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도서명 빅데이터 부동산 투자 2021 대전망
저자 김기원 외공저
출판사 클라우드나인
출판일 2021-01-29
정가 19,500원
ISBN 9791191334029
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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 빅데
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