Name: 빅데이터 부동산 투자 2021 대전망
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빅데이터 부동산 투자 2021 대전망

한국 부동산 시장에 거대한 변곡점이 시작된다!

김기원, 이지윤 공저 | 클라우드나인 | 2021년 01월 29일

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발행일	2021년 01월 29일
쪽수, 무게, 크기	404쪽 \| 728g \| 15222530mm

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전반적인 상태 약간 헌 책 (사용감 약간 있음) 겉표지 희미한 변색 있음, 약간의 얼룩 있음 (1cm 내) 낙서 없음, 찢어진 부분 없음 겉 표지 있음 접힌 흔적 있음 (1cm 내) 책등, 책배, 책아래위 희미한 변색 있음, 약간의 얼룩 있음 (1cm 내) 낙서 없음, 닳은 흔적 약간 있음 책등 접힌 흔적 없음	전반적인 상태 약간 있음 내지(면지) 변색 없음, 얼룩 없음, 물리적 변형 없음 내지 접힌 흔적 약간 있음 (5페이지 이내) 찢어진 부분 없음, 낙서 없음 제본탈착 없음
전반적인 상태 헌 책 (사용감 많이 있음) 겉표지 전체적으로 변색 있음, 얼룩 등 오염 있음 (2cm 내) 낙서 있음, 찢어진 부분 없음 겉 표지 없음 접힌 흔적 있음, 래핑 흔적 있음 정가 및 ISBN이 동일한 도서이나 표지 이미지 다름 책등, 책배, 책아래위 전체적으로 변색 있음, 얼룩 등 오염 있음 (2cm 내) 낙서 있음, 닳은 흔적 있음 책등 접힌 흔적 있음	전반적인 상태 있음 내지(면지) 내지 변색 있음, 얼룩 있음, 물리적 변형 없음 내지 접힌 흔적 있음 (10페이지 이내) 찢어진 부분 있음 (1cm 내) 5페이지 이내 필기 및 밑줄 등 있음 (단, 참고서, 수험서는 매입불가) 제본탈착 없음 본문 읽기에 지장 없는 부록 및 구성품 없음 (세트도서 박스 등)
전반적인 상태 헌 책 (사용감이 많이 있고, 오염있음) 겉표지 변색이 심함, 얼룩 등 심한 오염 있음 (2cm 초과) 심한 낙서 있음 물에 젖은 흔적 있음, 곰팡이 있음 책등, 책배, 책아래위 변색이 심함, 얼룩 등 심한 오염 있음 (2cm 초과) 심한 낙서 있음 물에 젖은 흔적 있음, 곰팡이 있음 모서리 깨짐, 책등 파손 있음	전반적인 상태 많음 내지(면지)/부속물 변색이 심함, 얼룩 등 심한 오염 있음 (2cm 초과) 전체적으로 구겨짐, 뒤틀림 있음 찢어진 부분 있음 (1cm 초과) 물에 젖은 흔적 있음, 곰팡이 있음 페이지 또는 글자 등의 인쇄 오류 있음 5페이지 초과 필기 및 밑줄 등 있음 제본탈착 있음 (낙장, 분책) 부속물 없음

판매자 : YES24 버뮤다대구지대 4점 (243명 평가)

책소개

추천사 부동산의 미래가 궁금한 사람이라면 꼭 읽어야 할 책! 
(홍춘욱, EAR 리서치 대표) 
 
프롤로그 한국 부동산 시장은 거대한 변곡점을 앞에 두고 있다 
 
1장 빅데이터 부동산 투자의 시작 
: 거시 경제를 알아야 돈의 흐름이 보인다 
우리가 모르는 가계부채의 숨어 있는 폭탄 
미국과 한국이 동시에 빠진 유동성의 함정 
사상 최대 유동성 증가, 부동산 시장은 어디로 갈 것인가? 
부동산 버핏지수로 자산시장 버블 진단하기 
입주물량이 부족해 집값이 오른다고? 어설픈 통계의 함정 
똘똘한 한 채, 서울 부동산, 살까요? 말까요? 
 
2장 2018년 빅데이터 투자 전망 완벽 리뷰 
: 그때 그 데이터를 믿을 걸 그랬네요 
2018년 빅데이터가 유망 지역으로 선정했던 부동산의 현주소 
서울, 대전, 전남 적중률 확인, 뜨거웠던 상승장 전망이 맞았을까? 
경기, 인천 적중률 확인, 지역별로 달랐지만 이마저도 읽어냈다 
경남, 경북, 부산 적중률 확인, 데이터는 지방의 하락장도 알고 있었다 
울산, 제주 적중률 확인, 데이터는 인간보다 똑똑했다 
 
3장 빅데이터와 함께 전국 17개 시도를 임장하다 
: 데이터가 알려주는 돈 되는 곳, 안 되는 곳 
앞으로 2년 실행한 자와 실행하지 않은 자의 초격차가 벌어진다 
매매·전세 흐름으로 유망 지역 파악하기 
전세 대비 저평가 인덱스로 덜 오른 지역 파악하기 
소득 대비 저평가 인덱스로 돈 되는 곳, 안 되는 곳 알아보기 
물가 대비 저평가 지수로 매수·매도 타이밍 잡기 
주택구매력지수로 저평가 지역 확인하기 
전세가율로 자본금이 덜 드는 지역 찾아보기 
매매·전세수급지수로 안정적으로 상승할 지역 알아보기 
전국 입주물량 체크로 수요보다 공급이 적은 지역 골라내기 
지역별 미분양 수치로 팔아야 할 곳, 사야 할 곳 파악하기 
그래도 어렵다면? 전국 17개 시도별 흐름 한 장으로 결론내기 
 
4장 빅데이터로 바라본 2021년 유망 지역 
: 빅데이터로 내 집 마련 절호의 기회를 잡아라 
오를 곳만 콕콕 짚어주는 빅데이터 
강원도가 심상치 않다, 강원도 원주시 
충남의 반격이 시작된다, 충남 서산시 
충북의 반전이 기대된다, 청주시 상당구 
전북의 힘을 싣다, 전북 군산시 
경남도 이제는 달라진다, 창원시 진해구 
경북도 이제는 상승장이다, 포항시 북구 
 
5장 빅데이터가 알려주는 전국 종합투자점수 랭킹 
: 종합적으로 좋다면 오르지 않을 이유가 없다 
모든 데이터가 좋은 지역을 선점하라 
그래서 어디가 점수가 높은가요? 전국 세부 지역별 종합투자점수 랭킹 
 
에필로그 
한국의 부동산 시장에 빅데이터와 인공지능이 희망이 되길 바라며…… (김기원) 
대한민국에서 가장 빠르게 부자가 되고 싶다면 감이 아닌 데이터를 믿어라 (이지윤)

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저자 소개 (2명)

저 : 김기원 (리치톡톡)

작가 파일

데이터노우즈 대표이사(리치고 서비스)이며 국내 1호 부동산 빅데이터 전문가 한양대학교 수학과를 졸업했고 미국 유타대학교University of Utah에서 컴퓨터 사이언스를 전공했다. 현재는 건국대학교 부동산 대학원 글로벌 프롭테크 학과에서 석사 과정을 하고 있다. ‘데이터를 답을 알고 있다.’라는 의미를 담아 데이터노우즈Dataknows라는 회사를 설립하였고 부동산 빅데이터와 인공지능을 결합하여 과학적인 의... 데이터노우즈 대표이사(리치고 서비스)이며 국내 1호 부동산 빅데이터 전문가
한양대학교 수학과를 졸업했고 미국 유타대학교University of Utah에서 컴퓨터 사이언스를 전공했다. 현재는 건국대학교 부동산 대학원 글로벌 프롭테크 학과에서 석사 과정을 하고 있다. ‘데이터를 답을 알고 있다.’라는 의미를 담아 데이터노우즈Dataknows라는 회사를 설립하였고 부동산 빅데이터와 인공지능을 결합하여 과학적인 의사결정을 도와주는 ‘리치고’ 서비스를 운영하고 있다. 리치고는 하나은행, KB부동산 외 다수의 금융권 앱에 탑재되어 있다. 또한 건설사, 운용사 등에 리치고를 활용한 컨설팅과 서비스 개발 등을 진행하며 부동산 시장의 흐름을 파악하는 데 등대가 되는 역할이 되고자 노력 중이다.
한경 온라인 재테크, 조선일보 부동산 트렌드쇼, 한경 서울 머니쇼, 한국부동산원, 삼프로, 815머니톡, 신사임당 등에서 빅데이터에 근거한 부동산 전망 강연 활동을 했다. 그는 인생에서 너무나 중요한 부동산과 관련된 의사결정에서 빅데이터에 근거한 과학적인 도움을 주고자 책을 집필하였다.
주요저서로는 『빅데이터 부동산 투자』(2018)와 『빅데이터 부동산 투자 2021 대전망』 등이 있다.

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저 : 이지윤 (리치멘토)

작가 파일

2005년부터 경매, 재건축 재개발, 건물, 시행사업 등 부동산 실전에서 투자 경력을 쌓은 실전 투자자다. 여성으로서는 특이하게 건설사 재직 이력이 있다. 쌍용건설에서 근무했고 현재는 한경 경영지원단에서 부동산센터장으로 활동하고 있다. 그녀는 부동산만이 자신을 지켜주는 울타리가 되어줄 것이라는 믿음으로 과감히 투자에 뛰어들어 55채의 부동산을 소유했고 그중 일부를 매도했다. 유복한 가정환경은 아니었지만 본인 스스... 2005년부터 경매, 재건축 재개발, 건물, 시행사업 등 부동산 실전에서 투자 경력을 쌓은 실전 투자자다. 여성으로서는 특이하게 건설사 재직 이력이 있다. 쌍용건설에서 근무했고 현재는 한경 경영지원단에서 부동산센터장으로 활동하고 있다. 그녀는 부동산만이 자신을 지켜주는 울타리가 되어줄 것이라는 믿음으로 과감히 투자에 뛰어들어 55채의 부동산을 소유했고 그중 일부를 매도했다. 유복한 가정환경은 아니었지만 본인 스스로 노력해 상당한 자산을 만들었다. 그녀는 2018년에 이러한 투자 경험을 담아 『나는 소액으로 임대사업해 아파트 55채를 샀다』를 출간했고 경제경영 분야 5위에 오르며 베스트셀러로 독자들의 사랑을 받았다.
또한 그녀는 IMF와 금융위기를 겪으며 달러 투자의 중요성을 깨달았다. 2020년에 자산을 부동산과 달러에 배분했을 때 어떤 파급효과가 있는지에 대한 경험과 지식을 담아 『위기를 기회로 바꾸는 부의 공식』을 출간했고 독자들의 사랑을 받고 있다.
현재는 기업과 관공서 등에서 강연 활동을 하며 네이버 카페와 블로그 그리고 유튜브 등의 채널을 통해 다양한 사람들과 소통하고 부자가 되고 싶고 경제적 자유를 누리고 싶은 사람들의 멘토가 되고 있다. 그녀는 스스로 가장 부족하다고 느꼈던 데이터를 공부하고 과학적인 접근 방식으로 투자했을 때 실수가 가장 적다는 것을 깨달았다. 그래서 독자들의 성공적인 내 집 마련과 자산증식에 도움을 주고자 이 책을 집필했다.

?블로그: 이지윤의 금융 및 부동산 투자 가이드
이지윤의 금융 및 부동산 투자가이드 : 네이버 블로그 (naver.com)
?유튜브: 이지윤 TV by 부자멘토 이지윤 TVby 부자멘토 - YouTube
?카페: 경자야 놀자(경제적 자유야 놀자) 경자야 놀자 : 네이버 카페 (naver.com)

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책 속으로

코로나19발 위기로 인해 직장을 잃거나 은행으로부터 대출받은 사람들이 빚을 갚을 여력이 줄어들면 종국에는 금융권의 부실로 이어질 수 있다. 그로 인해 국내에는 심각한 경제 충격이 올 수 있고 실물, 부동산, 금융 등 복합적인 위기로 전개될 수 있다. 영화 「국가부도의 날」은 위기 상황에서도 누군가는 부자가 되고 누군가는 더욱 가난해질 것이라는 교훈을 준다. 많은 경제지표들이 경제 위기가 올 수 있음을 암시하고 있다. 미리 알고 대응하는 자와 그렇지 못하는 자의 미래는 분명 달라질 것이다. “서울로 가면 코 베간다.”는 옛말이 이제는 “경제 흐름도 모르고 부동산 매입하면 코 베일 수 있다.”라는 말로 바꿀 수 있을 듯하다. 자산증식을 위해 부동산을 공부하는 독자라면 경제 공부는 필수라는 점 강조한다. --- pp. 26~27 부동산을 그저 감이나 대충 이럴 거 같다는 어림짐작으로 판단해서는 안 된다. 사람처럼 오류에 취약하지 않은 정확한 빅데이터를 통해 국내 주택시장에 버블이 있는지 없는지 진단해보자. 국내 주택시장에 버블을 진단하는 데이터는 은행 대출위험 인덱스, 통화량 대비 대출위험 인덱스, 통화량 대비 주택버블 인덱스다. 이 세 가지 지표를 보면 국내 부동산에 버블 여부를 진단할 수 있다. --- p. 36 자, 이제는 한국 부동산 시장에서 가장 큰 비중을 차지하는 수도권 아파트의 거래량 데이터를 살펴보자. 수도권에서 최근 같은 거래량이 터진 것은 2006년 말, 2015년 초, 2020년 중순으로 단 3번뿐이다. 공 교롭게도 시장의 변곡점 근처에서 거래량이 터진 것이다. 2006년 말 은 서울과 주요 수도권 시장의 과열된 분위기는 지금과 흡사하다. 즉 부동산 시장이 몇 년 동안 상승한 후 거래량이 터진 것이다. 당시 선수 들은 팔고 초보들은 매수했을 것이다. 몇 달 후 2007년 초 서울의 강 남 3구인 서초구, 강남구, 송파구의 고가 아파트들은 고점을 찍었다. 연 이어 중저가 아파트들이 많은 강북, 경기, 인천으로 매수세들이 확산되 며 수도권의 마지막 상승 파도가 2008년 중순 정도까지 이어졌다. 하 지만 이후 대세 하락이 시작됐다. 이러한 흐름이 의미하는 바는 고점 에서 엄청난 거래량이 터지고 1~2년 정도 지나면 시장에 변곡점이 올 수 있다는 것이다. --- pp. 58~59 모든 투자의 기본은 저평가일 때 사고 고평가일 때 파는 것이다. 최소한 저평가일 때 팔지는 말아야 하고 고평가일 때 사지는 말아야 한다. 하지만 우리는 이러한 실수를 상당히 많이 한다. 대중들은 최근 몇 년 동안의 가격 흐름만 보는 성향이 있기 때문에 주식이든, 부동산이든 많이 올라서 고평가됐을 때 매수(패닉바잉)하거나 많이 떨어져서 저평가됐을 때 매도(패닉셀링)하는 큰 실수를 저지른다. 고평가됐다는 의미는 본질가치 대비 그동안 많이 올랐다는 의미다. 대중들은 지난 몇 년 동안 상승이라는 달콤한 유혹에 빠져 앞으로도 계속 더 많이 오를 것으로 기대하며 패닉바잉을 한다. 많은 사람들이 각종 호재와 정부 정책들을 이야기하지만 정작 부동산 시장에 대해서 고평가인지 저평가인지를 이야기하지 않는다. --- p. 111 자본주의 사회에서 살고 있다면 통화량이 증가하면 돈의 가치가 떨어진다는 것 정도는 기본 상식으로 알고 있어야 한다. 최근에도 통화량은 꾸준하게 증가 추세다. 우리는 거의 모든 물가가 오르는 인플 레이션을 장기간 경험했다. 부동산은 실물자산이고 물가 오르는 속도만큼 부동산 가격이 오르는 것은 본질가치다. 이런 전제를 하고 만든 인덱스가 바로 물가 대비 매매 저평가 인덱스다. 물가 상승률보다 더 크게 부동산이 상승한다면 고평가라고 보았고 물가가 올라가는 속도 보다 더 못 오른다면 저평가로 보았다. 특정 지역의 아파트 가격이 고 평가인지, 저평가인지를 판단하는 데 좋은 지표다. --- p. 159 이번 장은 좀 더 구체적으로 들어가서 세부 지역 기준으로 데이터를 살펴보겠 다. 내 집 마련을 하기에 좋은 지역을 다양한 데이터를 검증해 기술했 으니 정독한다면 독자에게 큰 도움이 될 것이다. 사람으로 따지면 성 격, 능력, 체력 등등 모든 데이터가 다 좋은 지역을 선정했다. 전국에 150개가 넘는 지역 중 시도별 전망에서 다루었던 지표들이 대부분 좋은 지역만 선정하면 성공적인 의사결정을 할 수 있다. 전국의 유망 시도별로 세부 지역 한 곳을 특정해서 다룰 예정이다. 여기서 언급하는 지역이 다른 곳보다 유망하다기보다 괜찮은 지역들 중 한 곳을 소개하는 것으로 생각하면 좋을 듯하다. 다양한 데이터를 모두 점검한 지역인 만큼 승률이 더욱 올라간다고 할 수 있다. 시도별 전망에서 데이터들이 괜찮았던 지역은 경기 일부, 강원, 전북, 충남, 충 북, 경남, 경북이었다. 내 집 마련하기에 좋은 유망 시군구 지역은 이 시도 중에서 선정할 것을 추천한다.

--- pp. 311~312

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출판사 리뷰

빅데이터가 알려주는 100% 오르는 아파트와 지역을 콕 집어준다! 매수와 매도 타이밍만 알아도 꼭지에서 사지 않고 바닥에서 팔지 않는다 2021년 지금 한국의 부동산 시장은 역사상 최고점을 찍었고 또 그만큼 뜨겁다. 서울 일부 지역이 아니라 전국의 거의 모든 지역이 뜨겁다. 부동산을 가진 사람과 그렇지 않은 사람의 격차가 그 어느 때보다도 커졌다. 그러다 보니 영혼까지 끌어모을 정도로 모든 돈을 모으고 빌려서 부동산 투자를 한다는 ‘영끌’이라는 신조어까지 만들어졌다. 지금 안 사면 다시는 못 살 거 같은 두려움과 공포 분위기까지 조성돼 있다. 그런데 부동산 시장은 계속 언제까지 오르기만 할까? 지금과 같은 부동산 열풍이 언제까지 계속될까? 지금이라도 부동산 투자에 뛰어들어야 하는가? 아니면 지금이라도 팔아야 할까? 부동산 투자를 언제 어디에 해야 할까? 이 책은 바로 그 부동산 시장이 어떻게 될 것인가를 빅데이터 분석을 통해 설명해준다. 이제 부동산 투자도 과학적 분석에 근거한 투자가 필요하다. 이 책은 코로나19 이후 거시경제 전망을 하고 이전 빅데이터 부동산 분석이 얼마나 제대로 잘 맞았는지 적중률을 확인해본다. 2018년에 출간한 책 안의 예상들을 다 일일이 확인해본다. 그 결과는 저자마저도 놀랄 정도로 거의 다 적중했고 백발백중이다. 그다음은 17개 시도 분석을 하고 더 자세히 투자하면 좋을 유망 지역이 어디인지를 알려주고 더 나아가 종합투자점수 랭킹까지 매겨서 소개한다. 소득 대비 저평가 인덱스, 물가 대비 저평가 지수, 매매·전세수급 지수, 전국 입주량 물량 체크, 지역별 미분양 수치 등 철저하게 데이터에 근거해 부동산 시장을 전망하고 분석하고 투자하면 좋을 곳을 콕 짚어준다. 1장에서는 거시경제의 관점에서 다양한 경제 관련 데이터들이 부동산 시장에 어떤 영향을 미칠지를 분석했다. 거시경제의 큰 흐름에서 국내 부동산 시장이 어디쯤 있는지 기술했고 일반적으로 알고 있는 부동산 상식이 틀릴 수 있음을 검증했다. 다루는 것만으로도 뜨거운 감자가 될 수 있는 서울 부동산에 대한 공저자들의 입장도 밝혔다. 2장에서는 2017년 말의 데이터를 가지고 2018~2019년 시도별 부동산 시장을 전망했던 전작 『빅데이터 부동산 투자』(2018 출간)를 검증했다. 아마 적중률을 확인하고 깜짝 놀랄 것이다. 당시 데이터의 전망이 거의 모든 지역에서 높은 확률로 등락을 예상했는데 대한민국 부동산 시장은 그 예상대로 흘러갔기 때문이다. 당시 책에 넣은 표를 그대로 삽입해 리 뷰를 작성했으니 독자들도 약 2년 전 데이터가 현재의 부동산 시장을 어떻게 예상했는지 검증하는 시간을 가져보길 바란다. 3장에서는 빅데이터에 근거해 전국 17개 시도에 대한 앞으로 1~2년을 전망했다. 내가 사는 지역의 부동산 전망이 궁금한 독자들은 유심히 봐야 할 내용이다. 전국을 데이터로 읽는 방법을 초보자도 알기 쉽게 기술했다. 각각의 데이터가 시장에 어떤 영향을 미치고 또 변수에 따라 그 경중이 달라질 수 있다는 것을 공부하면 좋을 듯하다. 이 책을 통해 대부분의 데이터가 좋다고 하는 곳과 그렇지 않은 곳을 명확하게 짚어낼 수 있을 것이다. 4장에서는 데이터 분석을 통해 지금 시점에서 내 집 마련을 하기에 손에 꼽을 만큼 좋은 지역들이 어디인지를 알려주고 있다. 이번에도 데이터에 의해 지역을 분석했고 향후 출간하는 책에도 본 장의 전망을 점검하는 시간을 가질 것이다. 2년 전 데이터를 믿은 독자와 그렇지 않은 독자는 자산증식에서 상당한 차이가 생겼다. 이 책을 통해 내 집 마련을 하는 독자와 그렇지 않은 독자의 수년 후의 자산증식에도 상당한 격차가 벌어질 것이다. 마지막으로 5장에서는 다양한 데이터로 만든 지역별 종합투자점수를 다루고 있다. 독자들은 이 빅데이터 종합투자점수만 참고해도 상당히 많은 도움을 받을 수 있을 것이다. 세대수 6만 이상의 모든 시군구에 대한 종합투자점수를 공개한다. 내 집 마련이나 부동산 투자를 고민하는 독자들에게는 매우 도움이 될 것이다. 좋은 부동산을 찾아내 는 통찰을 길러주는 게 데이터이다. 하지만 데이터가 어렵게 느껴지는 독자들도 있을 것이다. 그런 독자들에게 종합투자점수는 아예 밥을 숟가락에 얹어서 입에 넣어주는 격이라고 할 수 있다.

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