재정가격결정모형을 이용한 지가 및 아파트 가격과 거시경제변수의 관계에 관한 실증적 연구 (An)empirical study on the interrelation between land price, apartment price and macroeconomic variables in the arbitrage pricing model원문보기
본 논문은 부동산수익률을 이용한 재정가격결정모형의 적용가능성 및 부동산수익률과 거시경제변수와의 관련성에 관한 연구로서 크게 3가지의 연구문제로 나누어 볼 수 있다. 첫째는 부동산수익률의 가격결정에 영향을 미치는 공통요인의 수가 몇 개인가 하는 문제이며, 둘째는 부동산수익률 관련 포트폴리오의 요인구조는 표본의 크기, 표본의 지역에 관계없이 안정적인가 하는 문제이고, 셋째는 부동산수익률 관련 공통요인의 경제적 의미는 무엇인가 하는 문제이다. 본 논문에서는 부동산수익률 중 토지수익률과 아파트수익률을 중심으로 살펴보았다. 토지수익률에 대한 재정가격결정모형의 실증적 검증을 위하여 1990년 1/4분기부터 2004년 4/4분기까지의 212개 시ㆍ군 ㆍ구의 건설교통부 발표 지가변동률 자료를 지가수익률 자료로 사용하였으며, 아파트수익률 자료로서 (주)부동산 114에서 조사한 서울지역 250개 아파트의 월별 실제 거래가격을 2000년 1월에서 2005년 12월까지(72개월)의 가격의 월별 상승률을 구하여 사용하였다. 부동산수익률에 체계적으로 영향을 미치는 변수를 부동산 가격결정모형과 기존의 선행연구를 통해 20개의 거시경제변수를 선정하였으며, 이를 ...
본 논문은 부동산수익률을 이용한 재정가격결정모형의 적용가능성 및 부동산수익률과 거시경제변수와의 관련성에 관한 연구로서 크게 3가지의 연구문제로 나누어 볼 수 있다. 첫째는 부동산수익률의 가격결정에 영향을 미치는 공통요인의 수가 몇 개인가 하는 문제이며, 둘째는 부동산수익률 관련 포트폴리오의 요인구조는 표본의 크기, 표본의 지역에 관계없이 안정적인가 하는 문제이고, 셋째는 부동산수익률 관련 공통요인의 경제적 의미는 무엇인가 하는 문제이다. 본 논문에서는 부동산수익률 중 토지수익률과 아파트수익률을 중심으로 살펴보았다. 토지수익률에 대한 재정가격결정모형의 실증적 검증을 위하여 1990년 1/4분기부터 2004년 4/4분기까지의 212개 시ㆍ군 ㆍ구의 건설교통부 발표 지가변동률 자료를 지가수익률 자료로 사용하였으며, 아파트수익률 자료로서 (주)부동산 114에서 조사한 서울지역 250개 아파트의 월별 실제 거래가격을 2000년 1월에서 2005년 12월까지(72개월)의 가격의 월별 상승률을 구하여 사용하였다. 부동산수익률에 체계적으로 영향을 미치는 변수를 부동산 가격결정모형과 기존의 선행연구를 통해 20개의 거시경제변수를 선정하였으며, 이를 요인분석을 실시하여 경기 및 생산 관련 요인, 부동산시장요인, 금리요인, 통화요인, 건설시장요인으로 분류하고 이 5개의 요인을 대표하는 대용변수로서 경기종합지수(동행), 연립주택 전세가격지수, 회사채수익률, 총유동성, 건축허가면적를 각각 선정하였다. 본 연구는 지가의 재정가격결정모형의 검증을 위해 표본지역의 수를 20개, 30개, 40개, 50개 지역으로 구성한 포트폴리오를 각각 4개 그룹으로 나누어, 주성분분석에 의한 요인분석을 실시하고 요인 적재치와 포트폴리오의 평균수익률을 종속변수로 하여 횡단면 다중회귀분석을 실시하였으며, 표본지역을 대도시(광역시 이상의 구 지역), 중소도시(도 지역의 시), 군 지역으로 나누고 표본지역수를 30개 지역으로 구분하고 각 지역마다 2개의 포트폴리오를 작성하였다. 또한 공통요인의 경제적 의미를 파악하기 위해 각 포트폴리오의 요인점수와 거시경제변수를 이용하여 정준상관분석을 실시하였다. 본 연구를 통해 분석된 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째는 포트폴리오의 표본수가 증가할 때 지가에 영향을 미치는 공통요인은 대체로 증가하는 것으로 볼 수 있으며, 모형 자체의 타당성은 1% 이하의 수준에서 유의한 것으로 나타났다. 둘째로 표본수의 증가에 따라 공통요인이 증가함에도 불구하고 모든 포트폴리오에서 2～3개의 유의한 공통요인이 도출되었다. 셋째로 요인구조의 안정성에서 살펴보면 20개, 30, 40의 지역으로 이루어진 포트폴리오의 경우 요인구조가 안정적으로 도출되었으며, 50개의 지역으로 이루어진 포트폴리오의 경우 다소 불안정한 것으로 도출되었다. 넷째로 각 포트폴리오의 요인점수와 거시경제변수를 이용하여 정준상관분석을 실시하여 분석한 결과 유의한 거시경제변수는 연립주택전세 가격지수(부동산시장요인)와 총유동성(통화요인)으로 분석되었다. 다섯째 지역규모별로 각 2개의 포트폴리오를 구성하여 요인 적재치와 평균수익률을 다중 회귀하여 구한 값은 통계적으로 유의하였으며, 유의한 공통요인도 표본지역수에 따른 포트폴리오보다 작은 1개 내지 2개의 유의한 공통요인이 도출되었다. 대도시 및 중소도시의 경우 유의적 공통요인 중 두 번째 요인이 모든 포트폴리오에서 5% 이하의 수준에서 유의한 것으로 도출되었다. 또한 본 연구는 아파트 가격의 수익률의 재정가격결정모형 검증을 위해 표본 아파트의 수를 20개, 30개, 40개, 50개 아파트로 구성한 포트폴리오를 각각 4개 그룹으로 나누어 주성분분석에 의한 요인분석을 실시하고, 요인 적재치와 포트폴리오의 평균수익률을 종속변수로 하여 횡단면 다중회귀분석을 실시하였다. 또한 공통요인의 경제적 의미를 파악하기 위해 각 포트폴리오의 요인점수와 거시경제변수를 이용하여 정준상관분석을 실시하였다. 본 연구를 통해 분석된 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째는 포트폴리오의 표본수가 증가할 때 아파트 가격에 영향을 미치는 공통요인은 대체로 증가하는 것으로 볼 수 있으며, 모형 자체의 타당성은 대체로 5% 이하의 수준에서 유의한 것으로 나타났다. 둘째로 표본수의 증가에 따라 공통요인이 증가함에도 불구하고 모든 포트폴리오에서 2～4개의 유의한 공통요인이 도출되었다. 셋째로 각 포트폴리오의 요인점수와 거시경제변수를 이용하여 정준상관분석을 실시하여 분석한 결과 유의한 거시경제변수는 경기종합지수(동행)(경기 및 생산 관련 요인)와 총유동성(통화요인)로 분석되었다. 본 연구는 마지막으로 지가수익률과 아파트가격수익률의 비교를 통해 어떠한 차이가 있는지를 밝혀 봄으로써 지가에 대한 정보이용자들의 대응과 아파트에 대한 정보이용자들의 대응이 달라야 함을 보여 주었다. 본 연구를 통해 분석된 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째로 아파트 가격에 영향을 미치는 요인이 토지의 가격에 영향을 미치는 요인에 비하여 많음을 알 수 있으며, 토지의 경우 대체로 한 가지의 중요한 요인에 의해 전국의 토지 가격이 동반하여 움직이는 경향이 있음을 보여 주고 있다. 둘째로 토지 가격에 유의하게 영향을 미치는 경제변수는 연립주택 전세가격지수, 즉 부동산수익요인과 총유동성, 즉 통화요인에 의한 영향을 받는 것으로 분석되었으며, 아파트 가격의 경우 경기종합지수(동행), 즉 경기요인과 총유동성, 즉 통화요인에 의해 영향을 받는 것으로 분석되었다. 셋째로 토지 가격에 유의하게 영향을 미치는 경제변수 중에 계수 값()이 가장 큰 변수는 연립주택 전세가격지수, 즉 부동산수익요인이며, 아파트 가격에 유의하게 영향을 미치는 경제변수 중에 계수 값()이 가장 큰 변수는 경기종합지수(동행), 즉 실물경기요인과 총유동성, 즉 통화요인인 것으로 분석되었다. 본 연구에서 실시한 일련의 지가와 아파트 가격의 재정가격결정모형의 실증적 분석을 통해 도출된 결과는 지가와 아파트 가격의 가격구조에 대한 새로운 접근을 시도했다는 점에서 의의가 있으나, 몇 가지 모형 자체의 한계점 및 자료의 한계로 인하여 해결해야 할 문제를 가지고 있는 것을 확인되었다. 그러나 이런 한계점에도 불구하고 현재의 연구를 토대로 거시경제변수를 이용하여 적용 가능한 지가 및 아파트 가격 예측모형으로 확장하는 연구가 계속되어야 할 것이다.
본 논문은 부동산수익률을 이용한 재정가격결정모형의 적용가능성 및 부동산수익률과 거시경제변수와의 관련성에 관한 연구로서 크게 3가지의 연구문제로 나누어 볼 수 있다. 첫째는 부동산수익률의 가격결정에 영향을 미치는 공통요인의 수가 몇 개인가 하는 문제이며, 둘째는 부동산수익률 관련 포트폴리오의 요인구조는 표본의 크기, 표본의 지역에 관계없이 안정적인가 하는 문제이고, 셋째는 부동산수익률 관련 공통요인의 경제적 의미는 무엇인가 하는 문제이다. 본 논문에서는 부동산수익률 중 토지수익률과 아파트수익률을 중심으로 살펴보았다. 토지수익률에 대한 재정가격결정모형의 실증적 검증을 위하여 1990년 1/4분기부터 2004년 4/4분기까지의 212개 시ㆍ군 ㆍ구의 건설교통부 발표 지가변동률 자료를 지가수익률 자료로 사용하였으며, 아파트수익률 자료로서 (주)부동산 114에서 조사한 서울지역 250개 아파트의 월별 실제 거래가격을 2000년 1월에서 2005년 12월까지(72개월)의 가격의 월별 상승률을 구하여 사용하였다. 부동산수익률에 체계적으로 영향을 미치는 변수를 부동산 가격결정모형과 기존의 선행연구를 통해 20개의 거시경제변수를 선정하였으며, 이를 요인분석을 실시하여 경기 및 생산 관련 요인, 부동산시장요인, 금리요인, 통화요인, 건설시장요인으로 분류하고 이 5개의 요인을 대표하는 대용변수로서 경기종합지수(동행), 연립주택 전세가격지수, 회사채수익률, 총유동성, 건축허가면적를 각각 선정하였다. 본 연구는 지가의 재정가격결정모형의 검증을 위해 표본지역의 수를 20개, 30개, 40개, 50개 지역으로 구성한 포트폴리오를 각각 4개 그룹으로 나누어, 주성분분석에 의한 요인분석을 실시하고 요인 적재치와 포트폴리오의 평균수익률을 종속변수로 하여 횡단면 다중회귀분석을 실시하였으며, 표본지역을 대도시(광역시 이상의 구 지역), 중소도시(도 지역의 시), 군 지역으로 나누고 표본지역수를 30개 지역으로 구분하고 각 지역마다 2개의 포트폴리오를 작성하였다. 또한 공통요인의 경제적 의미를 파악하기 위해 각 포트폴리오의 요인점수와 거시경제변수를 이용하여 정준상관분석을 실시하였다. 본 연구를 통해 분석된 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째는 포트폴리오의 표본수가 증가할 때 지가에 영향을 미치는 공통요인은 대체로 증가하는 것으로 볼 수 있으며, 모형 자체의 타당성은 1% 이하의 수준에서 유의한 것으로 나타났다. 둘째로 표본수의 증가에 따라 공통요인이 증가함에도 불구하고 모든 포트폴리오에서 2～3개의 유의한 공통요인이 도출되었다. 셋째로 요인구조의 안정성에서 살펴보면 20개, 30, 40의 지역으로 이루어진 포트폴리오의 경우 요인구조가 안정적으로 도출되었으며, 50개의 지역으로 이루어진 포트폴리오의 경우 다소 불안정한 것으로 도출되었다. 넷째로 각 포트폴리오의 요인점수와 거시경제변수를 이용하여 정준상관분석을 실시하여 분석한 결과 유의한 거시경제변수는 연립주택전세 가격지수(부동산시장요인)와 총유동성(통화요인)으로 분석되었다. 다섯째 지역규모별로 각 2개의 포트폴리오를 구성하여 요인 적재치와 평균수익률을 다중 회귀하여 구한 값은 통계적으로 유의하였으며, 유의한 공통요인도 표본지역수에 따른 포트폴리오보다 작은 1개 내지 2개의 유의한 공통요인이 도출되었다. 대도시 및 중소도시의 경우 유의적 공통요인 중 두 번째 요인이 모든 포트폴리오에서 5% 이하의 수준에서 유의한 것으로 도출되었다. 또한 본 연구는 아파트 가격의 수익률의 재정가격결정모형 검증을 위해 표본 아파트의 수를 20개, 30개, 40개, 50개 아파트로 구성한 포트폴리오를 각각 4개 그룹으로 나누어 주성분분석에 의한 요인분석을 실시하고, 요인 적재치와 포트폴리오의 평균수익률을 종속변수로 하여 횡단면 다중회귀분석을 실시하였다. 또한 공통요인의 경제적 의미를 파악하기 위해 각 포트폴리오의 요인점수와 거시경제변수를 이용하여 정준상관분석을 실시하였다. 본 연구를 통해 분석된 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째는 포트폴리오의 표본수가 증가할 때 아파트 가격에 영향을 미치는 공통요인은 대체로 증가하는 것으로 볼 수 있으며, 모형 자체의 타당성은 대체로 5% 이하의 수준에서 유의한 것으로 나타났다. 둘째로 표본수의 증가에 따라 공통요인이 증가함에도 불구하고 모든 포트폴리오에서 2～4개의 유의한 공통요인이 도출되었다. 셋째로 각 포트폴리오의 요인점수와 거시경제변수를 이용하여 정준상관분석을 실시하여 분석한 결과 유의한 거시경제변수는 경기종합지수(동행)(경기 및 생산 관련 요인)와 총유동성(통화요인)로 분석되었다. 본 연구는 마지막으로 지가수익률과 아파트가격수익률의 비교를 통해 어떠한 차이가 있는지를 밝혀 봄으로써 지가에 대한 정보이용자들의 대응과 아파트에 대한 정보이용자들의 대응이 달라야 함을 보여 주었다. 본 연구를 통해 분석된 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째로 아파트 가격에 영향을 미치는 요인이 토지의 가격에 영향을 미치는 요인에 비하여 많음을 알 수 있으며, 토지의 경우 대체로 한 가지의 중요한 요인에 의해 전국의 토지 가격이 동반하여 움직이는 경향이 있음을 보여 주고 있다. 둘째로 토지 가격에 유의하게 영향을 미치는 경제변수는 연립주택 전세가격지수, 즉 부동산수익요인과 총유동성, 즉 통화요인에 의한 영향을 받는 것으로 분석되었으며, 아파트 가격의 경우 경기종합지수(동행), 즉 경기요인과 총유동성, 즉 통화요인에 의해 영향을 받는 것으로 분석되었다. 셋째로 토지 가격에 유의하게 영향을 미치는 경제변수 중에 계수 값()이 가장 큰 변수는 연립주택 전세가격지수, 즉 부동산수익요인이며, 아파트 가격에 유의하게 영향을 미치는 경제변수 중에 계수 값()이 가장 큰 변수는 경기종합지수(동행), 즉 실물경기요인과 총유동성, 즉 통화요인인 것으로 분석되었다. 본 연구에서 실시한 일련의 지가와 아파트 가격의 재정가격결정모형의 실증적 분석을 통해 도출된 결과는 지가와 아파트 가격의 가격구조에 대한 새로운 접근을 시도했다는 점에서 의의가 있으나, 몇 가지 모형 자체의 한계점 및 자료의 한계로 인하여 해결해야 할 문제를 가지고 있는 것을 확인되었다. 그러나 이런 한계점에도 불구하고 현재의 연구를 토대로 거시경제변수를 이용하여 적용 가능한 지가 및 아파트 가격 예측모형으로 확장하는 연구가 계속되어야 할 것이다.
The Arbitrage Pricing Model (APM) formulated by Ross offers a testable alternative to the well-known Capital Asset Pricing Model(CAPM) introduced by Sharpe, Linter and Mossin. The APM suggests that the return of a capital asset in equilibrium can be explained by a linear combination of several facto...
The Arbitrage Pricing Model (APM) formulated by Ross offers a testable alternative to the well-known Capital Asset Pricing Model(CAPM) introduced by Sharpe, Linter and Mossin. The APM suggests that the return of a capital asset in equilibrium can be explained by a linear combination of several factors. The paper aims to investigate factor structure of land price, apartment price and to interpret economic meaning of significant factors using Arbitrage Pricing Model(APM) Two Steps were taken to test the APM. The first is to determine the number of significant common factors and to test explanatory power of the APM and to test the stability of the factor structure on security returns using factor analysis and regression analysis. The second step is to solve some problems in testing APM and to interpret the economic meaning of significant factors using canonical correlation analysis. In this study, the samples of 212 areas are selected for the data of land price change from 1990 to 2004 And the samples of 250 apartment are selected for the data of apartment price change from 2000 to 2005. The sizes of portfolios were structured as 20, 30, 40, 50 areas. The results are summarized as follow : Firstly, we performed factor analysis with 20 macroeconomic variables to summarize the information contained in 20 macroeconomic variables. We extracted five factors through this factor analysis, and then selected surrogate variables representing for the extracted five factors are Composite indexes of business indicators, tenement housing Chonse Price index, Yields of corporate bonds, Real change rate in money supply(M3), Real change rate in Permission of construction area Secondly, we performed factor analysis the sizes of portfolios 20, 30, 40, 50 land and apartment areas. we observed superior explanatory power of APM. The numbers of significant factors were increased as the size of the portfolio became bigger, Also, the structure of factors were found not to be stable when different samples were used. Thirdly, the corresponding factor scores of significant factors were used as the dependent variables while the five economic variables were used as the independent variables. The result showed that the economically significant factors in land market were tenement housing Chonse Price index, Real change rate in money supply(M3). and the economically significant factors in apartment market were Composite indexes of business indicators, Real change rate in money supply(M3). From the empirical evidence presented above, we can conclude that the Arbitrage pricing model seems to be a reasonable model for explaining variation in asset returns.
The Arbitrage Pricing Model (APM) formulated by Ross offers a testable alternative to the well-known Capital Asset Pricing Model(CAPM) introduced by Sharpe, Linter and Mossin. The APM suggests that the return of a capital asset in equilibrium can be explained by a linear combination of several factors. The paper aims to investigate factor structure of land price, apartment price and to interpret economic meaning of significant factors using Arbitrage Pricing Model(APM) Two Steps were taken to test the APM. The first is to determine the number of significant common factors and to test explanatory power of the APM and to test the stability of the factor structure on security returns using factor analysis and regression analysis. The second step is to solve some problems in testing APM and to interpret the economic meaning of significant factors using canonical correlation analysis. In this study, the samples of 212 areas are selected for the data of land price change from 1990 to 2004 And the samples of 250 apartment are selected for the data of apartment price change from 2000 to 2005. The sizes of portfolios were structured as 20, 30, 40, 50 areas. The results are summarized as follow : Firstly, we performed factor analysis with 20 macroeconomic variables to summarize the information contained in 20 macroeconomic variables. We extracted five factors through this factor analysis, and then selected surrogate variables representing for the extracted five factors are Composite indexes of business indicators, tenement housing Chonse Price index, Yields of corporate bonds, Real change rate in money supply(M3), Real change rate in Permission of construction area Secondly, we performed factor analysis the sizes of portfolios 20, 30, 40, 50 land and apartment areas. we observed superior explanatory power of APM. The numbers of significant factors were increased as the size of the portfolio became bigger, Also, the structure of factors were found not to be stable when different samples were used. Thirdly, the corresponding factor scores of significant factors were used as the dependent variables while the five economic variables were used as the independent variables. The result showed that the economically significant factors in land market were tenement housing Chonse Price index, Real change rate in money supply(M3). and the economically significant factors in apartment market were Composite indexes of business indicators, Real change rate in money supply(M3). From the empirical evidence presented above, we can conclude that the Arbitrage pricing model seems to be a reasonable model for explaining variation in asset returns.
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