본 논문에서는 오피스 포트폴리오를 위험의 크기를 기준으로 Core, Value-added, Opportunistic 중 하나로 분류한 다음, 이러한 분류가 오피스 포트폴리오의 특성을 나타내는 변수들로 유의하게 설명되는지 살펴봄으로써 스타일분석의 적용 가능성을 검정하였다. 이때 스타일의 분류에는 군집분석이, 설명변수의 유의성 검정에는 로지스틱회귀분석이 사용되었다. 분석 결과 로지스틱회귀분석의 유의성과 적합도는 매우 높게 나타났다. 그리고 스타일인자 중에서는 재무인자로서 총자본가치, 분산인자로서 자산의 수, 자산인자로서 접도폭, 경과연수, 평균자본가치(또는 평균연면적) 및 권역(GBD)이 유의한 것으로 나타났다. 모형의 적중률 또한 60% 이상으로, 스타일분석의 적용 가능성을 부정할 수 없는 수준이었다. PBSA는 모형구축 과정에서 방대한 시장자료가 요구되지만, 분석대상 포트폴리오에 대해서는 RBSA와 달리 장기간의 시계열자료를 필요로 하지 않는다. 따라서 운용 기간이 짧거나 신규로 설정되는 부동산펀드에 대해서도 적용이 가능한데, 이는 역사가 비교적 짧은 국내 부동산펀드시장에서 장점이 될 수 있다.
The applicability of style analysis on the office market in Seoul was tested by logistic regression using Core, Value-added and Opportunistic styles as dependent variable which were classified by cluster analysis using the risk of real estate portfolios measured through the standard deviation of returns. The empirical result suggests that 1) the significance and goodness-of-fit of logistic regression model was satisfactory, 2) among explanatory variables, the sum of capital value as financial factor, the number of properties as diversity factor, and the width of adjacent road, the age of building, the average capital value (or average GFA) and the region (GBD) were significant, and 3) the overall percentage of correct prediction was over 60%. This result shows the applicability of style analysis in this market. PBSA requires a lot of market data for building logistic regression equation, but it analyses style without any time series information about the target portfolio. This character could be an advantage in Korean market which doesn’t have long history of real estate fund.