부동산 시장은 시장참여자들 사이에 정보의 비대칭성과 거래비용 등, 시장의 마찰적 요인이 발생하게 되어, 가격이나 거래량의 변화 방향을 시장상황의 예측자료로 이용할 수 있는 비효율적 시장이다. 이에 따라 부동산 시장에 영향을 미치는 요인에 대한 연구가 활발히 이루어지게 되었다. 본 연구는 거시경제변수가 주거용 부동산 시장과 상업용 부동산시장에 미치는 영향에 대한 종합적인 분석을 목적으로 진행하였다. 시간적으로는 2009년 1월 부터 2016년 12월까지, 공간적으로는 서울시와 6대 광역시의 시계열 자료로 ...
부동산 시장은 시장참여자들 사이에 정보의 비대칭성과 거래비용 등, 시장의 마찰적 요인이 발생하게 되어, 가격이나 거래량의 변화 방향을 시장상황의 예측자료로 이용할 수 있는 비효율적 시장이다. 이에 따라 부동산 시장에 영향을 미치는 요인에 대한 연구가 활발히 이루어지게 되었다. 본 연구는 거시경제변수가 주거용 부동산 시장과 상업용 부동산시장에 미치는 영향에 대한 종합적인 분석을 목적으로 진행하였다. 시간적으로는 2009년 1월 부터 2016년 12월까지, 공간적으로는 서울시와 6대 광역시의 시계열 자료로 공적분 검정, 그랜저 인과관계 분석을 실시하였고, 자기오차수정모형(VECM)으로 충격반응분석을 하였다. 거시경제변수로는 CPI(소비자물가지수), 한국은행기준금리, 환율, GDP(Gross Domestic Product; 국내총생산), KOSPI를 사용하였으며, 부동산 시장을 대표하는 변수로는 주거용 부동산시장에서 아파트 매매 가격 지수, 상업용 부동산 시장은 평균 임대료 자료를 가지고 실증 분석을 진행하였다. 분석 결과, 한국은행기준금리는 서울을 포함한 6대 대도시의 주거용 부동산시장을 그랜져 인과하는 것으로 나타난 반면, 상업용 부동산시장에 대해서는 단 한곳에서도 그랜져 인과하지 않는 것으로 확인되었다. GDP는 서울, 인천, 광주의 주거용 부동산 시장을 인과하는 것으로 나타났고, 인천의 상업용 부동산 역시 그랜져 인과하는 것으로 확인되었다. KOSPI의 경우는 서울을 제외한 6대 대도시 주거용 부동산 시장 모두와 서울의 상업용 부동산 시장을 인과하는 것으로 확인되었으며, CPI는 서울, 인천, 부산, 대구, 광주의 주거용 부동산 시장과 인천, 부산 두 곳의 상업용 부동산 시장을 그랜져 인과하는 것으로 확인되었다. 환율의 경우에는 인천, 부산, 대구, 광주, 대전 등 서울과 울산의 주거용 부동산 시장을 제외한 모든 지역에서 인과관계가 나타났으며, 서울과 대전의 상업용 부동산 시장에서도 그랜져 인과 관계가 나타났다. 그랜져 인과관계 검정 후 각 거시변수들이 서울 및 6대 대도시의 주거용 부동산시장 과 상업용 부동산시장에 정(+)의 영향을 주는지 부(-)의 영향을 주는지에 대해 파악하기 위하여 충격반응 분석을 실시하였다. 분석 결과를 살펴보면, 주거용 부동산 시장의 경우 한국은행기준금리가 서울, 인천, 대구에서는 부(-)의 영향을 미치는 것으로 확인되었으며, 부산, 광주, 대전, 울산에서는 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. GDP의 경우에는 대구와 광주 지역을 제외한 모든 도시에서 정(+)의 관계가 확인되었다. KOSPI는 광주와 울산 두 도시를 제외한 모든 도시에서 정(+) 관계를 보이는 것으로 나타났다. CPI는 서울, 인천, 부산, 광주, 대전, 울산의 주거용 부동산 시장에 정(+)의 관계를 나타냈고, 환율의 경우 서울과 울산에서 정(+)의 관계가 확인된 반면에, 그 외 도시인 인천, 부산, 대구, 광주, 대전에서는 부(-)의 관계가 나타났다. 상업용 부동산 시장의 경우 한국은행기준금리가 대부분 정(+)의 관계를 나타냈으나, 광주에서만 부(-)의 영향을 미치는 것으로 확인 되었다. 서울, 인천, 광주, 울산은 GDP에 부(-)의 영향을 받는 것으로 나타났으며, 부산, 대전은 정(+)의 영향을 받는 것으로 나타났다. KOSPI의 경우 서울, 인천, 대구, 광주, 울산의 경우에는 (-)의 영향이, 부산, 대전에서는 정(+)의 영향이 확인되었다. CPI는 부산과 대전을 제외한 모든 도시에서 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었으며 , 환율의 경우 모든 도시에서 정(+)의 영향 관계에 있음이 나타났다. 위의 연구 결과를 통하여 거시경제변수가 서울 및 6개 광역시의 부동산 시장에 미치는 영향을 파악하여, 거시 경제 상황의 변화에 따른 충격을 예측하고 대비하는데 필요한 정보를 제공함에 본 연구의 의의가 있다.
부동산 시장은 시장참여자들 사이에 정보의 비대칭성과 거래비용 등, 시장의 마찰적 요인이 발생하게 되어, 가격이나 거래량의 변화 방향을 시장상황의 예측자료로 이용할 수 있는 비효율적 시장이다. 이에 따라 부동산 시장에 영향을 미치는 요인에 대한 연구가 활발히 이루어지게 되었다. 본 연구는 거시경제변수가 주거용 부동산 시장과 상업용 부동산시장에 미치는 영향에 대한 종합적인 분석을 목적으로 진행하였다. 시간적으로는 2009년 1월 부터 2016년 12월까지, 공간적으로는 서울시와 6대 광역시의 시계열 자료로 공적분 검정, 그랜저 인과관계 분석을 실시하였고, 자기오차수정모형(VECM)으로 충격반응분석을 하였다. 거시경제변수로는 CPI(소비자물가지수), 한국은행기준금리, 환율, GDP(Gross Domestic Product; 국내총생산), KOSPI를 사용하였으며, 부동산 시장을 대표하는 변수로는 주거용 부동산시장에서 아파트 매매 가격 지수, 상업용 부동산 시장은 평균 임대료 자료를 가지고 실증 분석을 진행하였다. 분석 결과, 한국은행기준금리는 서울을 포함한 6대 대도시의 주거용 부동산시장을 그랜져 인과하는 것으로 나타난 반면, 상업용 부동산시장에 대해서는 단 한곳에서도 그랜져 인과하지 않는 것으로 확인되었다. GDP는 서울, 인천, 광주의 주거용 부동산 시장을 인과하는 것으로 나타났고, 인천의 상업용 부동산 역시 그랜져 인과하는 것으로 확인되었다. KOSPI의 경우는 서울을 제외한 6대 대도시 주거용 부동산 시장 모두와 서울의 상업용 부동산 시장을 인과하는 것으로 확인되었으며, CPI는 서울, 인천, 부산, 대구, 광주의 주거용 부동산 시장과 인천, 부산 두 곳의 상업용 부동산 시장을 그랜져 인과하는 것으로 확인되었다. 환율의 경우에는 인천, 부산, 대구, 광주, 대전 등 서울과 울산의 주거용 부동산 시장을 제외한 모든 지역에서 인과관계가 나타났으며, 서울과 대전의 상업용 부동산 시장에서도 그랜져 인과 관계가 나타났다. 그랜져 인과관계 검정 후 각 거시변수들이 서울 및 6대 대도시의 주거용 부동산시장 과 상업용 부동산시장에 정(+)의 영향을 주는지 부(-)의 영향을 주는지에 대해 파악하기 위하여 충격반응 분석을 실시하였다. 분석 결과를 살펴보면, 주거용 부동산 시장의 경우 한국은행기준금리가 서울, 인천, 대구에서는 부(-)의 영향을 미치는 것으로 확인되었으며, 부산, 광주, 대전, 울산에서는 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. GDP의 경우에는 대구와 광주 지역을 제외한 모든 도시에서 정(+)의 관계가 확인되었다. KOSPI는 광주와 울산 두 도시를 제외한 모든 도시에서 정(+) 관계를 보이는 것으로 나타났다. CPI는 서울, 인천, 부산, 광주, 대전, 울산의 주거용 부동산 시장에 정(+)의 관계를 나타냈고, 환율의 경우 서울과 울산에서 정(+)의 관계가 확인된 반면에, 그 외 도시인 인천, 부산, 대구, 광주, 대전에서는 부(-)의 관계가 나타났다. 상업용 부동산 시장의 경우 한국은행기준금리가 대부분 정(+)의 관계를 나타냈으나, 광주에서만 부(-)의 영향을 미치는 것으로 확인 되었다. 서울, 인천, 광주, 울산은 GDP에 부(-)의 영향을 받는 것으로 나타났으며, 부산, 대전은 정(+)의 영향을 받는 것으로 나타났다. KOSPI의 경우 서울, 인천, 대구, 광주, 울산의 경우에는 (-)의 영향이, 부산, 대전에서는 정(+)의 영향이 확인되었다. CPI는 부산과 대전을 제외한 모든 도시에서 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었으며 , 환율의 경우 모든 도시에서 정(+)의 영향 관계에 있음이 나타났다. 위의 연구 결과를 통하여 거시경제변수가 서울 및 6개 광역시의 부동산 시장에 미치는 영향을 파악하여, 거시 경제 상황의 변화에 따른 충격을 예측하고 대비하는데 필요한 정보를 제공함에 본 연구의 의의가 있다.
The real estate market is an inefficient market. Inefficient markets result in friction between market participants, enabling information to predict market conditions. As a result, research was actively carried out on the factors that affect the real estate market. This study is intended to pro...
The real estate market is an inefficient market. Inefficient markets result in friction between market participants, enabling information to predict market conditions. As a result, research was actively carried out on the factors that affect the real estate market. This study is intended to provide a comprehensive analysis of the impact of macroeconomic variables on the residential and commercial real estate markets. From January 2009 to December 2016, time series data were used in the Seoul Metropolitan Government and the six largest metropolitan areas. The macroeconomic variable used the CPI, the Bank of Korea, the exchange rate, the exchange rate, and the KOSPI. As a parameter representing the real estate market, the residential real estate market uses the average sale price, and the commercial property market uses average rent data. As a result of the analysis, the Bank of Korea base rate affected the residential real estate market in six major cities, including Seoul, and showed no impact on the commercial real estate market at all. GDP is attributable to the residential property market in Seoul, Incheon and Gwangju. The KOSPI has been confirmed to follow the residential real estate market in six major cities besides Seoul, and the CPI was confirmed to be responsible for the residential real-estate market in Seoul, Incheon, Busan, Daegu and Gwangju, and the commercial property market in Incheon and Busan. In the case of exchange rates, Causal relationship emerged in Incheon, Busan, Daegu, Gwangju and Daejeon, and commercial real estate markets in Seoul and Daejeon. Impact reaction analysis was carried out after granger causality test. The analysis showed that the Bank of Korea's benchmark interest rates were negative for Seoul, Incheon, and Daegu, and were positive for Busan, Gwangju, Daejeon and Ulsan. As for GDP, positive relationships have been identified in all cities except Daegu and Gwangju. The KOSPI has had negative relations in both Gwangju and Ulsan. The CPI showed positive relationships between Seoul, Incheon, Busan, Gwangju, Daejeon, and Ulsan in residential areas, and the positive relationship between Seoul and Ulsan was confirmed in Seoul and Ulsan. For commercial property markets, the BOK's benchmark interest rate has been mostly positive, but it has proved negative effects in Gwangju alone. The negative effects of Seoul, Incheon, Gwangju and Ulsan were negatively influenced by Seoul, and Busan and Daejeon were found to be affected by Chung. In the case of the KOSPI, Seoul, Incheon, Daegu, Gwangju and Ulsan were negatively influenced by the negative effects in Busan, Busan and Daejeon. The CPI has been confirmed negatively in Busan and Daejeon. Finally, the exchange rate appears to be in a positive relationship in every city. Based on the above findings, the study of the impact of macroeconomic variables on the real estate market in Seoul and the six metropolitan cities is meaningful in providing the information needed to predict and prepare for the impact of the macroeconomic situation.
The real estate market is an inefficient market. Inefficient markets result in friction between market participants, enabling information to predict market conditions. As a result, research was actively carried out on the factors that affect the real estate market. This study is intended to provide a comprehensive analysis of the impact of macroeconomic variables on the residential and commercial real estate markets. From January 2009 to December 2016, time series data were used in the Seoul Metropolitan Government and the six largest metropolitan areas. The macroeconomic variable used the CPI, the Bank of Korea, the exchange rate, the exchange rate, and the KOSPI. As a parameter representing the real estate market, the residential real estate market uses the average sale price, and the commercial property market uses average rent data. As a result of the analysis, the Bank of Korea base rate affected the residential real estate market in six major cities, including Seoul, and showed no impact on the commercial real estate market at all. GDP is attributable to the residential property market in Seoul, Incheon and Gwangju. The KOSPI has been confirmed to follow the residential real estate market in six major cities besides Seoul, and the CPI was confirmed to be responsible for the residential real-estate market in Seoul, Incheon, Busan, Daegu and Gwangju, and the commercial property market in Incheon and Busan. In the case of exchange rates, Causal relationship emerged in Incheon, Busan, Daegu, Gwangju and Daejeon, and commercial real estate markets in Seoul and Daejeon. Impact reaction analysis was carried out after granger causality test. The analysis showed that the Bank of Korea's benchmark interest rates were negative for Seoul, Incheon, and Daegu, and were positive for Busan, Gwangju, Daejeon and Ulsan. As for GDP, positive relationships have been identified in all cities except Daegu and Gwangju. The KOSPI has had negative relations in both Gwangju and Ulsan. The CPI showed positive relationships between Seoul, Incheon, Busan, Gwangju, Daejeon, and Ulsan in residential areas, and the positive relationship between Seoul and Ulsan was confirmed in Seoul and Ulsan. For commercial property markets, the BOK's benchmark interest rate has been mostly positive, but it has proved negative effects in Gwangju alone. The negative effects of Seoul, Incheon, Gwangju and Ulsan were negatively influenced by Seoul, and Busan and Daejeon were found to be affected by Chung. In the case of the KOSPI, Seoul, Incheon, Daegu, Gwangju and Ulsan were negatively influenced by the negative effects in Busan, Busan and Daejeon. The CPI has been confirmed negatively in Busan and Daejeon. Finally, the exchange rate appears to be in a positive relationship in every city. Based on the above findings, the study of the impact of macroeconomic variables on the real estate market in Seoul and the six metropolitan cities is meaningful in providing the information needed to predict and prepare for the impact of the macroeconomic situation.
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