잭파시의 부동산 톱다운 투자법

프롤로그 | 잭파시 톱다운 투자법은 무엇이 다른가
투자 타이밍을 잡는 6가지 선행지수 완벽 정리

[1단계 세계(미국)·한국 부동산 경기]
돈의 흐름을 알아야 부동산 시장이 보인다

부동산은 금융이며 돈의 흐름이다
우리나라 돈의 흐름은 한국은행에서 파악한다
통화량과 아파트 가격의 상관관계로 매매 타이밍 잡기
미국과 선진국의 M2유동성과 주택매매지수
데이터에는 만드는 사람의 의도가 들어간다
미국발 경제위기 기간에는 유동성과 주택지수가 맞지 않다
경제위기를 미리 알 수 있는 미국 부동산 지표들
경제위기의 신호를 감지하는 경제지표들
미국의 부동산시장을 집요하게 체크하는 이유
미국의 M2유동성을 움직이는 요소들
M2유동성YoY와 전국 아파트매매지수
M2유동성YoY, YoY이동평균선과 서울 아파트매매지수
M2유동성을 세분화하면 힌트가 보인다
부동산 가격에 절대적인 영향을 미치는 두 가지

[2단계 도 단위 부동산시장]
전국을 세 그룹으로 나누면 투자가 단순해진다

도 단위 분석의 핵심은 KB부동산 시계열 자료
전국을 세 그룹으로 나누면 시장 흐름이 보인다
매수우위지수를 파악하면 미래의 매매가격을 알 수 있다
전세매물증감 데이터는 부동산 투자의 핵심이다
매매가격증감률의 보합을 이용해 투자 타이밍 잡기
사분면 매매전세차트로 투자 타이밍 잡기
시장강도를 통해 투자 타이밍 잡기
민간아파트 초기분양률로 부동산시장 분위기를 살핀다

[3단계 시 단위 부동산시장]
거래량과 공급량으로 투자 지역을 선점한다

인구수로 시의 규모를 나눠 투자할 곳을 골라낸다
인구수 20만 명 이상인 도시의 투자가치 분석
인구수 순으로 상승세가 전달된다
시 단위 부동산시장 흐름에 도 단위 그루핑을 접목하는 법
거래량이 평균값 이상이면 부동산 매매지수는 상승한다
매매·전세거래량으로 시장의 방향성을 판단한다
지방 7도 분석은 외지인거래량을 체크하면 끝난다
지방투자는 유동성보다 공급량을 더 유심히 파악해야 한다
미분양의 값을 뒤집으면 매매지수에 선행한다

[4단계 구체적인 아파트 단지]
급매물을 구하는 노하우는 따로 있다

지방의 너무 싼 아파트는 유동성을 따라가지 못한다
인구 10만 명의 소도시라도 5분위는 우상향한다
누구나 원하는 대장 아파트도 매수 기회는 온다
정책이나 세법의 변화로 매수세가 몰리는 테마 찾기
최소금액으로 지속적인 시세차익 만들기
지속적으로 높아지는 가구소득 평균값을 고려한 PIR
급매를 가장 효과적으로 찾는 방법
분석과 검색을 마쳤다면 남은 것은 임장 활동이다
학원 수가 가장 많은 지역이 최상위 입지를 차지한다
투자를 결정할 땐 수학적 근거가 있어야 한다

에필로그 | 나만의 데이터로 투자에 확신을 갖는 그날까지

투자의 흐름을 파악하며 가장 먼저 진입하는 집단에 내가 속해 있어야 수익률을 극대화할 수 있다. 이렇게 M2유동성의 지표로는 다 읽어내지 못했던 것을 그 유동성의 구성요소별로 자세하게 따져보면 시장의 흐름을 정확하게 집어낼 수 있다.
투자에 적합한 시기와 적합하지 않은 시기를 한눈에 볼 수 있도록 표시하면 다음과 같다. 앞에서 보았던 그래프에서 투자에 적합한 시기, 즉 수시입출식저축성예금YoY이 증가하는 시기는 초록색으로 표시했고, 투자에 적합하지 않은 만기2년미만정기예적금YoY이 증가하는 시기는 노란색으로 표시했다.
투자에도 사이클이 존재한다. 여러분이 만약 투자로 돈을 잃었다면 그건 단순히 운이 안 좋아서가 아니라 이 사이클의 흐름을 전혀 읽지 못했기 때문이다. 반대로 투자로 돈을 벌었지만 그 이유를 몰랐다면 아마 그때가 시중 자금이 적금이 아닌 투자로 흘러들어 간 시기였을 것이다. M2유동성YoY 지표가 매매지수보다 선행하고, 수시입출식저축성예금YoY와 만기2년미만정기예적금YoY는 M2유동성YoY 지표보다 더 선행하기에 이것을 알아두면 시장의 흐름을 먼저 읽어낼 수 있다.
_ 〈1단계 세계(미국)·한국 부동산 경기 | 돈의 흐름을 알아야 부동산시장이 보인다〉

도 단위 그루핑을 하는 이유는 우선 전국을 수도권, 광역시, 지방 7도 이렇게 총 3개로 나눠 복잡한 것을 단순화하고 도마다 가장 상관계수가 높은 지역을 찾아 커플링시키는 데 있다. 상관관계가 높은 지역을 파악하고 있다면 이를 투자에 이용할 수 있다. A 지역은 오르는데 A와 상관관계가 높은 B 지역은 아직 하락 중이라면 B 지역의 현재 가격이 싸다는 것을 알 수 있다. 그럼 B 지역의 물건을 사놓고 기다리기만 하면 된다. 상관관계가 높은 A 지역으로 인해 앞으로 B 지역이 어떻게 움직일지를 알고 있기 때문이다.
먼저 첫 번째 그룹인 서울, 경기, 인천의 수도권 데이터부터 살펴보자.
KB부동산 시계열 자료에서 서울, 인천의 데이터 시작점은 1986년도이지만 경기는 2003년부터 시작된다. 그냥 눈으로만 봐서는 3개의 지역이 모두 동일하게 움직인다는 것을 알 수 있고 그래프의 변곡점들을 살펴보면 서울이 가장 빠르다는 점도 확인이 가능하다. 서울이 먼저 오르면 경기와 인천은 추후에 따라 오르는 식이다. 사실 서울, 경기, 인천은 광역메트로 권역으로 인구를 전부 합치면 약 2600만 명이고 이는 우리나라 인구의 절반이 넘는다.
눈으로만 보고 유사하다고 그냥 넘어갈 수는 없다. 앞에서 상관계수에 대해 배웠기 때문에 부동산을 수치로 입증하려고 해야 한다. 부동산이 어려운 이유는 막연하다고 느껴서인데 이런 작업을 계속하다 보면 숫자를 통해 확실한 근거를 가질 수 있기 때문에 막연함이 사라지고 명료하게 느껴질 것이다.
_ 〈2단계 도 단위 부동산시장 | 전국을 세 그룹으로 나누면 투자가 단순해진다〉

지방 7도 그룹의 아파트매매지수 상관계수는 아래 표에서 확인할 수 있다. 이 역시 엑셀에서 총 36번의 함수를 구해 도마다 어느 곳과 가장 높은 상관관계를 갖는지 알아보고 회색으로 표시했다. 강원은 충남이 가장 높고 충북도 충남이 가장 높았다. 충남의 경우 같은 도인 충북이 가장 높고 전북은 경남이 가장 높다. 전북의 상관계수가 가장 높은 곳이 경남이라는 점이 좀 특이해 보이는데 뒤에서 좀 더 자세하게 살펴보자. 그리고 전남은 같은 도인 전북이, 경북은 충북이, 경남은 전북이 가장 높게 나타난다. 경북과 경남 역시 같은 도의 상관계수가 제일 높은 것이 아니라는 특징이 있다.
_ 〈2단계 도 단위 부동산시장 | 전국을 세 그룹으로 나누면 투자가 단순해진다〉