[책소개]


[상세이미지]


[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

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

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

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

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

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

[출판사 서평]
보다 과학적이고 탄탄한 데이터를 기반으로 한 빅데이터 투자법 대공개!

이 책은 ‘젠가 투자법’을 개발한 저자의 부동산 투자 공부법과 노하우가 담긴, 알짜 중의 알짜 투자 정보책이다. 저자는 ‘박 대리’라는 캐릭터에 과거의 자신을, ‘플대표’라는 캐릭터에 현재의 자신을 대입해, 플대표가 박 대리에게 부동산 투자를 가르쳐 주는 방식으로 원고를 집필하였다.

처음 부동산 투자 세계에 뛰어든 박 대리의 불안함은 플대표라는 멘토를 만나 부동산의 세계에 적응하며 해소되고, 스스로 투자처를 찾고 수익을 올리는 투자자로 거듭난다. 부동산 투자 초보들이 공부를 처음 시작했을 때 부딪히는 작지만 큰 문제들을 어떻게 해결해야 하는지 차근차근 알려 주며, 스스로의 투자법을 만들어 나갈 수 있도록 기반을 다져 준다. 투자 공부를 하며 놓치기 쉬운 ‘가격이 오르지 않는 지역 분석’과 ‘급격한 하락세를 타는 지역 분석’ 방법을 가르쳐 주며 투자 시 조심해야 할 점들도 자세히 살펴 준다. 그리고 열심히 공부한 박 대리에게, 플대표는 자신이 만든 ‘젠가 투자법’과 오랫동안 꾸준히 부동산 투자를 할 수 있는 방법까지 전수해 주며 그의 앞날을 응원한다. 이 책 한 권에 플대표의 모든 투자 노하우가 담겨 있다고 해도 과언이 아니다.

빅데이터 투자법은 수많은 통계자료를 기반으로 부동산 투자처를 찾는 방법이다. 전업 투자자로 여러 지역을 직접 돌아다니고 눈으로 확인할 수 있다면 더할 나위 없이 좋겠지만, 대부분의 투자자들은 직장을 다니며, 혹은 본업을 수행하며 부동산 투자를 병행한다. 그런 이들에게, 플대표는 어떻게 하면 좀 더 시간을 알차게 사용해 공부할 수 있는지, 효율적으로 투자처를 찾을 수 있는지 방법을 알려 준다. 그러면서도 부동산 투자의 기초를 탄탄히 다질 수 있도록 로우 데이터(원본자료)를 어떻게 찾고, 살피고, 가공하는지 방법들을 설명해 준다. 마지막으로, 빅데이터의 장점이 극대화된 ‘젠가 투자법’의 기준 요소인 세대수, 전세가율, 입주물량, 미분양률, 적정거래율, 평당 매매 증감률, 총 여섯 가지를 하나하나 설명해 주며 성공적인 투자의 길로 안내한다.

빅데이터 부동산 투자 고수 ‘플대표’가 여러분의 등에 날개를 달아드립니다!

빅데이터 투자법은 과학을 기반으로 하는 만큼, 최대한 오차를 줄이고 현재 내가 가지고 있는 자본금과 상황에 알맞은 투자처를 찾기에 안성맞춤인 전략이다. 여기에, 저자가 직접 개발한 ‘젠가 투자법’까지 활용한다면 짧은 시간 내에 최대의 효율을 뽑아낼 수 있다. 많은 사람들이 부동산 투자로 노후를 준비하고 통장을 두둑이 불리고 싶어 하지만 그 세계로 진입하는 것이 쉬운 일은 아니다. 또한 발을 들여놓았다고 모든 투자가 성공하지도 않는다. 오히려 본전만 찾아도 다행이라고 여겨지니 말이다.

급변하는 시장 흐름과 쏟아지는 정보 속에서, 부동산 초보들은 어떻게든 살아남아야 한다. 그리고 없는 시간을 쪼개 가며 부동산 투자를 삶의 일부로 받아들이기 위해 노력해야 한다. 그런 이들에게, ‘빅데이터로 부동산 투자했다는 박 대리, 그래서 얼마 벌었대?’는 투자의 교과서이자 안내서로 작용할 것이다. 플대표와 함께 전국을 돌아다니며 투자 시뮬레이션을 돌려 보자. 어느 순간 노트에는 곧 오를 만한 지역, 투자하기 좋은 지역이 빼곡히 적혀 있을 것이다.