Too Late To Lean Against The Wind

Abstract

This paper estimates a nonlinear SVAR model to study the trade-offs in leaning against the wind in regimes characterized by the Bubble vs Normal housing market. This is achieved by combining TVAR approach and SVAR Identification. I find that in the Bubble regime where house price to income ratio shows an upward trend, leaning against wind policy faces more stronger and prolonged trade-offs between output and house prices. In particular, one year after one percentage point monetary policy shock, the percentage point change in house price growth rate(%p) per percentage loss in output(%) is 3.54 in the Normal regime and 1.53 in the Bubble regime. That is, central banks should take more output loss to curb house prices during house price peaks. Meanwhile, I find that the ratio of house price loss relative to output is 2.58 in a single regime model which does not allow a regime shift. This implies that if one dose not consider the threshold effect in leaning against the wind, there is a serious risk of either under or over estimation.

본고는 부동산 시장의 버블 유무에 따른 역풍정책(Leaning against the wind)의 상충관계(Trade-off)를 비교하기 위해 Bubble vs Normal regime의 비선형 SVAR 모형을 추정하였다. 구체적으로 TVAR 모형과 구조적 식별법 (SVAR Identification)을 결합한 T-SVAR 방법론을 사용하였으며, 추정결과 소득 대비 부동산 가격 비율이 상방 추세를 보이는 Bubble regime에서 역풍정책이 더 강력하고 지속적인 상충관계에 직면하는 것으로 나타났다. 구체적으로 1%p 예측하지 못한 통화정책 충격에 대해 4분기 이후 GDP 1% 감소 대비 부동산 가격 증가율 감소분(%p)은 Normal regime에서 3.54, Bubble regime하에서 1.53으로 추정되었다. 이는 부동산 시장에 이미 버블이 형성된 이후 시점부터는 중앙은행이 동일한 부동산 가격 하락 효과를 위해 더 많은 성장률의 희생을 감수해야함을 시사한다. 한편 Regime shift 를 고려하지 않은 Single regime 모형에서는 동 수치가 2.58로 추정되었다. 이는 역풍정책의 효과 및 상충관계 분석에 있어 부동산 시장에 따른 정책 타이밍을 고려하지 않는 경우 과소/과대평가의 위험이 존재함을 시사한다.