거래가 활발한 기간

마지막 업데이트: 2022년 1월 17일 | 0개 댓글
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순매수 흐름은 주로 인접지역 간에서 나타나며, 지역 간 순매수 흐름은 크게 변하지 않음 순매수가 집중되는 지역은 해당 지역에 도시개발·교통 관련 이슈가 있는 시기

거래가 활발한 기간

2015.10.07 11:38 | 경제로 본 한국인

2006년과 2015년 아파트 실거래가 비교 인천, 광주, 대전

광주는 평균 매매가격이 2006년보다 낮은 동네 없어

2006년의 아파트 실거래 추세와 올해 추세 비교 마지막은 인천, 광주, 대전이다. 이 세곳은 관련성이 거의 없으나 편의상 묶어서 알아본다. 인천은 서울이나 경기도 신도시와 더 밀접한 지역이고, 광주와 대전은 다른 대도시 등 주변 영향이 별로 없는 지역이라고 할 수 있다.

인천: 올해 아파트 매매 건수를 2006년과 비교할 때, 서울이나 경기도 신도시 지역보다는 많은 편이다. 서울이나 경기도는 연초 거래량이 2006년보다 조금 많다가, 여름철에는 크게 줄었다. 반면에 인천은 올해 1월 거래량이 2006년 1월의 2.7배 수준이었고, 6월까지는 2006년보다 7~74% 많은 수준을 유지했다. 7~8월은 다른 지역들과 마찬가지로 2006년의 절반 아래로 떨어졌다. 올해 8개월 합계는 2만4836건으로, 2006년 같은 기간보다 22% 많다. 아파트 평균 가격이 높은 연수구와 거래량이 상대적으로 많은 부평구의 상황도 인천 전체과 크게 다르지 않다.

광주: 2006년과 비교하면 1월에는 4배나 거래가 많았으나, 2월부터는 거래가 확 줄었다. 다른 광역시들과 달리 4월부터 거래량이 2006년 밑으로 떨어졌다. 8개월 전체 거래량은 1만5769건으로 2006년 같은 기간의 94%에 그쳤다. 구 별로 볼 때 서구는 2006년엔 거래량이 들쭉날쭉 변했으나 올해는 광주 전체 상황과 대동소이한 양상이다. 광산구는 올해나 2006년이나 거래량이 심하게 들쭉날쭉했다.

대전: 올해 월별 거래량을 보면, 인천과 비슷한 양상을 보여준다. 1월에는 매매 거래량이 2006년 1월의 2배를 기록했고, 3~6월도 50~70%나 많았다. 8개월 전체 거래량은 올해 1만1746건으로 2006년 같은 기간보다 41% 많았다. 인천이나 광주보다는 올해 아파트 거래가 더 활발했다. 서구와 유성구를 따로 떼어서 보면, 2006년의 거래량과 거의 비슷한 양상을 보인다. 연초에 많이 늘지도 않았고, 여름철에 상대적으로 크게 거래가 위축되지도 않았다.

incheon-2006-15.jpg

광역시들의 평균 아파트 매매 가격이 요동치지 않는다는 건 인천, 광주, 대전의 사례에서도 확인된다. (이 가격 변화는 특정 아파트 값이 2006년보다 올랐다거나 내렸다는 걸 뜻하지는 않는다. 같은 아파트의 가격 변화를 비교한 결과가 아니라, 실제 거래가 이뤄진 아파트 가격의 평균치이기 때문이다. 특정 지역에서 아파트 상태와 상관 없이 한 평을 구하려면 평균 얼마를 지불해야 하는지를 비교한 것으로 보면 된다.)거래가 활발한 기간

2006년의 지역별 평균 아파트 매매 가격과 비교하면, 인천과 광주가 상대적으로 높다. 대전 서구와 유성구는 9년 사이 평균 가격 격차가 훨씬 적다. 6개 구 지역을 놓고 보면, 인천 연수구가 올해 가격 변동이 조금 컸다.

incheon-2006-15-price.jpg

■ 인터랙티브 지도로 거래가 활발한 기간 아파트 가격 비교해보기

아래 인터랙티브 지도는 인천의 2006년 아파트 평균 거래 가격과 올해 평균 거래 가격을, 전용 면적별로 나눠 동네별로 비교한 것이다. 2006년과 2015년 가격 변동률, 동별 평균 가격을 비교해볼 수 있다. 상세한 동별 매매 가격과 거래량은 마우스를 지도 위로 가져가면 확인할 수 있다. (지도에 표시한 동네는 올해 아파트 거래 기록이 있는 법정동에 한정했다. 2006년에 거래가 있더라고 올해 없으면 표시하지 않았다.)

인천 상황이 다른 광역시들과 차이 나는 점은 전용 면적 12~29평 아파트 평균 거래가격이 2006년보다 낮은 동네가 꽤 있다는 점이다. 대부분 동구에 소속된 동네들이며 적게는 3%에서 많게는 29%까지 2006년보다 낮게 거래됐다. 29평 초과 중대형 아파트 평균 거래가격이 2006년보다 낮은 동네는 더 넓게 퍼져있다. 역시 대형 아파트 기피 현상을 반영하는 걸로 보인다.

아래 그림은 광주와 대전의 전용 12~29평 아파트 가격 변동률이다. 대전의 경우도 인천과 마찬가지로 2006년보다 평균 거래가격이 더 낮은 동네가 몇몇 보이며, 모두 유성구에 속한 곳들이다. 29평 초과 중대형 아파트의 경우 2006년보다 값이 낮은 동네가 유성구, 서구, 동구에 퍼져 있다.

반면에 광주는 2006년보다 평균 거래가격이 낮은 동네가 없다. 가격 변동폭은 역시 전용 12평 이하 소형 아파트에서 더 크게 나타났다.

3 수도권에서는 누가 어디 부동산을 샀을까?: 수도권 내 부동산 거래 현황

수도권은 9년간 매도량의 42%, 매수량의 45.6%를 차지할 정도로 전국 부동산에서 큰 비중을 차지하고 있다. 범위를 수도권 내부로 좁혀 부동산 거래 현황을 자세히 살펴보자.

3.1 수도권 내에서 팔린 부동산

연도별 매도량

2016년까지는 수도권 전체 부동산 판매량이 동반 상승,

2017년을 기점으로 서울, 인천, 경기 부동산 판매량이 추이가 매우 달라져

수도권 내에서 거래된 부동산을 보면, 2020년 서울, 경기, 인천의 부동산 매도량이 조금씩 다른 변화를 보여왔다.

2012년부터 꾸준히 증가한 경기도는 2018년 약 32만 건의 부동산이 매도되면서 정점을 보였다가, 2019년 약 27만 건으로 크게 줄었다. 그러나 2020년 34만 건으로 2018년보다 많은 부동산이 매도되었다.

서울시는 2016년 약 15만 건으로 가장 많은 매도량으로 보인 이후 꾸준히 하락했으나, 2020년 크게 증가했다.

이와 같은 부동산 매도 변화는 가장 매매 건수가 많은 집합건물의 변화에 많은 영향을 받았다.

경기도 집합건물의 매도량은 2017~2018년 크게 증가했다가 2019년 크게 하락하고, 2020년 다시 증가하는 큰 변동을 보였다.

서울은 2017년부터 감소하다가 2019년 크게 하락한 후 2020년에는 분석 기간에 가장 많은 매도량을 보였다.

서울, 인천과 달리 경기도는 토지 매도량은 서울시 집합건물의 매도량과 유사한 수준으로 토지의 매도량이 총 매도에서 큰 비중을 차지하고 있다. 경기도의 토지 매도량은 지속해서 증가하여 2019년 처음으로 감소하였고, 2020년 다소 증가하였다.

수도권 구분·연도별 매도량

그림 3.1: 수도권 구분·연도별 매도량

수도권 내 읍면동별 매도량(읍면동)

2012년부터 2020년까지 매도량이 가장 많은 지역은 경기도 시흥시 정왕동으로 75,424건의 매도가 발생했으며 7 , 인천광역시 연수구 송도동(7.4만), 인천광역시 부평구 부평동(6.5만), 서울특별시 강서구 화곡동(6.5만) 순이었다.

서울시에서는 강서구 화곡동 외에 관악구 신림동(4.5만), 노원구 상계동(4.3만), 관악구 봉천동(4.2만) 순으로 나타났으며 신림, 봉천동 일대를 제외하고는 대부분 도시개발사업(화곡동, 문정) 재건축사업이 활발한 지역(서초)에서 매도량이 많았다.

수도권 읍면동별 매도량 지도

그림 3.2: 수도권 읍면동별 매도량 지도

서울시 법정동별 매도량 지도

그림 3.3: 서울시 법정동별 매도량 지도

3.2 수도권 내에서 구매한 부동산

연도별 매수량

수도권 내에서 매수한 부동산은 2020년에 급증하면서 분석기간 중 최고치를 기록

2012~2020년 사이 서울, 경기, 인천 거주자의 부동산 매수량은 2020년에 크게 증가하여 분석기간 중 가장 많은 매수량을 나타냈다.

지역별 매도량과 비교해보면 경기도 내 부동산 매도량이 서울시보다 2배 많은 데 비해 서울시 거주자의 부동산 매수량은 경기도 거주자의 매수량과 큰 차이가 없다. 경기도 거주자의 부동산 매수량이 2017년부터 크게 증가하면서 2019년과 2020년에는 서울시 거주자의 매수량보다 많아진 것이다.

이와 같은 경향은 집합건물의 매수에서 나타난다. 2018년까지는 서울시 거주자의 집합건물 매수량이 많았으나, 2019년 처음으로 경기도 거주자의 매수량이 서울 거주자의 매수량보다 더 많아졌고(서울: 127,535건, 경기도: 129,803건), 2020년에는 그 차이가 더욱 벌어져 경기도 거주자가 매수한 집합건물이 서울시 거주자보다 7,668건 더 많았다.

경기도, 서울시 거주자의 토지 매수는 2012~2015년까지 그 추세나 양이 매우 유사했다. 그러나 2016년부터 경기도 거주자의 토지 매수량이 서울 거주자보다 많아져 2020년에는 약 1만 5천 건 이상 경기도 거주자가 더 많은 토지를 매수했다.

수도권 구분별·연도별 매수량

그림 3.4: 수도권 구분별·연도별 매수량

수도권 내에서 부동산을 가장 많이 사들인 지역

수도권 내에서 수도권 부동산을 가장 많이 매수한 지역은 강남구

수도권에서 지난 9년간 매수량이 가장 많은 지역은 강남구로 약 33만 건의 부동산을 매수하였다.

서울시 자치구 중에서는 송파구(24만7천), 서초구(21만3천), 강서구(19만7천) 거주자들의 매수량이 많았고, 경기도에서는 화성시(31만) 거주자의 매수량이 강남구와 유사한 수준으로 가장 많았다. 이외에 부천시(30만 건), 성남시 분당구(23만2천), 남양주시(22만2천) 순으로 부동산을 많이 매수했다.

수도권 77개 시군구 중 매수량 상위 10개 시군구 거주자의 매수량이 242만 건으로, 이는 수도권 전체 거주자가 매수한 양의 약 25% 수준이다.

수도권 시군구별 매수량 지도

그림 3.5: 수도권 시군구별 매수량 지도

수도권 거주자들은 어느 지역의 부동산을 샀을까?

우선 크게 나누어 보면 본인의 거주지로 등록된 시군구 내의 부동산과 거주하지 않는 다른 지역의 부동산으로 나누어 볼 수 있다.

아래 그래프는 지역별 거주자의 부동산 매수량에서 본인이 살고 있는 지역(시군구) 내 부동산을 매수한 거래가 활발한 기간 비율(내부매수비율)과 살고 있지 않은 지역의 부동산 매수 비율(외부매수비율)을 타낸다. 수도권 시군구의 내부매수비율 평균은 약 44.9%로 절반이 채 안 된다. 즉 절반 이상이 자신이 살고 있지 않은 지역의 부동산을 매수했다는 것이다.

외부매수비율이 높은 지역은 강남구(81.3%)로 강남구 거주자가 매수한 부동산의 10건 중 8건은 강남구 내에 있지 않다. 이어 과천시(76.8%), 용산구(76.5%), 서초구(76%), 의왕시(73%), 성남시 분당구(70.9%) 등의 지역들도 내부매수비율보다 외부매수비율이 더 높은 것으로 나타났다.

수도권 시군구별 내부·외부 매수량 그래프

그림 3.6: 수도권 시군구별 내부·외부 매수량 그래프

인구가 많아서 그런가? : 인구 천명당 부동산 거래

인구가 많은 지역일수록 상대적으로 부동산 매수도 많게 나타날 수 있다. 따라서 천 명당 부동산 외부매수량을 살펴본다면 인구수와 관계없이 각 지역 사람들의 외부지역에 대한 부동산 구매력 혹은 부동산 매수의 적극성 정도를 알 수 있다.

이처럼 인구를 고려하더라도 강남구의 인구 천 명당 매수건수는 53.3건으로 전체에서 가장 많은 것으로 나타났으며, 경기에서는 의왕시가 50.6건으로 나타났다.

※주: 의왕시의 높은 천 명당 매수량은 앞에서 설명하였듯 매수인 주소지별 자료에는 부동산등기가 가능한 모든 주체가 포함되었기 때문이다. 의왕시의 인구는 2020년 12월 기준 16.3만 명이지만 2012년~2014년 시기 의왕시에 소재한 공기업이 지방으로 이전하면서 이전지의 부동산을 매수하는 양이 포함되어 외부매수량이 높게 나타났다.

서초구는 40.9건으로 강남구에 이어 다음으로 높게 나타났으나 강남·서초와 함께 적극적인 매수 성향이 관찰되었던 송파구는 29.2건으로 과천시(33.9건)나 영등포구(30.7건)보다도 낮게 나타났다.

수도권 인구 천명당 매수건수, 2012~2020년 연도별 평균

그림 3.7: 수도권 인구 천명당 매수건수, 2012~2020년 연도별 평균

부동산 매수-매도간의 관계

2012~2020년 9년간 수도권 내부 시군구 간 부동산 매수와 매도 관계를 좀 더 살펴보자 아래 네트워크 그래프는 수도권 시군구 간 매수와 매도 관계를 보여준다. 이 네트워크 그래프는 지역 간 매수-매도 관계를 좀 거래가 활발한 기간 더 분명히 하기 위해 수도권 시군구의 지리적 위치로 표현하지 않았다.

네트워크 그래프의 선은 두 지역 간에 부동산 거래가 있었으며, 진할수록 거래가 많았다는 것을 의미한다.

왼쪽 네트워크 그래프(매수)에서 시군구 이름은 거주자의 매수량이 많을수록 크게, 반대로 오른쪽(매도) 그래프에서는 부동산이 많이 매도된 시군구일수록 크게 표시된다. 연결된 네트워크의 색이 붉을수록 해당 지역에 매수량이 많은 것을 의미한다.

왼쪽 매수 네트워크 그래프에서 매수량이 가장 많은 강남구가 가장 큰 글씨로 표시되고, 강남구에서 대부분 지역과 네트워크 연결이 많이 되는 것을 보아 많은 지역에서 많이 매수했다는 것을 알 수 있다.

오른쪽 매도 네트워크 그래프에서는 화성시 내 부동산이 수도권에서 가장 많이 매도되었고, 주로 평택, 수원시, 안산시와 같은 지역에서 많이 매수했다는 것을 알 수 있다.

수도권 매수·매도 Network diagram

그림 3.8: 수도권 매수·매도 Network diagram

3.3 어디서 어디를 사고 있는가: 부동산 거래 방향 분석

수도권 내 부동산 매매에서 매수-매도 관계의 지리적 관계 분석을 위해 매수인의 거주지와 매도물건의 위치를 실제 지도에 표시하고, 부동산 거래를 선으로 표시하였다.

단, 지역 간 부동산 거래 관계를 명확히 하기 위해 매수자가 거주지 내 부동산을 구매한 거래는 제외하고, 자신이 거주하지 않은 지역의 부동산을 매수한 경우만 표시하였다.

지난 9년간 부동산 거래는 수도권 내 모든 지역 간에서 있었기 때문에 모든 거래를 시각화하면 지도는 무수히 많은 선으로 뒤덮이게 된다. 따라서 많이 발생한 지역 간 거래를 우선하여 파악하기 전체 지역 간 거래 중 상위 1%(9년간 8,000건 이상)의 거래만 선으로 시각화했다.

수도권 지역 간 거래에서 가장 많은 거래량은 거래가 활발한 기간 양천구 거주자가 강서구를 매수한 거래로 16,316건이며, 수원시 영통구와 권선구에서 화성시를 매수한 양이 각각 1만5천 건씩으로 뒤를 이었다.

아래 유선도에서 화살표 방향이 양방향이거나, 한 방향으로 나타나는 경향이 존재하는데, 이는 이 지역 간 상호 부동산 거래가 매우 활발히 일어나고 있다는 것을 의미한다. 예를 들어 서울시 동남권(강남·서초·송파·강동)에서는 지역 간 양방향 거래가 나타난다.

  • 강남구 → 서초구 : 9,700건, 서초구 → 강남구: 10,668건
  • 강남구 → 송파구 : 12,453건, 송파구 → 강남구: 9,074건
  • 서초구 → 송파구 : 1,631건, 송파구 → 서초구: 3,080건
  • 강동구 → 송파구 : 5,396건, 송파구 → 강동구: 9,904건

수도권 시군구간 매수지-매도지 유선도, 상위1% 거래량

그림 3.9: 수도권 시군구간 매수지-매도지 유선도, 상위1% 거래량

서울시 내에서 자치구 간 매수-매도를 나타내면 지리적 위치에 따른 부동산 거래가 좀 더 명확히 나타난다.

서울시에서 다른 자치구를 구매한 매수량은 양천구에서 강서구 화곡동을 매수한 양이 6,991건으로 가장 많았고 강남구에서 송파구 문정동을 매수한 양이 3,787건으로 뒤를 이었다. 특히 강남구에서는 상위 1% 거래량을 표현한 것임에도 불구하고 도심권, 서북권 자치구를 제외한 구 대부분에서 많은 양을 매수하는 흐름을 관찰할 수 있다.

서울시 자치구간 매수지-매도지(읍면동) 유선도, 상위1% 거래량

그림 3.10: 서울시 자치구간 매수지-매도지(읍면동) 유선도, 상위1% 거래량

3.4 많이 팔리고 많이 산 지역

화성시, 평택시 많이팔리고, 강남구 매수량이 최다

지역별로 시군구 내부·외부매수비율이 다르게 나타남 서울 중심으로 외부매수비율 높아

부동산 소유권이전등기(매매) 매수인 주소지별 자료를 이용하여 수도권 내 부동산 거래의 매수자 거주지와 매도된 부동산의 위치를 시각화하여 지역 간 거래패턴을 분석하였다.

9년간 수도권 내 부동산 거래를 보면 지리적으로 인접한 지역 간에 부동산 거래가 활발하게 일어나지만, 대규모로 주택이 공급되는 경우, 인접 지역이 아니어도 매매가 많이 일어나고 있음을 알 수 있다. 또한, 많이 팔리는 지역과 많이 사는 지역에 차이가 있으며, 지역에 따라 거주하는 지역이 아닌 다른 지역의 부동산 거래가 활발한 지역도 확인할 수 있다.

많이 팔린 지역(매도)은 화성시와 평택시, 시흥시, 송파구, 남양주시였고 읍면동 단위에서는 경기도 시흥시 정왕동이 가장 많았으며 서울에서는 강서구 화곡동이 가장 많이 매도된 지역으로 나타났다. 상기된 지역은 2012~2020년간 수도권에서 주택이 많이 공급된 지역들이며, 신규 공급 주택에 대해 수도권 내에서 많은 거래 수요가 있다는 것을 알 수 있다. 반면 많이 사는 지역(매수)은 서울시 동남권의 자치구(강남·서초·송파)와 주택공급이 많았던 지역에 인접해 있는 화성시, 부천시, 성남시 분당구 등이다.

지역별 부동산 거래를 내부매수와 외부매수로 구분하여 살펴보면 서울 강남구가 외부매수비율 81.3%로 가장 높고, 성남시 분당구, 과천 등에서 높은 외부 매수 비율을 보인다.

3.5 수도권 내 지역 간 부동산 거래 우위 관계: 순매수량

앞에서는 수도권 내 지역 간 부동산 거래량을 분석하였다.

분석 결과 부동산 거래는 기본적으로 인접지역 간 양방향으로 거래가 많이 일어난다.

그러나 이 균형이 깨져 어떤 지역에서는 매수를 다른 어떤 지역에서는 매도가 주로 일어나거나, 한 지역에서 다른 지역에 대한 매수량은 많으나 다른 지역들이 그 지역을 매수하는 양은 적다면 특정 지역에 부동산 소유권의 집중 현상이 나타나, 지역 부동산 시장의 변화를 야기 할 수있다는 것을 짐작 할 수 있다.

이와 같은 지역 간 부동산 거래의 변화를 분석하기 위해 인구이동통계에서 이용되는 순이동 개념을 차용하여, 지역 간 부동산 순매수량을 지표로 수도권 내 부동산 거래를 분석하였다.

단, 순매수량은 한 지역이 다른 지역의 부동산을 많이 매도했다는 것과는 다르다.

A 지역 거주자가 B 지역의 부동산을 많이 매수하고 B지역 거주자도 A지역 부동산을 많이 매수했다면 순매수량은 적기 때문에 순매수량을 많이 매도된 지역 혹은 많이 매수한 지역으로 해석하지 않아야 한다.

3.5.1 분석방법: 순매수량 정의

지역 간 인구이동에서 순이동은 전입자 수에서 전출자 수를 뺀 값으로 한 지역으로의 인구 집중과 감소를 파악하기 위한 지표로 사용되고 있다. 이 개념을 부동산 거래에 적용하면 A 지역 거주자가 B 지역 부동산을 매수한 경우를 B 지역의 전입으로, 반대의 경우는 B 지역에서 A 지역으로 전출로 볼 수 있다.거래가 활발한 기간

순매수량을 산출하는 과정을 요약하면 다음과 같다.

  • 특정 두 지역의 교차거래량에 대해서 A 지역에서 B 지역을 매수한 양과 B 지역에서 A 지역을 매수한 양을 교차해서 뺀 값을 의미한다. 따라서 거주지역과 같은 지역 내 부동산을 매매한 거래는 거래가 활발한 기간 제외된다.
  • 예를 들어 A 지역에서 B 지역을 매수한 총량이 100이고 B 지역에서 A 지역을 매수한 양은 50이었을 때, A 지역에서 B 지역을 순매수한 양은 50으로 B 지역에서 A 지역을 순매수한 양은 -50으로 나타나게 된다.

이하 순매수량은 매도-매수지가 서울·경기·인천이 아닌 거래는 제외하고 수도권 내 거래만 대상으로 했으며, 지도는 연도별 지역 간 순매수량 중 상위 1%만을 시각화하였다.

순매수량 도식

3.5.2 수도권 지역 간 누적 순매수량

9년 간 순매수량 강남구가 가장 많고, 화성시가 가장 적어

아래 그래프는 9년간 누적된 지역별 순매수량을 나타낸다. 양(+)인 지역은 다른 지역 거주자들이 지역 내 부동산을 매도하는 것보다 해당 지역 거주자들이 다른 지역 부동산을 더 많이 매수했다는 것을 의미하며, 반대로 음(-)인 지역은 해당 부동산이 다른 지역 거주자들에게 매도된 경우가 더 많다는 것을 의미한다.

수도권 내 부동산 거래에서 누적 순매수량이 가장 큰 지역은 강남구로 강남구 거주자가 다른 지역 부동산을 매수한 양이 다른 지역에서 강남구 부동산을 매수한 것보다 12.2만 건 많았다. 이어 서초구와 성남시 분당구는 각각 6.6만 건, 6.4만 건으로 강남구의 절반 수준이다. 누적 순매수량 상위 10개 지역 중 성남시 분당구를 제외하고는 모두 서울시 자치구이다.

※주: 지역 간 누적 순매수량은 지역별로 발생한 거래를 연도별로 단순 집계하여 가공하였기 때문에 해당 시군구 내에서 같은 매수인이 누적해서 매수했다는 의미로 해석해서는 안 된다. 데이터의 특성상 부동산을 매수한 후 외부로 거주지가 변경된 경우에 대해서는 파악이 되지 않기 때문이다.

반대로 누적 순매수가 가장 적은 지역은 화성시로 화성시 거주자가 다른 지역 부동산을 매수한 것에 비해 다른 지역 거주자가 화성시 부동산을 매수한 양이 12.2만 건 더 많았다. 이어 평택시(–7.9만 건), 김포시(-5.1만 건)의 순으로 화성시의 순매수량과 큰 차이를 보였다.

9년간 지역별 순매수량은 수도권 내 부동산 거래에서 지역 간 불균형을 보여준다. 특히 강남구와 화성시는 다른 지역에 비해 매우 큰 차이를 보인다. 그러나 두 지역의 순매수 흐름은 다른 원인을 갖고 있다.

강남구는 거주자들의 다른 지역 부동산 매수가 많았지만 다른 지역에서는 강남구의 부동산을 매수하는 양이 적기 때문에 순매수량이 큰 값을 보이는 반면, 화성시는 분석 기간 중 대규모 주택공급이 이루어지면서 다양한 지역 거주자들의 화성시 부동산 매수량이 많았기 때문이다.

수도권 시군구별 누적순매수량 2012~2020

그림 3.12: 수도권 시군구별 누적순매수량 2012~2020

9년간 지역 거래가 활발한 기간 간 순매수 흐름을 지도로 표현하면 지역 간 부동산 거래와 같이 인접 지역의 부동산을 구매하는 경향을 유사하게 나타낸다.

예를 들어 같은 성남시 내에서도 수정·중원구는 광주시 부동산에 순매수 우위를 보이지만, 분당구는 좀 더 가까운 용인시 처인구에 순매수 우위를 거래가 활발한 기간 보였다.

9년간 순매수 흐름에서 특징적으로 보이는 지역은 경기도 화성시이다. 화성시는 다양한 인접 지역들에 대해 순매수 열세를 보이는 지역으로 이는 화성시 부동산이 인접 지역으로 많이 매도됐지만 화성시 거주자들이 다른 지역을 매도하는 양이 적었다는 것을 의미한다. 특히 토지는 집합건물과 건물보다 더 많은 순매수 흐름을 보였다.

화성시와 인접한 평택시는 화성시와 조금 다른 순매수 흐름을 보였다. 화성시는 주로 인접 지역과 순매수 흐름을 갖지만, 평택시는 주로 서울(강남·서초·송파 등)로부터 순매수 열세를 보여 평택시 부동산은 더 먼 거리에 있는 지역과 순매수 관계를 보였다.

경기도 광주시, 남양주시, 김포시, 파주시, 용인시 처인구 부동산도 9년 동안 다양한 지역으로부터 순매수 열세를 보이는 지역으로 나타나 이 지역들도 다른 지역으로 매도되는 양이 다른 지역을 매수하는 양에 비해 많은 지역으로 나타났다.

9년 누적 순매수 흐름도에서 유일한 서울 내 거래로는 양천구의 강서구에 대한 순매수 우위이다. 이는 집합건물에 대한 순매수 우위로 양천구 거주자들이 강서구의 집합건물을 매수한 양이 강서구에서 양천구의 집합건물을 매수하는 양에 비해 적었다.

수도권 누적순매수량 2012~2020 상위 10개 거래쌍

그림 3.13: 수도권 누적순매수량 2012~2020 상위 10개 거래쌍

3.5.3 2012~2020년 연도별 순매수량

순매수 흐름은 주로 인접지역 간에서 나타나며, 지역 간 순매수 흐름은 크게 변하지 않음

순매수가 집중되는 지역은 해당 지역에 도시개발·교통 관련 이슈가 있는 시기

지난 9년간 지역 간 순매수 흐름을 연도별로 보면 지역 간 순매수 관계는 크게 변하지 않은 것으로 볼 수 있다.

수도권 내에서 순매수 흐름은 서울 자치구에서 경기, 인천 지역으로 많이 나타난다. 이는 서울시 거주자들이 경기, 인천 지역의 부동산을 매수하는 것보다 경기, 인천지역에서 서울시 부동산을 매수하는 것이 적다는 것을 의미한다.

강동(매수자)→하남(부동산), 강서→김포, 은평→고양, 고양→파주, 용인 기흥→화성·용인 처인, 노원→남양주, 안산·수원→화성, 성남→광주, 양천→강서, 서초·강남→화성·평택·양평에 대한 순매수 우위가 지속적으로 나타났다.

다만 순매수 흐름에서 다른 지역과 다른 양상을 보이는 지역들이 거래가 활발한 기간 있다.

다른 지역의 순매수 흐름이 일정한 반면 강남·서초·송파구 순매수 흐름은 방향이 바뀌거나 더 먼 지역의 부동산을 매수하는 등 다른 지역보다 많은 변화를 보였다. 특히 강남구는 순매수 우위 지역이 여러 개 형성되기도 하여 동시에 여러 지역 부동산을 집중 매수하는 경우도 있었다. 예를 들어 2014년 강남구는 경기도 김포, 양평, 화성시로 순매수 우위의 흐름을 보였다.

앞서 보았던 것과 같이 강남구는 지역 외 부동산 매수비율이 높은 지역이면서, 다른 지역 거주자들의 강남구 부동산 매수량이 적기 때문에 강남구는 여러 지역에 대해 순매수 우위를 보인다.

특정 기간·시기에 주변 지역에서 순매수 흐름이 모이는 곳은 대개 도시개발, 재개발, 아파트 분양, 지하철 및 철도 개통, 산업단지 유치 같은 지역 이슈가 있는 지역이었고, 순매수 흐름도가 경기 북부보다 주로 남부에서 관찰되는 것은 수도권 남부 지역에 개발이 많이 이루어졌다는 방증이기도 하다.

[이코노믹리뷰=최진홍 기자] 최근 비트코인 등 가산자산에 대한 관심이 커지는 가운데, 국내 가상자산 시장에서 가장 거래가 활발한 곳은 빗썸인 것으로 20일 확인됐다.

실제로 공시 데이터 기반 거래가 활발한 기간 가상자산 정보포털 업체 쟁글이 최근 ‘한국 가상자산 시장 보고서’를 낸 가운데 국내 거래소 중 빗썸이 최근 5개월(6월 1일~10월 27일) 기준 누적 거래대금이 43조4000억원에 달한다고 밝혔다.

같은 기간 국내 4대 거래소의 총 거래 규모가 약 100조원 수준이라는 것을 고려하면 압도적인 1위다.

출처=빗썸

최근 국내 가상자산 시장이 커지며 빗썸에 대한 기대감도 고조되고 있다.

쟁글에 따르면 국내 가상자산 시장은 154개국 가운데 3위며 2019년 6월부터 2020년 6월까지 1년 동안 한국 가상자산 온체인 거래 수신량은 250조원 규모로 중국과 미국에 이어 전 세계 3위를 차지했다.

자연스럽게 국내 대기업들의 가상자산 관련 비즈니스도 늘어나고 있다. 코스피 시가총액 50위 기업 가운데 8곳이 가상자산 관련 사업을 진행 중인 것으로 나타났다.

보고서는 은행과 증권사, IT기업들 등 15개 이상 기업들이 거래가 활발한 기간 현재 사업을 진행 중이라고 밝혔다. 쟁글은 “한국 투자자는 물론 거래소 양측에서 투자 시장에 대한 성숙도가 동시에 높아지고 있는 상황”이라며 “한국 대표 거래소들은 단순 거래 기능을 넘어서 성숙한 투자시장 확산을 위해 노력중”이라고 밝혔다.

빗썸은 여세를 몰아 더 큰 꿈을 꾼다는 방침이다. 빗썸은 “전통 금융기관 수준의 프레임을 선도적으로 도입해 업계 재편을 이끌어나가는 동시에 장기적으로는 가상자산이 금융의 한 영역으로 인정받도록 업권법의 제정을 위해 힘쓸 것"이라고 밝혔다.

Daum 블로그

오늘은 해외선물 거래시간에 대해서 알아보도록 하겠습니다.
그리고 해외선물 수수료를 싸게 사용하는 방법도 알려드리곘습니다.


해외선물 거래시간은 실질적으로 거의 24시간 거래되지만 가장 많이 거래되는 CME(미국 시카고 선물거래소) 기준으로는 한국시간기준 오전 8시부터 익일 새벽 7시까지 거래가 가능합니다. 하지만 23시간 내내 거래를 하는 것은 기계가 아닌이상사람의 체력으로는 좀 어렵다고 봅니다.

또한 체력적인 상황이 된다고 해도 실제로는 거래량과 변동성이 생기는 시간대는 일부의 시간으로 한정되어 있어서 그때에 매매를 집중하는 것이 좋아보입니다.


해외선물 거래시간을 이해하기 위해서는 국제표준시간대의 기준을 알아야 합니다. 그리니치 천문대의 영국런던시간대가 표준시간이 됩니다.
최근 개인투자자들이 가장 많이 매매하는 크루드오일의 경우는 미국 증시가 개장하는 저녁 11시 전후가 가장 매매가 활발하지만, 유로FX의 경우는 유럽증시가 좀더 일찍 개장하기 때문에 한국시간으로 오후 5시에서 7시정도에 가장 매매와 변동성이 활발합니다.

크루드오일을 투자하는 사람들이 늘어나면서 크루드오일의 변동성이 가장 많이 생기는 시간대에 대한 궁금증이 높아지고 있습니다.
실제로는 저녁 10시부터 새벽 2시정도(한국시간기준)가 가장 매매와 변동성이 활발한 시간대입니다.
그렇지만 요즘에는 꼭 그렇지도 않은게 국제적인 분쟁이슈나 북한의 핵실험, 트럼프의 돌발 발언, OPEC 회의 결과등 다양한 변수가 24시간 내내 돌발적으로 터지기 때문에 낮에도 가끔 큰 변동성이 생긴답니다.

원유재고가 발표되는 시간대나 예측이 되는 이벤트라면 주로 저녁시간대가 많지만, 갑작스러운 이슈는 지구 어디에서 어떻게 나올지 모르기 때문에 거래가 활발한 기간 해외선물 매매를 하는 투자자들은 잠깐도 긴장을 놓을 수가 없습니다. 자신이 주로 거래하는 상품의 거래시간대의 특징 그리고 이슈와 이벤트에 대해서는 전문가만큼 잘 알고 있어야 지속적인 수익이 가능합니다.

홍콩항셍지수나 호주달러의 경우 시차가 우리나라와 거의 없기 때문에 해외선물 거래시간 중 매매가 활발 한 시기가 우리나라 주식시장과 비슷합니다. 그래서 밤에 해외선물 투자를 안 하고 낮에 매매를 할려는 사람들이 홍콩지수나 호주달러를 많이 거래하는 경향이 있습니다.

다음으로는 해외선물 수수료를 1계약에 2.99$로 조건없이 이용할 수 있는 방법을 알려드립니다.
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해외선물 투자는 자기스스로와의 외로운 싸움입니다. 성공투자하기기 바랍니다~!

단독 [2월 기계장터] 계절적 비수기 불구, 거래 활발

[산업일보]
전통적으로 설 연휴 기간인 2월은 기계시장의 비수기로 불린다. 그러나 이 기간동안 고액단위 거래장비 건수가 감소했을 뿐, 온라인 거래 활동성은 꾸준함을 보이고 있는 것으로 나타났다.

국내 기계산업의 실거래현황을 알 수 있는 B2B 마켓 ‘다아라 기계장터’에 따르면 계절적인 비수기임에도 불구하고 건설중장비/농기계와 공작·금속/플라스틱가공기를 많이 찾은 것으로 조사됐다.

올 겨울 각종 개발사업이 일시 위축되는 현상을 보였지만 최근 날씨가 풀리면서 기계장비를 사고파는 움직임이 활발하게 전개, 산업 전반에 대한 ‘경제회복 신호탄’이 아니냐는 기대감을 높이고 있다.

2월(1월20일~2월22일) 한달 간 가장 많은 거래가 이뤄진 기계는 PLC/인버터/콘트롤러다. 이어 머시닝센터와 CNC선반, 프레스, 범용선반 순으로 판매가 이뤄졌다. 사출성형기와 범용밀링, 전동지게차, 절단/절곡기, 톱기계가 10위권 안에 랭크됐다.

거래금액별로는 머시닝센터의 신품거래가 가장 활발하게 진행됐고, 프레스와 CNC선반, 사출성형기, 절단/절곡기, 범용선반, 증착장비 카테고리별로 거래가 오갔다.

건설중장비/농기계 분야의 경우 크라샤, 믹서트럭/레미콘설비, 굴삭기, 덤프트럭, 목재파쇄기/톱밥제조기, 디젤지게차, 트랙터, 농기계 부품 판매가가 높게 형성됐다. 이 가운데 굴삭기 검색량은 최대치를 보였다.

식품·포장·물류·운반 분야는 지게차와 컨테이너, 건조기, 전동지게차, 컨베이어, 식품기계가 가장 많이 검색됐고 자동화/전기·전자/계측장비는 로봇, 탐지기, 모터, 발전기, 차단기, 감속기에 이어 3차원 측정기, 인버터, 변압기가 상위에 올랐다.

다아라 기계장터 측은 “2월 한 달은 설연휴기간이 업체마다 달라 3일에서 최고 일주일까지 쉬는 바람에 공백기간이 다소 길어 1월에 비해 매물 금액이 조금 떨어졌다”며 “그러나 당초 예상보다 더 많은 고객들이 연휴기간에도 기계장터 사이트에 접속한 것을 보면 온라인을 통한 직거래가 효과가 있다는 의식이 확산되고 있는 것으로 풀이된다”고 분석했다.

한편 온라인 거래 활동성은 꾸준함을 보이고 있는 가운데 오는 4월 크고 굵직한 산업전시가 개최될 예정이어서 3월부터 다시 정점에 오를 것으로 보인다”고 전망했다.


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