거시경제변수가 주택가격에 미치는 영향

Abstract

제주특별자치도는 최근 급격한 부동산 가격 상승을 경험한 지역으로, 부동산 시장의 급격한 변동이 지역사회의 주요 이슈이자 사회문제로 거론되고 있다. 따라서 장래 시장 상황의 예측과 지역 부동산 시장에 대한 정책적 시사점을 도출하기 위해 가격 상승의 원인을 진단하는 작업이 필요하다. 그러나 지금까지 학계에서는 제주 부동산 시장에 시계열 거시경제변수가 미친 영향에 대한 분석이 미진한 상황이다. 이에 본 연구는 어떠한 변수가 부동산 시장의 가격 변동에 영향을 미쳤는지를 확인하기 위해 부동산 시장 가격 형성 모형을 토대로 변수를 선정하고 변수 간 상관관계를 시계열 모형으로 분석하였다. 부동산 시장에서의 가격 형성 메커니즘을 확인하기 위해 DiPasquale and Wheaton의 4사분면 모형과, 인구·자산 수익률·금융 유동성 등 시계열 경제변수가 부동산 시장에 미친 영향에 대해 시계열 분석을 수행한 국내외의 선행연구를 검토하였으며, 제주도 부동산 시장에 대한 선행연구도 확인하였다. 검토한 선행연구를 바탕으로 가구 수 증가, 전세가율, 요구불예금, 저축성예금, 주택담보대출, 주택담보대출금리를 설명변수로 지정하였으며, 주택가격의 지표로는 한국감정원의 아파트 실거래가격지수를 사용하였다. 분석 과정은 다음과 같다. 먼저 데이터의 기초통계와 시계열 차트를 확인하였다. 다음으로 각 변수들에 대해 단위근 검정을 수행하여 변수들이 모두 1차 단위근을 보유하고 있음을 확인하였다. 이어서 각 변수쌍에 대해 공적분 검정을 수행하여 공적분 관계가 있는 것으로 확인된 변수쌍을 구하였다. 해당 변수쌍들에 대해 VECM의 오차수정장치(ECT) 유의성 분석을 통하여 인과관계를 검정하였다. 인과관계 검정을 통해 변수 간의 인과성 흐름을 정리하고, 이를 바탕으로 투입변수 가운데 방정식을 세워 VECM 분석을 수행하여 장기탄력성을 뜻하는 공적분 회귀식을 구하고 충격반응분석 및 예측오차 분산분해 분석을 수행하였다. 결과는 다음과 같다. 공적분 회귀식을 통해 주택가격은 장기적으로 요구불예금, 저축성예금과 비례하고 주택담보대출금리 및 가구 수 증가와는 반비례함을 확인하였다. 그러나 충격반응분석 결과 각 변수에 단기적으로 발생한 충격에 대해서 장기 상관관계와는 다른 반응을 보였다. 주택담보대출금리와 요구불예금에 발생한 충격에 대해서는 장기 상관관계와 동일한 방향으로 반응하였으나, 가구 수 증가와 저축성예금에 발생한 충격은 장기 상관관계와 반대 방향으로 반응하였다. 마지막으로 예측오차 분산분해를 수행하여 주택가격 변동에 있어서 각 변수들의 설명력은 주택가격 스스로가 제일 컸으며 가구 수 증가와 금리에 비해 통화량 변수의 설명력은 낮았다는 점을 확인하였다.

Jeju is the region recently experienced the dramatic rise of real estate price, thus the heavy fluctuation of real estate market has became the critical issue of local society. Therefore it is needed to diagnose the cause of price increase in order to forecast the future market status and get the policy implication on the local real estate market. However, the analysis of time series macroeconomic factor's effect on Jeju's real estate market has not been fully developed yet. This study has chosen the variables based on the real estate market pricing model and analyzed the correlation between the variables with time series model to confirm which factor has influenced on fluctuation of real estate market. In order to identify the pricing mechanism of the real estate market, 4 Quadrant model of DiPasquale and Wheaton, precedent study of time series analysis about the effect of economic factors such as population, yields, financial liquidity on the real estate market, and precedent study about real estate market of Jeju were examined. Based on the precedent study, net growth of household, deposit-price ratio of housing, demand deposits and saving deposits of local bank, the amount and interest of housing mortgage loan were designated as explanatory variables, and the indicator of house price was the index for Apartment Housing Index presented by Korea Appraisal Board. Analysis process is as below. First, basic statistics and time series chart were examined. Then each of variables were confirmed to have a unit root through the unit root test. Next, through the cointegration test, pairs of variables with long-term relationship were deducted, and the causality was tested with the error correction term significance analysis of the vector error correction model(VECM). By the result of the causality test, flow of the causality among the variables was organized. Then VECM analysis was conducted based on the organized data in order to find cointegration coefficients which mean the long-run elasticity, then impulse response analysis and forecast error variance decomposition was also conducted. Followings are the results. By the cointegrating equation, house price is in proportion to demand deposits and saving deposits, and is in inverse proportion to loan interest and household growth in the long term. However, the impulse response analysis on each variables has shown different results when its compared to the long term relationship. The shock on the loan interest and the demand deposits reacted the same direction with the long term relationship, but on the household growth and saving deposits, the direction was inversed. Lastly, forecast error variance decomposition was performed. From the result, in the house price fluctuation house price itself had a largest explanation power, and the volume of currencys explanation power was quite small.