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문제 정의
- 본 연구에서는 이와 같은 선행연구들에서 분석된 리츠와 부동산, 주식, 경기변동에 대한 관계를 기반으로, 각 지표들을 시계열 분석하여 리츠 수익률에 영향을 주는 주요 요인들을 도줄하고자 한다.
- 동행지수인 건축허가면적과 건축 착공면적, 부동산 경기 지수인 오피스 임대지수와 주택매매가격지수를 분석 대상으로 선정하여 리츠와 시계열 분석하였다. 이를 통하여 리츠와 영향 관계가 있는 요인들의 영향정도를 분석하고자 한다.
- KISVALUE 자료를 참고하였다. 현재의 주가를 과거의 주가와 비교하려면 수정주가》로 분석하여야 하므로, 본 연구에서는 리츠의 수정주가를 대상으로 다른 지표들과의 관계를 분석하였다. 그림 1은 리츠 수정주가와 건설 코스피 지수의 변화와를 나타낸 것이며, 음영이 된 기간은 기준순환일0로서 정점 (2002년 12월)부터 저점 (2005년 4월)까지의 수축국면을 나타낸 것이다.
제안 방법
- 각 지표들 간의 시계열분석을 위하여 공통된 분석기간을 설정하였으며, 각 지표들의 시계열 분석절차는 다음과 같다.
- 이럴 경우에 계절 조정 방법을 수행한다. 계절변동에 따른 조정을 위하여 SPSS 15.0을 사용하여 자기회귀함수 (ACF: Auto-Correlations Function)와 편자기회귀함수 (PACF: Partial Auto-Correlations 九nction)를 분석하여 계절성 조정 여부를 판단하였으며, EViews 6을 사용하여 계절성을 조정하였다. 그림 5는 리츠 수정주가와 건축착공면적에 대하여 자기 상관 함수를 분석한 것이다.
- 공적분 관계가 존재하는 것으로 분석되었으므로 리츠 수정주가와 건축허가 면적을 대상으로 벡터오차수정모 형을 분석하였다.
- 건설경기의 선 . 동행지수인 건축허가면적과 건축 착공면적, 부동산 경기 지수인 오피스 임대지수와 주택매매가격지수를 분석 대상으로 선정하여 리츠와 시계열 분석하였다. 이를 통하여 리츠와 영향 관계가 있는 요인들의 영향정도를 분석하고자 한다.
- 둘째, 리츠 수정주가와 건설 및 부동산 경기의 관계를 분석하였다. 리츠 수정주가는 건설경지지수와 부동산경기지수와 인관관계가 없는 것으로 분석되었지만, 리츠 수정주가와 주택매매가격지수는 서로에게 영향을 주는 관계로 분석되었다.
- 리츠 수정주가와 지표측면 중, 건설경기 선행지수인 건축 허가면적에 대하여 시계열 분석을 하였다.
- 리츠와 건설, 부동산, 주식시장과의 관계를 분석하기 위하여본 연구에서는 다음과 같이 주식시장과 지표측면으로 분류하여 시계열 분석을 하였다. 먼저, 주식시장과 리츠와의 관계 분석을 위하여 리츠 수정주가의 변화와 건설 코스피 지수의 변화에 대하여 시계열 분석을 하였다 다음으로 지표측면에 대한 관계분석을 위하여 먼저 리츠 수정주가의 변화와 건설경기 동행지표인 건축 착공면적, 부동산 지수인 오피스 임대지수와 주택매매가격지수와의 관계를 분석하였다.
- 먼저, 주식시장과 리츠와의 관계 분석을 위하여 리츠 수정주가의 변화와 건설 코스피 지수의 변화에 대하여 시계열 분석을 하였다 다음으로 지표측면에 대한 관계분석을 위하여 먼저 리츠 수정주가의 변화와 건설경기 동행지표인 건축 착공면적, 부동산 지수인 오피스 임대지수와 주택매매가격지수와의 관계를 분석하였다. 마지막으로 건설경기 선행지표인 건축 허가면적과 리츠 수정주가와의 관계를 분석하였다. 각 단계 분석 절차에서의 시계열 분석방법은 그림 4 및 다음과 같다.
- 분석을 하였다. 먼저, 주식시장과 리츠와의 관계 분석을 위하여 리츠 수정주가의 변화와 건설 코스피 지수의 변화에 대하여 시계열 분석을 하였다 다음으로 지표측면에 대한 관계분석을 위하여 먼저 리츠 수정주가의 변화와 건설경기 동행지표인 건축 착공면적, 부동산 지수인 오피스 임대지수와 주택매매가격지수와의 관계를 분석하였다. 마지막으로 건설경기 선행지표인 건축 허가면적과 리츠 수정주가와의 관계를 분석하였다.
- 셋째, 리츠 수정주가와 건설경기 선행지수인 건축 허가면적과의 관계를 분석하였다. 두 지표는 인과관계를 존재하지 않는 것으로 분석되었으며, 리츠는 건축허가면적에 영향을 주지 않지만 건축허가면적은 리츠 수정주가에 중기 이후부터 큰 영향을 주는 것으로 나타났다.
- 셋째, 시계열 분석방법을 분석기간과 분석절차로 분류하여 설명한 후 실증분석을한다.
- 발표하는 주택매매가격지수가 있다. 오피스 임대지수는 분기별로 발표되므로, 본 연구에서 적용할 때는 월별로 변환하여 분석하였다. 시간의 길이가 긴 단위의 시계열 단위를 짧은 단위의 시계열 자료로 변화시키는 것은 권장하는 방법은 아니다.
- 이와 같이 본 연구에서 분석하고자 하는 다른 변수들인 건설 코스피 지수, 건축착공면적, 주택매매가격지수, 오피스 임대지수도 계절성 조정을 하였으며, 이를 대상으로 시계열 분석을 하였다.
- 적정 시차 검정 결과는 표 10과 같으며, AIC, SIC, HQ 모두시자 2에서 최적의 시자 값을 가지므로, 시차 2를 적정시차로 선정하였다.
- 주식시장에 상장되어 있고 부동산 개발 및 운영과 건설을 위한 자금 조달의 특징이 있는 리츠에 관련된 선행연구들 김범석 2007; 장병기 2007; Clayton and Mackinnon 2001; 서oldstein and Nelling 1999; li et al. 2003)에 의해, 본 연구에서는 주식시장과 건설 및 부동산 시장을 리츠에 영향을 주는 요인으로 선정하고, 시계열 분석을 통하여 각 요인들이 리츠에 영향을 주는 정도를 분석하였다. 리츠와 영향관계가 크거나 작은 요인들의 지표에 관련된 정보들을 유추할 수 있다면, 투자자들의 수익률 향상과 리츠에 대한 관심의 증대 및 활성화로 이어질 수 있을 것이다.
- 주식측면의 시계열 분석 대상 변수들인 리츠 수정주가와 건설 코스피 지수에 대하여 시계열 분석을 하였다.
- 첫째, 리츠 수정주가와 주식측면의 건설 코스피 지수와의 관계를 분석하였다. 건설 코스피 지수가 리츠 수정주가에 영향을 미치는 한 방향의 인과관계를 가지는 것으로 분석되었다 리츠 수정주가가 건설 코스피 지수에 의해 설명되는 비중은 시간의 흐름에 따라 지속적으로 증가하는 것으로 나타났지만, 건설 코스피지수의 충격에 리츠 수정주가는 크게 반응하지 않고 리츠 수정주가의 충격에 건설 코스피 지수는 상대적으로 크게 반응하는 것으로 나타났다.
- 첫째, 리츠와 다른 변수들과의 관계를 분석한 선행연구를 고찰하여, 본 연구의 차별성을 설명한다.
- 장병기와 심성훈 (2007)은 다요인 모형을 사용하여 리츠와 주식시장부동산 시장과의 관계를 분석하였으며, 리츠의 인플레이션에 대한 헷지 능력과 리츠의 수익에 대한 거시경제변수들의 영향력 비교하였다. 하지만 전체 종합주가지수와의 관계를 분석하였으며, 부동산 시장과의 관계는 주택가격지수를 대상으로 분석하였다. 국내 리츠의 약 50%는 오피스를 중심으로 투자하고 있으므로, 이를 충분히 반영하지 못하였다.
대상 데이터
- 2009년 12월 기준의 국내 리츠는 표 4와 같이 총 32개가 설립되어 있으며 (국토해양부 2009), 그 중 오피스가 15개로 가장 많았으며 다음으로 미분양 주택과 쇼핑몰이 6개로 많이 구성되어있다 본 연구에서는 가장 설립 수가 많은 오피스와 미분양 주택을 부동산 경기지표를 선정하였다.
- 된 시기는 2003년 1월부터이다. 따라서 본 연구의 분석 기간을 2003년 1월부터 2009년 12월까지로 설정하였으며, 분석대상으로 선정한 리츠와 주식시장에 상장된 기간은 표 5와 같다
- 리츠 수정주가와 건설 코스피 지수는 한국신용평가정보에서 제공하는 KISVALUE 자료를 참고하였다. 현재의 주가를 과거의 주가와 비교하려면 수정주가》로 분석하여야 하므로, 본 연구에서는 리츠의 수정주가를 대상으로 다른 지표들과의 관계를 분석하였다.
- 본 연구에서는 선행연구들에서 제시한 리츠와 주가지수, 부동산, 경기변동에 대한 관계를 기반으로 시계열 분석 대상 지표를 선정하였다. 주가지수에는 건설 코스피 지수, 부동산 지수에는 주택매매가격지수와 오피스 임대지수, 경기 변동에는 건설경기 선행 지수인 건죽허가면적과 동행지수인 건죽착공면적을 선정하였다.
- 동행지표들을 정리한 것이다. 본 연구에서는 이 중 한국은행에서 발표하는 건설경기 선행지표인 건축허가면적과 동행지 표인 건축착공면적을 선정하여 분석하였다.
- 주가지수에는 건설 코스피 지수, 부동산 지수에는 주택매매가격지수와 오피스 임대지수, 경기 변동에는 건설경기 선행 지수인 건죽허가면적과 동행지수인 건죽착공면적을 선정하였다. 분석기간은 리츠가 주식시장에 처음 상장된 2003년 1월부터 분석하였다.
- 하지만 상장되어 있는 리츠 중 일부만을 대상으로 하였으며, 건설업 지수도 일부 건설업체의 주가지수를 대상으로 하였다. 분석대상 범위도 주식시장으로 한정되어 있다. 김은혜 (2004)는 회귀분석을 사용하여 리츠의 성과측정치 중, 운영수입이 순이익 보다 리츠의 주가에 높은 상관관계가 있음을 분석하였다.
- 주가지수에는 건설 코스피 지수, 부동산 지수에는 주택매매가격지수와 오피스 임대지수, 경기 변동에는 건설경기 선행 지수인 건죽허가면적과 동행지수인 건죽착공면적을 선정하였다. 분석기간은 리츠가 주식시장에 처음 상장된 2003년 1월부터 분석하였다.
- 지표 측면의 시계열 분석 대상 변수들 중, 오피스 임대지수, 주택매매가격지수, 건설경기 동행지수인 건축착공면적과 리 츠수정주가를 대상으로 시계열 분석을 하였다.
- 장기적 균형관계 및 동적구조 관계를 분석하였다. 하지만 상장되어 있는 리츠 중 일부만을 대상으로 하였으며, 건설업 지수도 일부 건설업체의 주가지수를 대상으로 하였다. 분석대상 범위도 주식시장으로 한정되어 있다.
데이터처리
- 리츠에 영향을 주는 요인들과의 관계를 분석하기 위해서 앞서 설명한 지표들과의 관계에 대한 시계열 분석을 하였다. 주요 연구 방법 및 절차는 다음과 같다.
- 표 9와 같이 변수들 간에 공적분 관계가 존재하면 벡터오차수정모형을 적용하고, 존재하지 않는다면 벡터 자기 회귀모형을 적용한다. 본 연구에서는 공적분 검정 방법 중, 일반적으로 많이 사용되는 요한슨 공적분 검정 (Johansen's cointegration test)을 사용하였으며, Trace 검정과 Maximum Eigenvalue 검정 값을 분석하여 공적분 여부를 검정하였다.
- 방법이다. 앞선 적정시차 검정을 통하여 적정시차가 1 시차로 분석되었으므로 이를 대입하여 그랜저 인과관계 검정을 하였다. 귀무가설 (H0: 그랜저 인과관계를 야기하지 않는다)의 기각 여부에 의해 결과가 분석되며, 표 8과 같이 건설 코스피 지수가 리츠와의 인과관계를 야기하는 것으로 나타났다.
이론/모형
- 단위 근이 존재한다면 시계열이 안정적이지 못하므로, 차분을 통하여 안정성을 가질 수 있도록 하여야 한다. 본 연구에서는 일반적으로 많이 사용되는 ADF 검정을 사용하였다. 단위근 검정결과 표 6과같이 리츠와 건설 코스피 지수, 주택매매가격지수, 오피스 임대지수, 건축착공면적이 유의수준 1%, 5%, 10%에서 귀무가설 (H0: 단위근이 존재한다)을 기각시키지 못하므로 단위근이 존재하는 것으로 분석되었다.
- 본 연구에서는 일반적으로 많이 사용되는 ADF (Augmented Dickey- Fuller test)를 사용한다; 셋째, 그랜저 인과관계 검정과 공적분 검정, 벡터자기회귀모형, 벡터오차수정모형에 적용하기 위한 적정 시차 검정 (time lag test)을 한다; 넛!째, 변수들 간의 원인과 결과를 분석하기 위해 그랜저 인과관계 검정 (Granger causality test)을 한다; 다섯째, 개별 변수들이 불안 정적 이라 도즈 단위근이 존재하더라도 변수들 간의 가성적 관계, 가 성립할 수 있으므로, 공적분 검정 (cointegration test)을 하여 가 성적 관계가 성 립하지 않을 조건을 찾는다. 본 연구에서는 일반적으로 많이 사용하는 요한슨 공적분 검정 (Johansen's cointegration test)을 사용한다; 여섯째, 벡터자기회귀모형 (VAR: Vector Auto-Regression)은 공적분 관계가 존재하지 않을 때 人]용하며, 변수들의 시차관계를 이용하여 예측오차 분산분해와 충격 반응함수를 분석 할 수 있다. 이를 통해 파급효과와 영향을 분석할 수 있다; 일곱째, 벡터오차수정모형 (VECM: Vector Error Correction Model)은 공적분 관계가 있을 때 사용하며, 오차 수정모형을 통하여 예측오차 분산분해와 충격반응함수를 분석 할 수 있다.
- 이와 같은 상황에서는 긴 시간의 단위를 짧은 시간의 단위로 변화시켜 시계열 분석을 할 수 있다. 시간의 단위를 변화시키는 방법은 일반적으로 선형보간법(linear-match last; linear interpolation)와 비선형보간법(cubic-match; cubic spline)을 많이 사용하며, 본 연구에서는 선형보간법을 사용하였다. 그림 3은 오피스 임대지수와 주택매매가격지수의 시간에 따른 변화를 나타낸 것이다.
성능/효과
- 리츠와 영향관계가 크거나 작은 요인들의 지표에 관련된 정보들을 유추할 수 있다면, 투자자들의 수익률 향상과 리츠에 대한 관심의 증대 및 활성화로 이어질 수 있을 것이다. 본 연구의 주요 결론은 1) 리츠와주식시장과의 관계; 2) 리츠와 건설경기 및 부동산 경기와의 관계; 3) 리츠와 건설경기 선행지수와의 관계로 분류할 수 있다.
- 분석하였다. 건설 코스피 지수가 리츠 수정주가에 영향을 미치는 한 방향의 인과관계를 가지는 것으로 분석되었다 리츠 수정주가가 건설 코스피 지수에 의해 설명되는 비중은 시간의 흐름에 따라 지속적으로 증가하는 것으로 나타났지만, 건설 코스피지수의 충격에 리츠 수정주가는 크게 반응하지 않고 리츠 수정주가의 충격에 건설 코스피 지수는 상대적으로 크게 반응하는 것으로 나타났다.
- 장기에서는 영향을 주는 정도가 서로 비슷한 것을 의미한다. 건설 코스피 지수의 예측오차에 대한 분산분해 결과에서 건설 코스피 지수에 대한 리츠의 설명력은 10 개월까지 2.08%에서 4.55%까지만 설명하고, 건설 코스피 지수는 자기변수에 대하여 97.92%에서 95.45%까지 지속적으로 설명하고 있으므로, 리츠는 건설 코스피 지수에 미세한 영향을 준다고 할 수 있다.
- 오피스 임대지수와 건축 착공면적은 설명력이 상대적으로 작은 것으로 나타났다. 건축착공면적의 예측오차에 대한 분산분해 결과는 자체 변수에 의해 1 개월부터 10 개월까지 99.07%에서 81.98%로 설명되는 정도가 큰 것으로 나타났으며, 다른 변수들의 설명력은 미세한 것으로 나타났다.
- 99% 이상 유지되는 것으로 나타났다. 건축허가면적의 예측 오차에 대한 분산분해 결과는 리츠 수정주가의 분산분해 결과보다는 상대적으로 변동이 있지만, 10 개월까지 건축허가면적 자체변수에 의해 설명되는 정도가 88.92%로 높게 나타났다.
- 앞선 적정시차 검정을 통하여 적정시차가 1 시차로 분석되었으므로 이를 대입하여 그랜저 인과관계 검정을 하였다. 귀무가설 (H0: 그랜저 인과관계를 야기하지 않는다)의 기각 여부에 의해 결과가 분석되며, 표 8과 같이 건설 코스피 지수가 리츠와의 인과관계를 야기하는 것으로 나타났다.
- 그림 10의 결과를 종합하면, 리츠 수정주가의 충격에는 건축허가면적이 크게 반응하지 않지만, 건축허가면적의 충격에는 리츠 수정주가가 반응하는 것으로 나타났다.
- 그림 11의 결과를 종합하면, 리츠 수정주가와 건축허가면적은 자체 변수에 의해 설명되어지는 비율이 높은 것으로 나타났다.
- 그림 8의 결과를 종합하면, 리츠 수정주가는 주택매매가격지수에 영향을 주며, 오피스 임대지수는 자체 변수와 주택매매가격지수에 상대적으로 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 주택매매가격지수는 다른 변수들 모두에게 영향을 주는 것으로 나타났으며, 건축착공면적의 영향은 작은 것으로 나타났다.
- 그림 9의 결과를 종합하면, 리츠 수정주가와 주택매매가격지수의 예측오차는 대부분 서로에 의해 설명되어지며, 오피스 임대지수와 건축착공면적은 자체 변수에 의해 설명되어지는 것으로 나타났다.
- 본 연구에서는 일반적으로 많이 사용되는 ADF 검정을 사용하였다. 단위근 검정결과 표 6과같이 리츠와 건설 코스피 지수, 주택매매가격지수, 오피스 임대지수, 건축착공면적이 유의수준 1%, 5%, 10%에서 귀무가설 (H0: 단위근이 존재한다)을 기각시키지 못하므로 단위근이 존재하는 것으로 분석되었다. 건축허가면적은 수준변수에서 귀무가설을 기각시키므로 단위근이 존재하지 않는다.
- 관계를 분석하였다. 두 지표는 인과관계를 존재하지 않는 것으로 분석되었으며, 리츠는 건축허가면적에 영향을 주지 않지만 건축허가면적은 리츠 수정주가에 중기 이후부터 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 두 지표 모두 자체 변수에 의해 설명되는 비중이 크게 나타났다.
- 또한 건설경기 선행지수인 건축허가면적에 영향을 받는 것으로 분석되었으며, 건설경기 동행지수인 건축착공면적과 오피스 임대지수와는 관계가 상대적으로 약한 것으로 분석되었다. 이는 리츠는 주식시장과 부동산 시장 중의 주택경기에 영향을 받지만, 건설경기에서 받는 영향의 크기는 상대적으로 적다는 것을 의미한다 하지만 국내에 리츠가 도입되어 상장된 2003년 1월부터 시계열 분석을 하여, 시계열 자료가 비교적 짧은 한계가 있다.
- 리츠 수정주가는 건설경지지수와 부동산경기지수와 인관관계가 없는 것으로 분석되었지만, 리츠 수정주가와 주택매매가격지수는 서로에게 영향을 주는 관계로 분석되었다. 건축착공면적은 다른 변수들에 큰 영향을 주지 않는 것으로 분석되었다.
- 많은 부분이 설명되고 있다. 리츠 수정주가의 예측오차에 대한 분산분해 결과에서 리츠수정주가에 의해 설명되는 정도가 10개월 동안 99.99% 이상 유지되는 것으로 나타났다. 건축허가면적의 예측 오차에 대한 분산분해 결과는 리츠 수정주가의 분산분해 결과보다는 상대적으로 변동이 있지만, 10 개월까지 건축허가면적 자체변수에 의해 설명되는 정도가 88.
- 리츠의 예측오차에 대한 분산분해 결과에서 초기는 리츠 자체에 의해서 가장 많은 부분이 설명되는 것으로 나타났지만, 2 개월부터 10 개월까지 리츠 수정주가는 47.25%까지 점차 감소하였으며, 건설 코스피 지수는 52.75%까지 점차 상승하는 것으로 나타났다. 이는 중 .
- 본 연구를 통해 리츠는 건설 코스피 지수에 영향을 받으며, 부동산 지수 중 주택매매가격지수와 서로 영향을 주는 관계로 분석되었다. 또한 건설경기 선행지수인 건축허가면적에 영향을 받는 것으로 분석되었으며, 건설경기 동행지수인 건축착공면적과 오피스 임대지수와는 관계가 상대적으로 약한 것으로 분석되었다.
- 분석 결과 귀무가설 (H0: 인과관계를 가지지 않는다)을유의수준 0.05에서 기각시키지 못하므로 건설경기 선행지수인 건축 허가면적과 리츠 수정주가는 인과관계를 서로 야기하지 않는 것으로 나타났다.
- 47%까지 지속적으로 감소한다. 오피스 임대지수와 건축 착공면적은 10 개월까지 설명되는 정도가 1.93%, 2.10%로 미세하지만, 주택매매가격지수는 21.50%까지 지속적으로 증가하여 상대적으로 설명되는 정도가 큰 것으로 나타났다. 오피스 임대지수의 예측오차에 대한 분산분해 결과에서 오피스 임대지수가 1 개월에서 99.
- 이는 충격반응분석 결과와 같이 리츠 수정주가와 주택매매가격지수의 관련성을 나타낸다. 오피스 임대지수와 건축 착공면적은 설명력이 상대적으로 작은 것으로 나타났다. 건축착공면적의 예측오차에 대한 분산분해 결과는 자체 변수에 의해 1 개월부터 10 개월까지 99.
- 50%까지 지속적으로 증가하여 상대적으로 설명되는 정도가 큰 것으로 나타났다. 오피스 임대지수의 예측오차에 대한 분산분해 결과에서 오피스 임대지수가 1 개월에서 99.90%, 리츠가 0.1%의 설명력을 나타내고 있다. 10 개월까지 오피스 임대지수 자체 변수에 의해 설명되는 정도가 85.
- 요한슨 공적분 검정 결과 귀무가설 (H0: 공적분이 존재하지 않는다)을 유의수준 0.05에서 Trace 검정과 Max-Eigen 검정 모두 기각하므로, 공적분이 존재하는 것으로 분석되었다.
- 건설 코스피 지수는 2 개월 후 반응의 크기가 약간 감소하며, 그 이후에는 반응의 크기가 유지되는 경향을 나타낸다. 전체적으로 건설 코스피 지수 자체 변수에 의한 반응이 리츠 수정주가 보다 더 크게 나타나는 것으로 분석되었다.
- 5, 6 개월에 반응의 크기가 약간 감소한 후 유지된다. 전체적으로 충격을 받은 처음에는 리츠 자기변수에 대한 반응이 컸지만, 시간이 흐름에 따라 건설 코스피 지수의 반응이 더 커지는 것으로 분석되었다. 건설 코스피 지수에 충격을 주었을 경우, 충격 후 1 개월에 리츠는 3.
- 주택매매가격지수는 다른 변수들 모두에게 영향을 주는 것으로 나타났으며, 건축착공면적의 영향은 작은 것으로 나타났다.
- 주택매매가격지수는 중기이후 상대적으로 크게 반응한다. 주택매매가격지수에 대한 충격반응의 경우, 자체 변수를 포함한 모든 변수들이 충격에 반응하는 것으로 나타났다. 자체 변수인 주택매매가격지수의 반응이 가장 크게 나타났으며, 6 개월까지 1.
- 75%로 대부분을 나타내고 있다. 주택매매가격지수의 예측 오차에 대한 분산분해 결과는 1 개월에서 자체변수에 의해 96.54%의 비율로 대부분 설명되는 것으로 나타났지만, 10 개월에서는 비율이 62.30%로 점차 감소하고 리츠 수정주가에 의해 설명되는 정도가 25.05%로 증가된다. 이는 충격반응분석 결과와 같이 리츠 수정주가와 주택매매가격지수의 관련성을 나타낸다.
후속연구
- 한다. 이는 그랜저 인과관계 검정과 공적분 검정, 벡터 자기 회귀모형, 벡터오차수정모형을 분석에 적용될 것이다. 적정 시차값은 AIC (Akaike Information Criteria), SIC (Schwarz Information Criteria), HQ (Hannan & Quinn) 결과 값 중, 최적의 시차값이 가장 최소가 되는 지점을 적정시차로 도출한다.
- 이와 같은 리츠 수익률에 영향을 미치는 요인들의 도출과 영향 정도를 분석할 수 있다면, 리츠 투자에 필요한 정보를 유추할 수 있으므로 투자자들의 수익률 향상에 기여할 수 있을 것이다. 리츠에 영향을 주는 요인 혹은 지표들과의 관계에 관한 선행연구들이 있었지만 (김범석, 2007; 장병기 2007), 주식시장에 상장된 리츠들 중 일부 리츠들만 분석대상으로 하거나 전체 종합주가지수를 대상으로 리츠와 주식시장과의 관계를 분석하였다.
- 리츠의 수익률이 안정적이거나 높으면 투자자들의 리츠에 대한 관심이 증가하게 될 것이며, 이는 투자 규모의 증가로 이어질 수 있을 것이다. 특히 경기 침체기에 금융상품의 불안정으로 안정적인 투자에 대한 요구가 증가할 경우, 리츠 투자확대에 기여할 수 있을 것이다.
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