 지식산업 구로구 838 12.90% 791 7.90% 654 5.90% 623 5.56% 580 5.31% 센터 성동구 307 4.70% 635 6.30% 833 7.50% 846 7.55% 861 7.89% 송파구 287 4.40% 651 6.50% 675 6.10% 680 6.07% 667 6.11% 강서구 171 2.60% 372 3.70% 443 4.00% 444 3.96% 460 4.21% 기타 1,025 15.70% 1,633 16.30% 1,448 13.10% 1,544 13.79% 1,470 13.47%

3. 임대료에 대한 부담

상대적으로 임차인의 임대비용에 대한 부담 감소 → 증평 등으로 빠른 공실 해소 → 임대료 높은 상승

임대료가 저렴한 지역으로 이전할 가능성 존재 (과거 글로벌 금융위기 이후 YBD 공실 감소, 현재도 낮음) 임대료와 GDP 렌트프리와 공실률 0.6 0.7 0.8 0.9 1.1 1.2 1Q 3Q 1Q 3Q 1Q 3Q 1Q 3Q 1Q 3Q 1Q 3Q 1Q 3Q 1Q 3Q 1Q 3Q 1Q 3Q 1Q 3Q 1Q 3Q 1Q 3Q 1Q 3Q 1Q 3Q 1Q 3Q '10 '11 '12 '13 '14 '15 '16 '17 '18 '19 '20 '21 '22 '23 '24 '25 E.NOC/명목GDP비율 E.NOC Index 명목GDP Index 1.5 2.5 3.5 1Q 3Q 1Q 3Q 1Q 3Q 1Q 3Q 1Q 3Q 1Q 3Q 1Q 3Q 1Q 3Q 1Q 3Q 1Q 3Q 1Q 3Q 1Q 3Q 1Q 3Q 1Q 3Q 1Q 3Q 1Q 3Q '10 '11 '12 '13 '14 '15 '16 '17 '18 '19 '20 '21 '22 '23 '24 '25

렌트프리(개월/년) 공실률(신축제외)

회사의 성장

임대료의 상승

임차인 비용부담 감소

Flight to Quality

증평, 임대료 높은 빌딩 이전

Flight to Quality

현상 약화

임차인 비용부담 증가

중심성

1. 중심성

중심성에 따른 거리-임대료의 관계 중심성 변화 마이너스 값이 클수록 중심성 증가

중심지에서 많은 서비스를 제공하기 때문에 멀수록 하락 중심지에서 멀수록 더 큰 임대료의 하락은 중심지와의 거리에 민감하다는 의미 → 중심성이 증가

거리 거리 중심지 중심지 거리

중심지

-0.003 -0.002 -0.001 0.001 0.002 0.003 123412341234123412341234123412341234123412341234123412341234123412341234123412341234123412 '03 '04 '05 '06 '07 '08 '09 '10 '11 '12 '13 '14 '15 '16 '17 '18 '19 '20 '21 '22 '23 '24 '25 CBD GBD YBD 마곡 성수

도심의 중심성 약화

1. 거품 이슈

워렌버핏이 언급한 수급, 거시경제 등 정보 등을 이용한 합리적 기대인 ‘잠재가치’가 아닌 근거 없는 투자임

일본 주택은 LTV 120%와 같이 거품으로 가격이 급격히 상승하였으나, 붕괴 ⟹ 잃어버린 30년, J리츠 등장 거품의 발생과 붕괴 일본의 정책금리와 주거용 지가

자료: Statistics Japan

①가격상승

②가격상승한 것 보고

투자수요 증가 ③투자수요 증가로

더 크게 상승

④높은 가격에 대한 근거가 없기 때문에 가격 낮춰 시장 탈출 도모

⑤탈출하려는 수요 많아지면서

가격 크게 하락, 거품 붕괴

잠재가격

정책금리 주거용 지가(1977=100.0) 1Q 4Q 3Q 2Q 1Q 4Q 3Q 2Q 1Q 4Q 3Q 2Q 1Q 4Q 3Q 2Q 1Q 4Q 3Q 2Q 1Q 4Q 3Q 2Q 1Q 4Q 3Q 2Q 1Q 4Q 3Q 2Q 1Q 4Q '01 '02 '03 '04 '05 '06 '07 '08 '09 '10 '11 '12 '13 '14 '15 '16 '17 '18 '19 '20 '21 '22 '23 '24 '25 국고채5년 서울/분당 오피스 매매가격지수

가격상승과 국고채 금리 ARDL-ECM 거품 검정결과 가격, 금리 동시상승 변수명 model 1 model 2 계수 t 값 계수 t 값 상수항 -4.995 -0.906 -11.150 -1.56 ln실질임대지수(-1) 0.965*** 5.655 1.005*** 6.39 공실률(-1) -2.600*** -3.481 -2.419*** -3.96 국고채5년(-3) -6.517*** -3.302 -6.593*** -3.73 lnGDP(-3) 0.591* 1.793 0.513* 1.74 ln총공급량(-1) -0.214 -0.411 -0.132 -0.28 공급예정물량비중(-1) 0.322 0.697 0.393 0.93

거품항

‘06.4Q-‘08.3Q 4.179*** 4.020 4.243*** 4.53 ‘21.3Q-‘23.2Q -2.282 -1.137 ‘21.3Q-‘22.3Q 3.966** 2.26 ‘22.4Q-‘23.2Q -0.674 -0.17 *. p<0.1, **. p<0.05, ***. p<0.01

잠재가치 거품

𝑙𝑛𝑃𝑡 = 𝑙𝑛 ෠𝑃𝑡 + 𝑙𝑛(1 + 𝑟)𝑡

시장가격잠재가치거품

6 '1 .3 Q 잔금년도 계약년도

3. 거래 정상화

서울/분당 오피스 거래규모(조원) 국고채 금리와 Cap. Rate Spread -50 1Q 4Q 3Q 2Q 1Q 4Q 3Q 2Q 1Q 4Q 3Q 2Q 1Q 4Q 3Q 2Q 1Q 4Q 3Q 2Q 1Q 4Q 3Q 2Q 1Q 4Q 3Q 2Q 1Q 4Q 3Q 2Q 1Q 4Q '01 '02 '03 '04 '05 '06 '07 '08 '09 '10 '11 '12 '13 '14 '15 '16 '17 '18 '19 '20 '21 '22 '23 '24 '25 Cap.Rate Spread(실질Cap-국고채) Cap. Rate(서울,실질)_운용 국고채5년 ’07~’08년, ’21~’22년 Cap. Rate Spread 크게 감소

1. 과거 트렌드에 대한 분석

2.경기 둔화와 많은 신규 물량 공급 예정

서울 오피스 공실률 (신축 제외) 2009~2014년 서울/분당 오피스 공급물량(평) 1 234 1 234 1 234 1 234 1 234 1 234 1 234 1 234 1 234 1 2 34 1 2 34 1 2 34 1 234 1 234 1 234 1 234 1 234 1 234 1 234 1 234 1 '05 '06 '07 '08 '09 '10 '11 '12 '13 '14 '15 '16 '17 '18 '19 '20 '21 '22 '23 '24 '25 2025~2031년 서울/분당 오피스 공급제외물량(평, 마곡제외) CBD GBD YBD Others BBD 합계 476,443 298,384 155,597 692,974 791,752 2,415,149 CBD GBD YBD Others BBD 합계 940,000 330,000 26,000 860,000 129,000 2,285,000

3. 전망 모형

모형의 구조

GDP 사무직 종사자수 공실률

공급량

실질 임대료 소비자 물가 금리 모형 1

사무직종사자수 예측

모형 2

공실률 예측

모형 3

임대료 예측

4. 전망 가정

단, 서울/분당권역에 연간 45,000평 (3대 핵심권역 연간 25,000평)의 멸실이 발생한다 가정 실질GDP와 서울 오피스 종사자수 GDP변동률 멸실면적 추이 자료:통계청, 한국은행 자료:한국은행 자료:알스퀘어 -4% -2% 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 '00'01 '02 '03 '04 '05 '06 '07 '08 '09 '10 '11 '12 '13 '14 '15 '16 '17 '18 '19 '20 '21 '22 '23 '24'25 GDP변동률(실질,계절조정,전년동기) GDP변동률(10년 장기) 1,000 1,500 2,500 3,000 3,500 100000 200000 300000 400000 500000 600000 700000 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 '00'01 '02 '03'04'05'06 '07 '08'09 '10 '11 '12 '13 '14 '15 '16 '17 '18 '19 '20 '21 '22 '23 '24'25 GDP(실질, 계절조정) 서울시 사무직종사자수 50,000 60,000 70,000 80,000 CBD GBD YBD Others BBD 3대핵심권역 판교공급으로

서울에서 이전

5. 전망 결과

단, 이는 CBD가 실질임대료를 인하하지 않고 현재 상태를 유지할 경우에 해당 서울 오피스 공실률 전망(신축 제외) 서울 오피스 실질임대료 지수

자료:알스퀘어

6.5% 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 '05 '06 '07 '08 '09 '10 '11 '12 '13 '14 '15 '16 '17 '18 '19 '20 '21 '22 '23 '24 '25 '26 '27 '28 '29 '30 '31 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 '05 '06 '07 '08 '09 '10 '11 '12 '13 '14 '15 '16 '17 '18 '19 '20 '21 '22 '23 '24 '25 '26 '27 '28 '29 '30 '31

6. 권역의 정체성과 기회

1만평이상 건물연령(년) 통근교통 (1990년) 통근교통 (2020년)

오피스 총공급량(만평)

지역

통근통행(도착지) 비중

‘90년 ‘00년 ‘05년 ‘10년 ‘15년 ‘20년 GBD 강남구 9.6% 17.8% 18.3% 18.9% 18.3% 18.5% 서초구 6.1% 9.2% 9.2% 9.7% 9.7% 9.6% CBD 종로구 9.3% 7.9% 8.2% 7.4% 7.8% 7.0% 중구 11.5% 8.8% 10.2% 9.1% 9.2% 8.0% YBD 영등포구 10.4% 11.8% 10.2% 8.9% 9.2% 9.9%

서울기타

성동구 8.9% 5.2% 4.6% 4.4% 4.7% 4.9% 강서구 4.3% 6.6% 5.3% 6.1% 6.0% 7.6% 26.3 22.5 23.9 13.3 20.4 CBD GBD YBD Others 서울 평균

106 120 종로구 중구 강남구 서초구 여의도동 분당구 CBD GBD YBD BBD

온라인쇼핑 및 택배건수

1. 택배건수의 증가

향후 1,2인 가구 증가로 1인당 택배건수 증가 → 교통비용 증가로 수익이 감소할 것으로 예상되면서 교통비용이 저렴한 입지 선호 소매업태별 판매액(조원, ‘15~’25.09) 가구추계 및 1인당 택배건수 1인가구 증가에 따른 운송횟수 자료: 통계청 자료: 통계청, 국가물류통합정보센터 -60% -40% -20% 120%

경상금액(조원) 변동률(전년동월 대비)

백화점 대형마트 면세점 슈퍼/잡화 편의점 승용차/연료 전문소매 무점포 1인 2인 3인 4인 5인 이상 '00년 '05년 '10년 '15년 '20년 '24년 국민 1인당 경제활동 인구 1인당 4kg 1kg 1kg 1kg 1kg

공급현황

3. 물류센터의 공급현황

’25.3Q: 상온 15.7%, 저온 39.2% (cf. 25.1Q: 상온 16.2%, 저온 41.2%)

경기 및 인천지역 물류센터 공급물량(단위: 백만㎡) 27 미

정

경기 인천 연간증가율(경기) 연간증가율(인천) 최근 5년간 연15%증가

1. 물류센터의 거래현황

전국 물류센터 거래규모(조원) 오피스 및 물류센터 Cap. Rate 4.0 5.0 6.0 7.0 0 '1 6 '1 .3 Q 1Q 2Q 3Q 4Q 1 234 1 234 1 234 1 234 1 234 1 234 1 234 1 234 1 234 1 234 1 234 1 234 1 234 1 234 1 234 1 234 1 234 1 234 1 234 1 234 1 234 '05 '06 '07 '08 '09 '10 '11 '12 '13 '14 '15 '16 '17 '18 '19 '20 '21 '22 '23 '24 '25

오피스(서울) 물류(수도권)

97bps 41bps

공급분포

2. 물류센터의 공급분포

전국 수요 대상, 수출입 대상, 라스트마일의 인근 수요 대상으로 구분 전국 도로 및 물류센터 공급분포

경기남부 전국대상 광역물류

인천/부산·김해 수출입의 국제물류

광역시 교통의 결절점에 인근대상 지역물류(라스트마일)

1. 물류센터는 산업용부동산

주거 및 상업용 부동산: 인간의 활동이 부동산과 밀접한 관련을 가져 가치와 입지가 만들어짐 물류센터는 운송 및 보관, 관리하기 위한 인력은 존재하나 인간의 활동과 밀접한 관련을 가지지 않음

2. 물류 입지 이론

최적입지는 기업의 이윤을 극대화하는 즉, 총 교통비용을 최소화하는 지점에서 형성 Alfred Weber’s Theory of Industrial Location max𝜋 = 𝑃0 𝑄 𝑄 − ෍ 𝑖∈𝐼𝑙 𝑃𝑖 𝑋𝑖 𝑋𝑖 +෍ 𝑗∈𝐼𝑢 𝑃𝑗 𝑋𝑗 , 𝐹 𝑋𝑗 − 𝑇0 𝑄, 𝐹 +෍ 𝑖∈𝐼𝑙 𝑇𝑖 𝑋𝑖 , 𝐹

총수입 운영비용재료비용

제품 교통비용

공장→시장

재료 교통비용

재료 생산지→공장

이윤(π) 극대화

전국 5,000 여 개의 읍/면/동에 물류상품을 배송해야 할 때 교통비용이 가장 저렴한 지역은 경기남부권 교통비용은 배송지까지 시장규모(ton) × 거리(km)로 계산 왜 경기 북부가 아닌 경기 남부에 물류센터가 집중되어 있는 지를 설명 교통비용의 계산: 물동량 (ton‧km)

교통비용 계산결과(파란색: 저렴)

2ton x 1km + 1ton x 2km = 4 ton‧km 2ton x 2km + 1ton x 1km = 5 ton‧km 2ton x 2km + 1ton x 2km = 6 ton‧km

나

다 1 km

나

1 km 다 2 ton 1 ton

수도권을 제외한 지방은 충남과 충북지역의 접근성이 비교적 양호 지역별 입지 분석 결과 서울특별시 경기도

관악진로금노봉문작마문초송파영등용은종로중

중랑합계고과명리김흥여오용의왕의정이파택하

화합계

상위5% 13 3 1 5 10 3 12 8 55 9 3 7 44 52 6 3 31 11 2 17 185 10% 5 6 2 3 4 4 6 13 1 14 28 25 63 174 1 3 11 1 3 3 5 1 19 6 1 4 8 66 15% 4 2 6 6 18 18 33 2 18 56 3 4 170 4 3 3 1 1 12 15 2 4 10 13 3 71 20% 4 11 2 5 3 2 2 2 1 11 2 2 47 11 3 3 12 17 15 5 43 1 1 23 23 5 8 170 25% 1 1 30 5 7 1 2 1 6 22 12 2 2 2 92 30% 2 12 7 1 3 18 4 9 1 22 6 85 30%이상 4 3 1 2 2 13 12 59 인천광역시 충청남도 충청북도 세종시 강원도 계양구 남동구 동구 미추홀 부평구 서구 연수구 중구 합계 공주시 당진시 아산시 예산군 천안시 합계 괴산군 음성군 증평군 진천군 청주시 충주시 합계 원주시 상위5% 20% 2 11 5 18 1 4 5 25% 21 7 6 4 9 6 36 89 16 33 49 5 5 10 30% 7 3 10 3 11 12 3 5 34 2 4 2 2 84 6 100 9 2 30%이상 6 25 34 11 9 54 9 9 33 51 17 24

단위: 읍,면,동 개수

3. 광역물류 입지: 저온물류

잦은 배송으로 상온보다 교통비용에 민감 → 교통비용이 저렴한 곳 선호 경기 물류센터 냉장냉동식료품 사용면적 자료: 행안부 식품냉장냉동업 재정리(2021년) 전국 물류센터 냉동냉장(식료품) 사용면적 0㎡ 구분 총공급량 냉장냉동 식료품사용면적 총공급 대비 총합계 17,190 2,048 11.9% 이천시 3,265 191 5.8% 용인시 3,182 532 16.7% 안성시 1,809 251 13.9% 평택시 1,598 247 15.4% 화성시 1,226 210 17.1% 광주시 1,082 343 31.7% 여주시 835 22 2.7% 김포시 745 63 8.5% 군포시 675 5 0.8% 오산시 384 71 18.5% 부천시 383 5 1.2% 안산시 369 5 1.3% 파주시 345 0 0.0% 시흥시 315 17 5.2% 고양시 272 15 5.6% 남양주시 212 30 13.9% 의왕시 118 0 0.0% 포천시 81 2 2.8% 양주시 56 5 9.3% 광명시 54 0 0.0% 수원시 52 6 12.3% 안양시 49 3 6.3% 성남시 44 26 57.9% 양평군 13 0 0.0% 하남시 10 0 0.0% 의정부시 9 0 2.4% 가평군 8 0 0.0%

배송지

(b) 시장규모 클 때

4. 지역물류 입지

: 인근 수요 대상(라스트마일) 서울, 경기남부 일부, 광역시 등 인근 수요 대상 상대교통비용이 저렴 일반적으로 인근 수요는 ‘반경 15km이내’ 이며, 시장규모가 클수록 상대적인 교통비용은 저렴해짐

상대교통비용 계산결과(파란색: 저렴)

라스트마일의 상대 교통비용: 시장규모에 반비례 배송 5 교통비용 1 배송 1당 비용 0.20 배송 10 교통비용 1.5 배송 1당 비용 0.15 (a) 시장규모 작을 때

배송지

5. 국제물류 입지: 공항·항만

공항 및 항만을 중심으로 거리로 평가 (수도권) 공항 입지(거리 순, 파란색 저렴) 항만 입지(거리 순, 파란색 저렴)

구분 항만·공항 도착지

공

공

인천광역시 중구 운서동

만

김포 고촌읍, 인천시 서구 오류동 송도동, 신흥동3가, 연안동 항동7가, 개항동, 만석동, 송현동, 원창동

택

평택시 포승읍

변수

회귀분석 (종속변수: ln명목임대료) 생존분석 (종속변수: 절단된 ln실질임대료) model1 model2 model3 계수 t값 계수 t값 계수 chi-sq.값 상수항 -7.357 -1.05 14.323 ** 2.31 13.392 ** 5.67 렌트프리제공=1 -0.048 * -1.88 -0.048 * -1.88 공실률 -0.066 -1.30 -0.066 -1.30 -0.059 2.11 연면적(천평) -0.002 ** -2.09 -0.002 ** -2.09 -0.002 ** 4.06 건폐율 0.264 *** 2.85 0.264 *** 2.85 0.165 ** 4.82 준공년도 0.005 *** 3.16 0.005 *** 3.16 0.005 *** 13.19 저온=1 0.861 *** 30.41 0.861 *** 30.41 0.857 *** 1236.69 복합=1 0.038 1.31 0.038 1.31 0.036 2.24 ln전국교통비용 -0.053 -0.13 -1.355 *** -3.62 -1.255 *** 14.02 ln공항까지거리 -0.031 * -1.89 -0.071 *** -4.66 -0.066 *** 31.71 ln항만까지거리 0.004 0.81 -0.015 *** -3.32 -0.017 *** 17.69 ln인근시장규모 0.076 *** 7.48 ln인근시장규모(상관성제거) 0.076 *** 7.48 0.072 *** 67.64 Scale 0.074

적합성

R-square 0.875 Adj. R-sq. 0.866 R-square 0.875 Adj. R-sq. 0.866 -2LL AIC BIC -29.983 -5.983 31.717 표본수 171 171 171 *. p<0.1, **. p<0.05, ***. p<0.01

입지평가의 적절성

1. 입지평가의 적절성

교통비용으로 평가한 물류입지가 임대료에 유의한 영향 물류센터 입지와 임대료의 관계 Storage 창고 Distribution Center Fullfillment Center AI Logistics Center

자동화

1. 물류센터의 자동화

공간에 대한 효율적인 활용 ※ LG CNS 블로그(https://www.lgcns.com/blog) 재고 증가 차감 계산 장비/설비 처리량 계산 최적화/알고리즘 중심 수리 모델 생성 확보 IoT, Cloud, 빅데이터, AI 무인화, 로봇화, 가상화

자동화

2. 자동화의 영향

자동화 이전에는 교통비용 저렴한 곳으로 가더라도 총비용은 같음 (4,000 → 이전 후 4,000) 자동화로 처리물량이 많아져 교통비용이 저렴한 지역으로의 이전 총비용 감소 (6,000 → 이전 후 5,000) 자동화에 따른 업체의 교통비용 비중 미국 달라스 물류센터 임대료 지수 임대료는 높으나 교통비용 저렴한 입지 이전 효과 임대비용 50% 상승, 교통비용 50% 감소 구분 자동화 여부 물량(개) 창고면적(m²) m²당 임대료 비용 합계 임대비용(A) 자동화 이전 1,000 1,000 2 2,000 자동화 이후 2,000 1,000 2 2,000

물량(개) 개당 운송비용

교통비용(B) 자동화 이전 1,000 2 2,000 자동화 이후 2,000 2 2,000 총비용(A+B) 자동화 이전 4,000 자동화 이후 6,000

교통비용비중

자동화 이전 50.0%

자동화 이후 66.7%

구분 자동화 여부 물량(개) 창고면적(m²) m²당 임대료 비용 합계 임대비용(A) 자동화 이전 1,000 1,000 3 3,000 자동화 이후 2,000 1,000 3 3,000

물량(개) 개당 운송비용

교통비용(B) 자동화 이전 1,000 1 1,000 자동화 이후 2,000 1 2,000 총비용(A+B) 자동화 이전 4,000 자동화 이후 5,000 시간이 지날수록(자동화가 진행될수록) 도시 인근의 임대료 상승이 더 크게 나타남 교통비용이 저렴한 입지의 수요는 지속될 것으로 예상

최근 온라인 쇼핑의 거래 증가와 신규공급량의 적은 공급으로 공실률 소폭 회복

향후 적은 신규공급물량과 온라인 쇼핑의 거래 증가로 공실률 점진적인 회복 예상

(총공급의 6.5% 수준)

저온은 연간 6%p의 공실률 감소 예상 ’26년 12%, ’27년 9%, 저온은 ‘26년 33%, 27년 27%의 공실률 예상

주택

1. 국내 임대주택의 소유자 현황

→ 개인의 상황에 따라 전월세 공급(매물)이 달라지게 되어 불안정하며, 양질의 서비스를 제공하지 못함 임대주택 소유자 특성 국가별 비교

한국 미국

사업자 유형 가구수(천) 사업자 유형 가구수(천) 민간임대 7,052(88.7%) 민간임대 37,686(97.1%) 개인 6,463(81.3%) 개인 17,184(44.3%) 민간매입임대2) 275( 3.5%) 아파트3) 20,502(52.8%) 민간법인2) 314( 3.9%) 공공임대4) 1,130( 2.9%) 공공임대2) 898(11.3%) 계1) 7,950(100%) 계3) 38,816(100%)

일본 독일

사업자 유형 가구수(천) 사업자 유형 가구수(천) 민간임대 14,763(83.1%) 민간임대 18,956(88.0%) 개인 11,451(64.4%) 개인 13,798(64.1%) 민간법인6) 3,312(18.6%) 주택조합 & 민간단체9) 2,389(11.1%) 공공임대5) 3,007(16.9%) 민간법인10) 2,769(12.9%) (임대관리회사)7) 7,689(43.3%) 공공임대11) 2,576(12.0%) 계5) 17,770(100%) 계8) 21,532(100%) 자료: 한양대 이창무 교수 (2015) . 한국: 1)계(임차가구수)는 2010년 인구주택총조사; 2)2012년말 재고, 국토교통부 통계누리(http://stat.molit.go.kr), 김근용·김용순·이용만(2014)에서 재인용, 민간법인(민간소유 10년임대, 사원임대, 5년임대, 민간건설임대 재고), 공공임대(LH 및 지자체 소유 재고); 민간임대 및 민간개인 임대주택수는 추정치 . 미국: 3)계(임차가구수) 및 아파트 임차가구수는 2011년 American Housing Survey; 4)US HUD (2014), public housing only; 민간임대 및 민간개인 임대주택수는 추정치 . 일본: 5)계(임차가구수) 및 공공임대(공영 및 도시재생) 거주가구수는 2008년 住宅・土地統計調査; 6)2008년 住宅・土地統計調査 급여주택 거주가구수(1,486천 가구) + 2003년 住宅・土地統計調査 법인소유 민영임대주택 거주가구수(1,914천 가구); 7)임대관리회사 호수는 이상영 (2013) 재인용; 민간임대 및 민

간개인 임대주택수는 추정치

. 독일: 2011년 Zensus Gebäude und Wohnungen(건물과 거처 센서스); 8)계(주택거주 차가 가구수); 9)주택조합+비영리단체(교회 등); 10)주택사업기업+일반기업; 11)시영+주(연방)정부; 개인은 총 차가가구수에서 다른 유형의 주택호수를 제외한 값으로 추정

해외 보증금은 원상복구나 임대료를 미납하였을 때를 대비한 보증수단(deposit) 국내 보증금은 보증수단 이외에 월임대료 대신 지불하는 임대료 수단 ※ 해외: 보증금이 월임대료의 1~3배 수준, 국내: 월임대료의 40배 이상, 심지어 보증금만 있는 전세 존재

보증금 + 내 돈(Equity) + 대출 = 주택 구매 : Gap 투자, 주거사다리 보증금 비중이 클수록 매각수익률 증가, 운영수익은 감소 (아래 그래프) 대주택 소유자 특성 국가별 비교 매각수익률 = 3/6 = 50%

임대수익률 = 10%

매각수익률 = 3/5 = 60%

임대수익률 = 7%

매각수익률 = 3/4 = 75%

임대수익률 = 4%

2 보증금 2 보증금

2010년2000년

2. 보증금의 활용

1) 가격이 상승할 때 수익률

2) 가격이 하락할 때 수익률

매각수익률 = 3/6 = 50%, 총 60%

임대수익률 = 10%

매각수익률 = 3/5 = 60%, 총 67%

임대수익률 = 7%

매각수익률 = 3/3 = 100%, 총 100%

임대수익률 = 0%

매각수익률 = -1/6 = -17%, 총 -7%

임대수익률 = 10%

매각수익률 = -1/5 = -20%, 총 -13%

임대수익률 = 7%

매각수익률 = -1/3 = -33%, 총 -33%

임대수익률 = 0%

3. 보증금과 수익률-위험의 관계

-1 -1 -1

위험수익률

보증금 증가

월세전세

투자자의 선호에 따라 전세(고위험-고수익)와 월세(저위험-저수익) 선택

3. 보증금과 수익률-위험의 관계

보증금 비중 증가에 따른 수익-위험 관계

임대인의 전환율 vs

금리에 따른 행동

임대인은 금리가 높으면 대출에 대한 부담 때문에 월세보다는 보증금 또는 전세를 받으려 함 반면에 금리가 낮으면 대출에 대한 부담이 낮음 (월세/전세 선택은 상황에 따라 다름) 전세-매매 관계 • 기본 비례관계: 수요와 공급의 요인에 의해 월임대료의 상승 →전세의 상승 → 매매가격의 상승

-2% -1% 1 3 5 7 9 11 1 3 5 7 9 11 1 3 5 7 9 11 1 3 5 7 9 11 1 3 5 7 9 11 1 3 5 7 9 11 1 3 5 7 9 11 1 3 5 7 9 11 1 3 5 7 9 11 1 3 5 7 9 11 1 3 5 7 '15 '16 '17 '18 '19 '20 '21 '22 '23 '24 '25

spread(전환율-대출) 전세자금대출금리 전월세전환율

자료: 한국부동산원,한국은행

전환율과 전세자금대출금리 추이

임차인의 전환율 vs 금리에 따른 행동

보증부월세 계약 6천만원 × 전환율 = 1년 월세를 집주인에게 지불 전세 계약 (은행 대출) 6천만원 × 대출금리 = 1년 이자를 은행에 지불

전환율 > 대출금리: 월세계약, 전환율 < 대출금리: 전세계약 임대인 임차인

매매가 안정/침체

담보대출금리 전세 유지

미래 가격상승

낮음 앞으로도 쉽지 않음 전세매물 감소 월세매물 증가 전세가 상승, 반전세 등장, 월세 안정 전세대출금리 전환율보다 낮음 자가선호

은행이자 < 월세

전세선호 월세선호 전환율보다 높음

은행이자 >월세

1. 낮은 금리

월세 전환

담보대출금리 전세가 상승 유도, 전세매물 증가 전세매물 증가 월세매물 감소 전세 하락, 월세 상승 높음

부담 큼

전세대출금리 전환율보다 낮음 자가선호 전환율보다 높음

대출부담

전세선호 월세선호 은행이자 < 월세 은행이자 >월세

2. 높은 금리

매매가 안정/침체

임대인 임차인 서울 아파트 전세 및 매매가격지수 추이 1. 2. 7. 1. 2. 7. .1 5 서울 아파트 매매지수 서울 아파트 전세지수 서울 아파트 월세지수

전환율 > 전세대출

전환율 < 전세대출

임차2법

전환율 > 전세대출

3. 종합

공급현황주택보급률

2023년 주택보급률 OECD 천인당 주택수 (호/천명) 103% 94% 99% 99% 120%

국지세종충충제

re ec e Fr ce Ita ly P tu l M al ta ul ria Fi nl pa in La tv us tr Es Li th ua itz er yp ru er y en ar k EU Ja pa n ay gi um ed en om O EC T ür ki ye et he rla H un ry U K (E ng ) ad U te ta te ro at Ir lo ve us tr al ze ch ep ub lic Ic ew Z ea Lu xe b ou rg P ol lo va k ep ub lic K ea hi le ra zi l ol om bi o st ic ou th fr ic 2020 or latest year available 2011 10.15 대책에 따른 전월세 매물 감소 임대료 상승, 매매 가격 불안, 임대사업 보류 예상

자/차가 모두 금리에 영향 전세-매매 연결고리로, 전세, 매매 모두 불안정

해외와 달리 국내 보증금은 또 다른 임대료 지불수단이며, 보증금 비중이 높음

오피스텔

오피스텔 특성

1. 오피스텔 특성

오피스텔 주거면적은 작고, 임대료는 높은 편 자료: 주거실태조사(2023) 서울 차가가구 대상 자료: 국토교통부 서울 주택유형별 실거래가 자료(2024) , 전용면적 기준 오피스텔 주거면적은 작고, 임대료는 높은 편 구분 단독 다가구 연립 다세대 아파트 오피스텔 주거면적(㎡) 40 40 68 28 전세(천원/㎡) 3,682 6,101 7,658 8,183 보증금(천원/㎡) 829 2,583 3,110 2,263 월세(천원/㎡) 1.7 1.7 1.8 2.6 보증금/월세비율 20 75 160 20 계약기간(년) 2.0 2.0 2.0 1.5 재계약률 10% 23% 30% 19% 구분 단독 다가구 연립 다세대 아파트 오피스텔 가구주 연령(세) 52.8 48.4 53.8 36.4 35세이하 비율(%) 21% 23% 7% 55% 60세이상 비율(%) 41% 26% 36% 6% 가구주 여성비율(%) 36% 34% 23% 50% 가구원수(명) 1.7 2.0 2.5 1.1 월임대료/월소득(%) 21% 21% 14% 23% 전세(보증금)/자산(%) 78% 79% 73% 72% 월소득(천원) 2,920 3,500 4,660 3,260 자산(백만원) 121.9 196.1 606,0 151.0 임차인 만족도

단독다가구/연립다세대보다 높고, 아파트와 비슷

Target 임차인

주거비에 대한 부담으로 거주기간이 짧음

주거비 부담으로 잦은 손바뀜 (공실),

임대료 상승에 민감

가격동향

1. 가격동향

서울 오피스텔 전세/월세 지수 서울 오피스텔 매매 지수 자료: 국토부 전월세 확정신고 자료 이용, Bailey et al.(1963) 반복매매지수 추정 자료: 국토부 실거래가 신고자료 이용, Bailey et al.(1963) 반복매매지수 추정 171.0 110.9 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7

전세 월세

1 6 11 4 9 2 7 12 5 10 3 8 1 6 11 4 9 2 7 12 5 10 3 8 1 6 11 4 9 2 7 12 5 10 3 8 1 6 11 4 9 2 7 12 5 10 3 8 '06 '07 '08 '09 '10 '11 '12 '13 '14 '15 '16 '17 '18 '19 '20 '21 '22 '23 '24 '25

오피스텔 아파트 연립다세대

1. 거래현황

40㎡이하 비중: 월세 90%대, 전세도 80%대매매거래는 연간 2만여건 미만이며, ‘17년부터 ‘21년까지 거래가 증가하다가 이후에는 감소, 소형 위주 거래 자료: 국토부 공개DB, 전월세 확정신고와 실거래가 신고자료 이용 서울 오피스텔 월세 거래건수(건) 서울 오피스텔 전세 거래건수(건) 서울 오피스텔 매매 거래건수(건) 4,000 6,000 8,000 12,000 14,000 16,000 18,000

규모별 현황

1. 매매가격

‘17년부터 시작된 주택의 강도 높은 규제로 주택 실수요의 일부분이 오피스텔로 이전되었기 때문 주택 실수요의 경우 2인 이상 가구가 많아 더 넓은 면적이 요구되기 때문에 중대형 오피스텔을 선호 전용면적 85㎡를 초과한 중대형 오피스텔의 가격은 아파트의 가격상승과 상당히 유사한 패턴 서울 오피스텔 규모별 매매지수 자료: 아파트는 한국부동산원 실거래가 지수, 면적별 오피스텔 지수는 국토부 실거래가 신고자료 이용, Bailey et al.(1963) 반복매매지수 추정 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 '06 '07 '08 '09 '10 '11 '12 '13 '14 '15 '16 '17 '18 '19 '20 '21 '22 '23 '24 '25 전용40㎡미만 전용40~60㎡ 전용60~85㎡ 전용85㎡초과 아파트 주택수요(2인이상)가

중대형 오피스텔로 이전

규모별 현황

1. 전/월세가격

서울 오피스텔 규모별 월세지수 서울 오피스텔 규모별 전세지수 자료: 아파트는 한국부동산원 실거래가 지수, 면적별 오피스텔 지수는 국토부 실거래가 신고자료 이용, Bailey et al.(1963) 반복매매지수 추정 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 전용40㎡미만 전용40~60㎡ 전용60~85㎡ 전용85㎡초과 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 10 1 4 7 전용40㎡미만 전용40~60㎡ 전용60~85㎡ 전용85㎡초과 정리하면 오피스텔은 개별적인 시장이 아닌 아파트 시장에 영향을 크게 받는 시장

월세에 대한 부담이 많아 월세가격 상승률이 낮으며, 매매에도 영향

2017년 이후 아파트를 중심으로 규제 강화가 이루어지면서, 아파트의 실수요가 오피스텔로 이전

오피스텔은 1인 가구 대상의 소형 중심, 월세 비중이 높은 주택유형

2023 2029 6,241억 달러

약 867조 원

3,728억 달러

약 518조 원

미국 : ‘25년 1월에 ’29년까지 데이터센터 및 인프라 개발에 최대 5,000억 달러를 투입하는 Stargate Project 발표

데이터 중력(Data Gravity) 개념도 글로벌 데이터센터 시장 규모 LATENCY THROUGHPUT DATA APPSSERVICES ‘데이터 중력’이란 데이터가 축적될수록 관련 애플리케이션과 서비스, 추가 데이터가 해당 위치로 결집하는 현상을 말함 자료 STATISTA

6년간

약 350조 가량

상승 예상

데이터센터의 필요성

1. 데이터 환경

데이터센터의 건축용도 데이터센터의 공급 현황

1. 민간 데이터센터 공급

국내 민간 데이터센터 누적 공급 추이(‘10~’25.1H.) ※ 신축, 증축, 용도 변경 2018.09, 건축법 시행령 개정으로 방송통신시설 내 세부용도로 데이터센터가 신설될 수 있음 2019.03 시행 시행 이전에는 교육연구시설, 업무시설, 공장 등의 다양한 건축 용도 내에서 용도전환 없이 운영됨 데이터센터는 방화, 하중 요건 등 운영에 요구되는 조건들이 있어, 시행 이전의 데이터센터는 건축 용도가 업무시설, 공장 등으로 상이하여 일괄적인 기준으로 관리가 어려움 2025.09.26. 정부 기관 데이터센터 화재 .1 H .

‘25년 9월의 인허가 건수는 10건으로 ’24년의 절반 수준

데이터센터의 인허가·착공·준공 추이 데이터센터의 공급 현황

1. 인허가 및 공급예정

국내 데이터센터 주요 공급 예정 프로젝트(25.09 기준) ※ 신축, 증축 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025.09 인허가 착공 준공 자료: 알스퀘어 리서치센터 1)기존 착공일자는 2023.12.26., 설계 변경 되어 재착공 예정 운용사 자산명 주요 투자자 오퍼레이터 / 선임대 주소 연면적㎡ 수전 용량 MW 인허가 년도 착공 년도 준공 년도 ACTIS 프로젝트 팀북투(TIMBUKTU) - ADIK (ACTIS 자회사) 경기 안산시 74,041 100 2023 2025 2028 KDB인프라운용 인천 도화동 데이터센터 - - 인천 미추홀 58,899 80 2023 2026(F) - 마스턴투자운용 영등포동2가 데이터센터 ㈜한화 - 서울 영등포 1,736 10 2024 - -

와이드크릭

용인 덕성리 데이터센터 (Soul 1) 워버그핑크스 - 경기 용인시 64,703 80 2023 2025. 2027 부평 데이터센터 ESR, STACK

인프라스트럭처

STACK(PDG 마스터리스)

인천 부평구 55,769 80 2023 2025 2028 이지스자산운용 삼송 IT플랫폼 센터 - - 경기 고양시 78,290 80 2022 2023 2026 안산 글로벌 클라우드센터 인베스코 - 경기 안산시 49,590 40 2024 2025 2027 캐피탈랜드 투자운용 고양 향동 SL3X 데이터센터 GIC, 에퀴닉스 에퀴닉스 경기 고양시 21,970 40 2022 2025 - 캡스톤자산운용 구로 데이터센터 - KT클라우드 서울 구로구 19,225 30 2022 2023 2028 올림푸스 데이터센터 - - 경기 부천시 26,187 - 2025 - - 코람코자산운용 시화 국가산단 데이터센터 DCI DCI 경기 안산시 26,685 40 2023 20251) 2028 부산 장림 데이터센터 LF, GS건설 LG유플러스 부산 사하구 46,877 40 2024 2026(F) - 의정부 데이터센터 - - 경기 의정부 23,480 20 2024 2026(F) - 퍼시픽자산운용 부천 내동 데이터센터 CPPIB - 경기 부천시 26,080 100 2023 2026(F) 2030 부천 피치 데이터센터 - KT클라우드 경기 부천시 71,160 80 2022 2023 2026 구로 항동 데이터센터 CPPIB - 서울 구로구 45,156 80 2023 2025 2029

한국대체투자

캄스퀘어 안산 데이터센터 행정공제회 카카오 엔터프라이즈 경기 안산시 76,459 80 2024 2024 1단계: ‘27

최종: ’28

분산에너지

활성화 특별법

국내 데이터센터 거래 추이 데이터센터의 거래현황

거래사례

데이터센터 주요 거래 사례 ※ 신축, 증축 - 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 0.60 0.70 0.80 거래가액(조원) 거래 건수 자산명 주소 연면적 ㎡ 준공 년도 거래년도매입가억원 매도인 매수인 주요 투자자드림마크원

구로 IDC

서울 구로구 23,146 2004 2018 490 신세계 I&C 드림마크원 -

분당

Hostway IDC

경기 성남시 14,533 2000 2020 430 JB자산운용 코람코 이지스밸류플러스리츠

하남

경기 하남시 41,919 2023 2024 7,340 이지스

그린디지털인프라맥쿼리한국인프라세종텔레콤

분당 IDC

경기 용인시 8,816 1998 2025 315 하나대체투 자자산운용 파인앤파트너스 TPG안젤로

고든

SK AX

판교 IDC

경기 성남시 67,024 2014 2025 5,068 SK AX (구 SK C&C) SK

브로드밴드

-

소음, 열섬 현상, 환경 파괴 등의 여러 이슈가 있어, 안정적인 개발을 위해서는 이러한 이슈를 해소할 필요성 존재

수도권은 전력의 공급 능력보다 최대 전력 수요가 증가하여, 수도권 전력 예비율 5%(분산의 필요성) 데이터센터 개발 이슈 데이터센터의 주요이슈

1. 개발 및 전력예비율

전국 전력 수급 추이 자료: EPSIS, 알스퀘어 리서치센터 ※ 예비율: (공급능력-최대전력수요)/최대전력수요*100 자료: 산업통상자원부, 알스퀘어 리서치센터 ※ 예비율: (공급능력-최대전력수요)/최대전력수요*100 수도권 전력 수급 추이 시행사 지역 주민들의 주요 반대 주장 개발상 이슈

에브리쇼 경기

안양시 전자파, 소음 계획 철회 및 부지

매각

네이버 경기

용인시 전자파, 환경 파괴 계획 철회 디지털리얼티김포시 정전 사태 유발, 열섬현상 김포시 착공 불허

GS건설 경기

고양시 전자파, 소음, 열섬현상 착공 지연 NHN 클라우드경남김해시 전자파, 열섬현상 계획 철회

AWS 인천

서구 전자파 착공 지연 디지털엣지부평구

전자파 공사 일시중지

하양에너지발전구로구 전자파, 소음, 열섬현상 착공 지연 80,000 85,000 90,000 95,000 105,000 110,000 2020 2021 2022 2023 2024 2025

공급능력(MW) 최대전력수요(MW) 예비율(%)

25% 45,000 50,000 2019 2020 2021 2022 2023 2024

공급능력(MW) 최대전력수요(MW) 예비율(%)

국내 인공지능(AI) 시장 규모 전망(2023) 데이터센터의 주요이슈

2. Edge·AI 데이터센터

데이터센터 사용 목적별 랙 밀도(2024~2025) 출처 Uptime Institute, NVIDIA, Vervtiv자료 IDC 1,000 1,500 2,500 3,000 3,500 4,000 4,500 2023 2024(F) 2025(F) 2026(F) 2027(F) 단위 십억원 구분 인터넷 데이터센터 IDC 클라우드 데이터센터 CDC 인공지능 데이터센터 AIDC 목적 일반 코로케이션 대규모 클라우드 워크로드 수용 AI 학습 · 추론용 고밀도 GPU

특화

랙 전력 밀도

평균 수준

7.1 kW/랙 10~20 kW/랙 30~60 kW/랙 주 냉각 방식 공랭 중심 공랭 + 일부 수냉 수냉 중심, 하이브리드 구성

보편화

(프로젝트에 따라 80~100 kW/rack급) 수요 확산

그러나, 낮은 전력예비율와 법적인 한계, 민원 등의 이슈로 공급의 한계가 존재, 중장기적으로는 공급 부족 가능성

2회(buy, sell) 반복으로 거래된 자료는 그 기간 동안의 가격 변화를 알 수 있음 가격변화를 시점별로 적절하게 분배한다면, 시점별 가격 변화를 알 수 있음

서울 오피스 매매지수

1. 지수 추정

서울 지식산업센터 매매지수 -10% 1Q 3Q 1Q 3Q 1Q 3Q 1Q 3Q 1Q 3Q 1Q 3Q 1Q 3Q 1Q 3Q 1Q 3Q 1Q 3Q 1Q 3Q 1Q 3Q 1Q 3Q 1Q '11 '12 '13 '14 '15 '16 '17 '18 '19 '20 '21 '22 '23 '24 전분기대비 변동률 서울 지식산업센터 매매가격지수(2011.1Q=100.0) -20% -10% 2Q 1Q 4Q 3Q 2Q 1Q 4Q 3Q 2Q 1Q 4Q 3Q 2Q 1Q 4Q 3Q 2Q 1Q 4Q 3Q 2Q 1Q 4Q 3Q 2Q 1Q 4Q 3Q 2Q 1Q 4Q '02 '03 '04 '05 '06 '07 '08 '09 '10 '11 '12 '13 '14 '15 '16 '17 '18 '19 '20 '21 '22 '23 '24 전분기대비 변동률 서울 오피스 매매가격지수(2001.1Q=100.0)

자료가 많지 않아도 과거지표와의 연관성(임의보행)과 주변지표와의 연관성(계층)을 이용하여 지표 산정

2. 베이지안 추론

서울 오피스 Cap. Rate 수도권 물류 Cap. Rate 서울 오피스 연간 렌트프리 16% 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 '01 '02 '03'04 '05 '06 '07 '08 '09 '10 '11 '12 '13 '14 '15 '16 '17 '18 '19 '20 '21 '22 '23'24

단순평균 베이지안 결과

2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 '05 '06 '07 '08 '09 '10 '11 '12 '13 '14 '15 '16 '17 '18 '19 '20 '21 '22 '23'24

단순평균 베이지안 결과

1.5 2.5 3.5 4.0 4.5 1 2341234123412341 2341234123412341 2341234123412341 234123412 '10 '11 '12 '13 '14 '15 '16 '17 '18 '19 '20 '21 '22 '23 '24 CBD GBD YBD Others 서울 감사합니다 max 파이 등호 대문자 P 하위 0 , 여는 괄호 대문자 Q , 닫는 괄호 , 대문자 Q 빼기 여는 대괄호 총합 기호 의 여는 괄호 i. 원소 대문자 I. 하위 l 끝 합 of 여는 렌즈형 흰색 괄호 대문자 P 하위 i. , 두 번째 여는 괄호 대문자 X 하위 i. , , 두 번째 닫는 괄호 , 대문자 X 하위 i. 더하기 끝 합 , 총합 기호 의 여는 괄호 j 원소 대문자 I. 하위 u 끝 합 of 여는 렌즈형 흰색 괄호 대문자 P 하위 j , 두 번째 여는 괄호 대문자 X 하위 j ,대문자 F , 두 번째 닫는 괄호 , 대문자 X 하위 j , 끝 합 닫는 대괄호 빼기 여는 대괄호 대문자 T 하위 0 , 여는 괄호 대문자 Q ,, 대문자 F , 닫는 괄호 더하기 총합 기호 의 여는 괄호 i. 원소 대문자 I. 하위 l 끝 합 of 여는 렌즈형 흰색 괄호 대문자 T 하위 i. , 두 번째 여는 괄호 대문자 X 하위 i. ,, 대문자 F , 두 번째 닫는 괄호 , 끝 합 닫는 대괄호