[부동산 데이터 수집] 국가통계포털/부동산원 아파트 전세가율 상하락요인 확인(파이썬)

1. 국가통계포털 내의 전세가율

유형별 매매가격 대비 전세가 비율

- 유형별 매매가격 대비 전세가 비율을 통해 전세가율을 알 수 있습니다.
해당 데이터는 지역별*전세가율을 월별로 제공합니다.

'서울','강북권역','강남권역','경기','경부1권','경부2권','서해안권','동부1권','동부2권','경의권','경원권'

 

2. 파이썬으로 해당 데이터 조회 및 그래프 그리고 해석하기

1) 파이썬으로 주택 유형별 전세가율 구하기

(1) 통계표ID 조회하기

from PublicDataReader import Kosis


api = Kosis(자신의 API Key)

df = api.get_data(
    "KOSIS통합검색",
    searchNm="유형별 매매가격 대비 전세가격 비율",
    )
df

유형별 매매가격 대비 전세가격 비율을 담은 통계표 ID는 DT_30404_N0006_R1입니다.
 

(2) 해당 통계표의 구분값 확인

item = api.get_data(
    "통계표설명",
    "분류항목",
    orgId="408",
    tblId="DT_30404_N0006_R1",
)
item

(3) 구성값 살펴보기

주택 유형과 지역이 있는 것을 알 수 있습니다.

주택유형에는 종합, 아파트, 연립다세대, 단독주택으로 구성되어있습니다.

지역별은 아래와 같이 구성되어있습니다.

 

(4) 범위 지정하여 조회하기

df = api.get_data (
    "통계자료",
    orgId="408",
    tblId="DT_30404_N0006_R1",
    objL1="ALL",
    objL2="ALL",
    itmId="ALL",
    prdSe="M",
    startPrdDe="202101",
    endPrdDe="202311",

)
df

모두 ALL로 하여 2년치를 조회하였습니다.

 

(5) 그래프 그리기

그래프로 그릴 때는 모든 유형과 지역을 다 그리면 해석이 어렵기 때문에
가장 관심 있는 물건 유형인 아파트와
주요 지역인 전국, 수도권, 서울, 강북권역, 강남권역, 경기, 5대광역시, 지방으로 줄여 그래프를 그렸습니다.

df_apt = df[df['분류값명1'] == '아파트']
df_apt = df_apt[df['분류값명2'].isin(['전국','수도권','서울','강북권역','강남권역','경기','5대광역시','지방']) ] #,'경부1권','경부2권','서해안권','동부1권','동부2권','경의권','경원권'
df_apt = df_apt.astype({'수치값':float})
df_apt

 

import plotly.express as px

fig2 = px.line(df_apt,
              x="수록시점",
              y="수치값",
              color='분류값명2')

# 수평선 그리기
fig2.add_hline(y=60,line_width=3, line_dash="dash",
              line_color="red"
              )

fig2.update_layout(
    yaxis_range=[50,80],
 title=dict(
        text='<b>지역별 아파트 전세가율</b>',
        x=0.28,
        y=0.87,
        font=dict(
            family="Arial",
            size=25,
            color="black"))
,
hoverlabel=dict(
    bgcolor='white',
    font_size=15,
),
hovermode="x unified",
template='plotly_white',
yaxis_tickformat = ',',
legend_title_text='지역',
barmode='group'

,xaxis=dict(title_text='기준년월', title_font=dict(color='gray'))  # x축 제목과 색상 설정
,yaxis=dict(title_text='전세가율', title_font=dict(color='gray')) # y축 제목과 색상 설정
)

 
전세가율 60%를 기준으로 수평선을 추가하였습니다.
21년 상반기에는 전세가율이 높다가  한 차례 내린 후 22년 9월까지 유지하다가
다시 23년 상반기에 전세가율이 한번 더 낮아지는 것을 볼 수 있습니다.

21년 2월 수도권 전세가율 66.03%

21년 8월 수도권 전세가율 64.57%

23년  4월 수도권 전세가율 59.50%
 

전세가율에 아파트 매매가/전세가 지수도 같이 보며 해석해봅니다.
일단 매매가격지수는 한특정일을 기준으로 해당 가격을 100으로 두고 이후 가격 상하락을 지수화한 수치입니다.
 21년 하반기부터 매매가지수가 가파르게 상승하여 전세가율이 한차례 낮아진 것으로 보이며,
22년 하반기부터 전세가지수가 매매가지수보다 급격히 하락하며 전세가율이 낮아진 것으로 보입니다.
 
전세가율 하락이지만 매매가 상승인지, 전세가 하락 요인인지에 따른 영향 요인인지 구분할 필요가 있습니다.

23년 11월 기준으로는 수도권이  약 상승한 60.19%인 상황입니다.
 
다음 포스팅은 전월세 전환률 통계에 대해 알아보겠습니다.