책 [빅데이터로 부동산 투자했다는 박 대리, 그래서 얼마 벌었대?]- 부동산 고수는 투자 정보를 어디서 찾을까

 
이 책은 저자가 머리말에서 말하듯이 부동산 투자 공부를 처음 시작하는 사람을 위해 만들어진 책이다.
 
책은 박 대리라는 인물 (과거의 저자)와 플대표 (현재의 저자)를 캐릭터로 해서 박대리에게 플대표가 부동산 투자 선배로서 박대리에게 차근차근 알려주는 방식으로 짜여져있어 친근감을 더한다.
 
서점에 여러 부동산책들이 있었는데 '빅데이터'로 투자를 하는 방법이라는 제목에 '어떤 데이터를 어떻게 활용하는 걸까?'라는 궁금증이 일어 구매했다.
 
유용한 빅데이터라는 게 어디에 있고, 이걸 어떻게 개인이 투자에 활용할 수 있는지가 궁금했던 것이다.
 

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part 1은 가볍게 몸을 푸는 내용으로, 투자로써 부동산이 좋은 이유를 곁들여 설명해준다.
 

목차

머리말 _ 가치투자자의 길로 함께 걸어가요 04

PART 1 성실하기만 했던 박 대리, 부동산에 눈 뜨다

왜 돈이 돈을 벌도록 만들어야 할까
결혼과 함께 느낀 현실의 무게 18
만약 월급을 못 받게 된다면? 19

직장인에게 부동산 투자가 적합한 이유
실패 위험이 낮다 23
직장업무와 병행이 가능하다 27
투자금 대비 수익률이 높다 29

돈이 없어도 할 수 있을까
대출에 대한 생각을 바꾸다 33

이론 공부만? NO! 실전으로 경험하라
초보 투자자의 물건 선택 기준 두 가지 37
① 갭이 작은 아파트 37
② 내가 잘 아는 지역 38
경험하지 않으면 모른다 39

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part 2 는 빅데이터를 분석해서 현재 부동산 시장에 적용하는 방법을 설명한다.  이 챕터에 소개된 빅데이터 활용은  과거 부동산 시장을 살펴보며 패턴을 찾아내는 것이었다.
 
KB국민은행에서는 주택은행의 과거 통계표본을 가지고 과거 흐름에 대한 자료를 제공하고, 현재 주택가격 지표를 만들어 제공하고 있다.
 
 
 *KB 국민은행 주간동향 시계열표 자료 다운로드 받는 법
 

 

 
빅데이터라고 특별한 사람들만 접근할 수 있는 데이터인줄로 생각할 수 있지만 대중에게 오픈된 정보를 10분 활용해서 투자에 적용할 수 있다.
 
챕터 제목처럼 '모두의 데이터'를 '나만의 데이터'로 활용하는 것이다.
 
챕터 2에서는 노태우 정부 시기의 부동산 (1988년~1993년) 부동산 시장에 있었던 사건을 시작으로 문재인 정부 시기의 부동산 (2017년~)까지 시기별로 시장의 특징을 정리해서 보여준다.
 
 

 
PART 2 빅데이터를 활용한 부동산 과거 여행

선배들의 투자 경험을 내 것으로
빅데이터로 투자의 경험을 이론화하다 48
부동산 빅데이터의 기본 ‘KB시계열표’ 51

‘모두의 데이터’를 ‘나만의 데이터’로
그래프로 시세 변화 데이터 한눈에 보기 58

노태우 정부 시기의 부동산
1988년 : 토지정책 공개념으로 방향 전환 61
1989년 : 수도권 1기 신도시의 개막 63
1990년 : 부동산 교과서의 해 65
1991년 : 갑작스런 공급 확대 66
1992년 : 주택 / 토지 동시 하락 67

김영삼 정부 시기의 부동산
1993년 : 투기와의 전쟁 68
1994년 : 미분양 10만 가구 69
1995년 : 부동산실명제 도입 70
1996년 : 분양가 자율화 지역 확대 71
1997년 : 채권입찰제 재도입 72

김대중 · 노무현 정부 시기의 부동산
1998년 : 외환위기, 부동산 초토화 74
1999년 : 채권입찰제의 퇴장 75
2000년 : 난개발 방지 76
2001년 : 소형 주택 의무화 부활 77
2002년 : 주택보급률 100% 78
2003년 : 투기와의 전쟁 선포 79
2004년 : 초강력 종합부동산세 신설 80
2005년 : 이색 도시의 해(기업 / 혁신) 82
2006년 : 판교발 집값 상승 83
2007년 : 되살아난 분양가상한제 84

이명박 · 박근혜 정부 시기의 부동산
2008년 : 부동산 / 증권 동반 침체 86
2009년 : 양도세 감면 88
2010년 : 미분양 가구 해소 집중 89
2011년 : 서울의 전세 폭등 90
2012년 : 유럽 재정위기 91
2013년 : 빚내서 집 사라 92
2014년 : 부동산 3법 폐막 93
2015년 : 제주도 부동산 폭등 94
2016년 : 가계대출의 덫 95

문재인 정부 시기의 부동산
2017년 : 다시 시작된 투기와의 전쟁 96
2018년 : 규제시대 본격화 97
2019년 : 끝나지 않는 부동산과의 전쟁 99
과거 여행으로 부동산 흐름의 패턴을 찾다 100

모두가 하락해도 상승하는 지역이 있다고?
최악의 시나리오를 상상해 보다 103
‘언제’만이 아니라 ‘언제, 어디에’가 중요하다 106

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part 3에서도 역시나 과거 시장의 데이터를 분석해서 현재에 적용하는 방법을 알려준다.
 
여기서는 '인구주택총조사' 자료 (통계청 제공)를 활용해서 본인만의 기준을 세워 분석한다.
 
인구수를 바탕으로 30만 명 이상이면 코스피 도시, 10만 명 이상~30만 명 미만이면 코스닥 도시라고 설정해서 해당되는 도시 및 인구수가 정리된 표가 나오는데 통계청에는 유용한 데이터가 참 많은 것 같다.
 

 
 

통계청 인구주택총조사

 
하락세가 두드러진 도시들을 분석하고 싶을 때는 한국감정원 월간 매매가격지수를 확인하라고 조언한다.
 

 
또, 한국경제연구원에서 세금으로 만들어 무료 제공하는 자료인 BSI (Business Survey Index)라는 것, 풀어서 말하면 기업경기실사지수도 참고할 수 있다고 알려준다. 
 
기업들의 체감경기 지수를 지역별로 살펴보고 싶을 때는 한국산업단지공단에서 제공하는 전국산업단지현황 통계 (전국산업단지산업동향) 자료를 살펴보라는 팁도 들어있다.
 
이런 걸 보면 인터넷에 누구나 접속해서 볼 수 있는 자료에 '활용할 수 있는 유용한' 정보가 많다는 걸 알 수 있다. 자료 출처 자체가 정보인 셈이다.
 
 
*전국산업단지현황통계 보고서 확인하는 법
 

 
part3에서는 이어서 각 도시의 하락 원인을 특정시점 기준으로 분석해준다.
 
그리고  좋은입지, 좋은 학군, 호재, 공급량, 전세가격, 인구증가와 부동산 가격의 상관관계가 있는지 여부를 데이터로써 검증해본다. 
 

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PART 3 하락요인과 상승요인을 검증해 보자

절대 떨어지지 않는 지역을 찾는 방법
코스피 도시 vs 코스닥 도시 113
과거를 분석해 현재에 적용한다면 115

가격이 하락하는 도시에는 이유가 있다
하락 지역의 공통점 찾기 120
지역 경기는 부동산 시장에 어떤 영향을 미칠까 122
각 도시의 하락 원인을 분석해 보다 126
① 울산광역시 126
② 경상북도 구미시 128
③ 전라북도 군산시 129
④ 충청남도 서산시 131
부동산 시장 하락의 4대 요소 133

상승 요인은 정말 믿을 만할까?
흔히 알려진 상승 요소들을 검증해 보자 136
 

입지가 좋으면 부동산 가격이 무조건 상승할까?
입지 좋은 아파트의 시세 흐름 142

학군이 좋으면 부동산 가격이 무조건 상승할까?
학군이 좋은 아파트의 시세 흐름 145

호재가 생기면 부동산 가격이 무조건 상승할까?
확실한 호재가 있는 아파트의 시세 흐름 1 147
확실한 호재가 있는 아파트의 시세 흐름 2 149

공급이 적으면 부동산 가격이 무조건 상승할까?
공급이 적은 아파트의 시세 흐름 152

전세가격이 오르면 매매가격도 무조건 상승할까?
전세가격이 높은 아파트의 시세 흐름 154

인구가 증가하면 부동산 가격이 무조건 상승할까?
절대적인 ‘상승 키워드’는 없다 160
 

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part 4에서는 데이터 출처를 또 하나 알려주는데, 국민은행 매수우위지수 확인하는 방법이다.
 

 
매수 심리와 관련된 데이터인데, 일종의 부동산 심리를 표현한 것이 매수우위지수라고 할 수 있다.
 
매수우위지수란 쉽게 말해서 매수자(수요), 즉 집을 구입하는 사람이 집을 파는 매도자(공급)보다 얼마나 우위에 있는지를 파악하는 지표야. 수요가 공급보다 많으면 매수우위지수가 높을 것이고, 수요가 공급보다 적으면 매수우위지수가 낮게 나오겠지? 일종의 부동산 심리를 표현한 거지 p171
 
 
책은 매수우위지수를 가지고 데이터를 분석하는 방법을 알려준다.
 
주식투자에서 공시나 애널리스트 레포트, 지수 등을 참고하듯이 부동산에서도 여러가지 데이터를 참조할 수 있다는 걸 보여줘서 유용했다.
 
저자는 인구 및 세대 수가 높은 지역이 어디인지 파악하기 위해서 행정안전부 홈페이지를 들어가봤다고 했다.
 
도시에 들어온 사람(전입)과 빠져나간 사람(전출)의 차이를 나타내는 '순이동자수' 데이터를 그래프로 보여준다.
 

 
행정안전부에서도 이런 데이터 자료를 제공하고 있다는 사실을 배웠다.
 
그밖에 통계청 지역별고용조사 자료에서 고용률을 년도별로 확인한다든지, 국토교통부에서 순천시 미분양물량을 확인하는 식이다. 
 
소득대비 주택가격 비율은 kb국민은행 부동산에서 확인가능하다.
 

 
part 4에서는 뒤이어서 울산, 창원, 청주, 전주, 천안의 부동산 시장의 과거와 지역 특색, 투자 시 참고할 요소 등을 분석해놓았다.
 
분석한 데이터는 행정안전부(인구수), 아파트 매매거래 현황( 한국감정원), 매매가격지수 (한국감정원), 공급량 (부동산그놈) 등에서 자료를 얻었다.
 

 
PART 4 실제 투자에 적용하기

부동산 심리로 투자 후보지역을 찾아라
직접 가보지 않고 그 지역의 흐름을 알 수 있을까 165
부동산 심리를 보여 주는 매수우위지수 168

통계자료로 지역의 가능성을 살펴라
도시의 활력을 보여 주는 순이동자수 177
지역경기를 나타내는 BSI지수 179
타이밍의 단서가 되는 입주물량 · 미분양물량 181

주목하지 않았던 지역 살펴보기
상승하지 못한 지역을 분석하다 185

울산광역시 분석 노트
울산광역시의 지역 특색 190
울산광역시의 과거 돌아보기 192
울산광역시 투자 시 위험 및 기회 요소 195

경상남도 창원시 분석 노트
창원시의 지역 특색 196
창원시의 과거 돌아보기 197
창원시 투자 시 위험 및 기회 요소 199

충청북도 청주시 분석 노트
청주시의 지역 특색 201
청주시의 과거 돌아보기 202
청주시 투자 시 위험 및 기회 요소 203

전라북도 전주시 분석 노트
전주시의 지역 특색 206
전주시의 과거 돌아보기 208
전주시 투자 시 위험 및 기회 요소 210

충청남도 천안시 분석 노트
천안시의 지역 특색 212
천안시의 과거 돌아보기 214
천안시 투자 시 위험 및 기회 요소 216
뭐든 명확하게 답을 내릴 순 없다 217
 

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PART 5 보다 깊은 부동산의 세계

실패 확률을 줄이는 ‘젠가 투자법’
세대수 : 거래량 확보로 환금성 용이 229
전세가율 : 투자금 최소화, 수익률 극대화 232
입주물량 : 하락을 유도하는 강력한 요인 제거 234
미분양률 : 지역 심리를 파악하는 핵심 요소 239
적정거래율 : 벌집순환모형 이론 응용 244
평당 매매 증감률 : 단기간 급등은 위험 요소 253
젠가 투자법의 놀라운 결과 255

큰 흐름 읽기
금리와 정책, 부동산 가격에 영향을 미칠까? 260

금리는 목욕탕 물 같은 것
금리의 영향을 받지 않는 갭투자 264
금리와 부동산 심리의 관계 제대로 알기 266

부동산 정책, 어떻게 봐야 할까?
각 정부별 부동산 정책과 부동산 가격의 관계 269
부동산 투자의 적기는 ‘언제나’ 273
 

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PART 6 마음 다지기

‘기술’보다 중요한 ‘나만의 투자 마인드’
나의 부동산 투자 돌아보기 282

투자 내공은 ‘기본’에서 나온다
가치투자에 집중하면 여유가 찾아온다 288
안전마진을 확보한 투자를 하라 293
정보의 홍수 속에서 ‘진짜 정보’를 찾아라 297
익숙함에 속아 소중함을 잊지 말자 299

맺음말 _ 행복한 미래를 위한 답을 찾았습니다 301
 

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부동산을 파악할 때 느낌으로 때려맞추는 것이 아니라 '숫자'에 기반해서 이성적으로 분석할 수 있음을 알려주는 책이어서 유용했다.
 
정보의 홍수 속에서 나에게 필요한 정보를 찾을 수 있는 방법을 알려주는 책은 시간과 에너지를 절약해준다.
 
어떤 투자이건 '정보'를 직접 찾고 거기서 인사이트를 얻는 과정은 필요하다. 

책 [월급쟁이 부자로 은퇴하라] by 너나위