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문제 정의
- 본 연구는 2008년 금융위기 이후 부동산가격 결정요인의 변화를 VAR모형을 통해 분석하고자 하였다. 이에 선행연구는 물론 이론적으로 부동산가격에 영향을 주는 거시경제변수를 모형에 포함시켜, 영향력의 변화를 살펴보았다.
- 부동산시장은 지역별로 차별화가 심한 특징을 갖고 있으나, 본 연구에서는 금융위기로 인한 전반적인 시장 변화를 보기 위한 연구목적에 따라 전국을 대상으로 분석하였다. 전체 분석기간은 2000년 1분기부터 2011년 2분기까지이며, 글로벌 금융위기가 본격화된 2008년 3분기를 기준으로 분석기간을 달리하여 분석하였다.
- 소득이나 금리와 같은 시장기본가치를 형성하는 요인들의 영향력은 물론 자산선택, 인플레이션 헷지 등과 관련된 주가지수, 소비자물가 변수들의 영향력도 크게 변화했을 것으로 예상된다. 이에 본 연구는 2008년 말에 발생한 글로벌 금융위기 이전과 이후 우리나라 부동산가격 결정 요인이 어떻게 변화하였는지를 실증적으로 분석하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 VAR(Vector Auto-Regressive; 이하 VAR)모형을 구축하고, 금융위기 전･후의 충격반응 및 분산분해 분석결과를 비교 분석하였다.
- 특히, 금융위기 전과 후의 부동산가격결정요인의 변화를 비교 분석한 연구는 거의 없는 상황이다. 이에 본 연구는 VAR모형을 통해 2008년 금융위기 전과 후의 가격결정요인 변화를 분석하고자 한다.
가설 설정
- 여기서, 귀무가설 H01 : αi = 0 또는 H02 : δj = 0이다.
제안 방법
- ADF검정법은 Said-Dikey(1985)에 의하여 발전된 검정법으로 차분 추가항을 충분히 추가시켜주면 이때 산출되는 검정통계량이 자기상관의 효과가 제거된 상태에서 도출되는 효과를 가지므로 그 분포가 DF검정통계량과 동일하게 된다는 사실을 증명한 검정법이다. PP검정법은 1차적으로 DP검정 통계량을 추산한 후, 2차 단계에서 추정된 오차항의 분산값을 이용하여 DF검정 통계량을 변환시킴으로서 자기상관 등의 영향을 제거한 뒤 검정통계량을 창출한 다음 검정을 실시한다.
- 각각의 부동산가격 VECM모형은 금융위기 전과 후로 분석기간을 달리하여 구축하였다. 분석결과는 표 8부터 표 10에 정리하였는데, 일부모형의 경우 설명력이 다소 떨어졌으나 계수의 부호나 유의성은 비교적 양호한 것으로 나타났다.
- 전체 분석기간은 2000년 1분기부터 2011년 2분기까지이며, 글로벌 금융위기가 본격화된 2008년 3분기를 기준으로 분석기간을 달리하여 분석하였다. 금융위기 전과 후로 분석기간을 명확히 구분해야 하나 시계열의 한계로 인해 금융위기 이후 모형 설정시 부득이 과거 시계열을 포함하여 모형을 설정하였다. 즉, 금융위기 이전인 2000년 1분기부터 2008년 3분기까지, 금융위기 이후를 포함한 2000년 1분기부터 2011년 2분기까지로 구분하여 VAR모형을 구축하였다.
- 따라서 VAR모형 설정에 이용된 변수는 목표변수인 전국 토지가격, 주택매매가격, 주택전세가격과 선행연구에서 부동산가격과 관계가 높은 것으로 나타난 거시경제변수, 그리고 주택건설실적, 토지거래량 등의 부동산시장 질적 변수를 포함하였다. 여기서 금리나 주가지수는 소비자의 자산선택행위에 영향을 주는 변수이며, 실질GDP는 부동산의 시장기본가치에 가장 큰 영향을 주는 변수이고, 소비자물가 상승률은 부동산의 인플레이션 헤지 기능을 설명하는 변수임을 고려하여 변수를 선정하였다.
- 부동산시장 대표변수로는 토지 및 주택가격 외에 최근 전세난으로 이슈화되고 있는 주택전세가격에 대해서도 VAR모형을 구축하였으며, 모형 설정에 이용된 변수로는 실질GDP, 국고채수익률, 소비자물가, 주가지수 등의 거시경제변수와 주택건설실적, 토지거래량 등 부동산시장 내부변수를 이용하였다. 또한 금융위기 이전과 이후의 가격결정요인 변화를 비교분석하기 위해 글로벌 금융위기가 발생한 2008년3분기를 기준으로 이전과 현재까지로 분석기간을 나누어 분석하였다.
- 이는 전기 혹은 전년동기대비 변동률 변수를 이용하였기 때문으로 보인다. 반면, 수준변수인 종합주가지수(TSP), 국고채(MIR)는 원시계열에서 단위근이 존재하는 불안정적인 시계열로 판명되어 각각의 시계열을 차분하여 정상시계열로 변환하여 분석하였다.
- 이에 선행연구는 물론 이론적으로 부동산가격에 영향을 주는 거시경제변수를 모형에 포함시켜, 영향력의 변화를 살펴보았다. 부동산시장 대표변수로는 토지 및 주택가격 외에 최근 전세난으로 이슈화되고 있는 주택전세가격에 대해서도 VAR모형을 구축하였으며, 모형 설정에 이용된 변수로는 실질GDP, 국고채수익률, 소비자물가, 주가지수 등의 거시경제변수와 주택건설실적, 토지거래량 등 부동산시장 내부변수를 이용하였다. 또한 금융위기 이전과 이후의 가격결정요인 변화를 비교분석하기 위해 글로벌 금융위기가 발생한 2008년3분기를 기준으로 이전과 현재까지로 분석기간을 나누어 분석하였다.
- 시계열의 단위근 존재여부를 파악하기 위하여 ADF 및 PP 검정을 실시하였다. 분석결과 주택매매가격(RHP), 주택전세가격(RCP), 토지가격(RLP), 주택건설실적(RRHC), 토지거래량(RRLT), 실질GDP(RRGDP), 소비자물가지수(RCPI)는 원시계열에서 단위근이 존재하지 않는 안정한 자료로 판정되었다.
- 따라서 VAR모형 설정에 이용된 변수는 목표변수인 전국 토지가격, 주택매매가격, 주택전세가격과 선행연구에서 부동산가격과 관계가 높은 것으로 나타난 거시경제변수, 그리고 주택건설실적, 토지거래량 등의 부동산시장 질적 변수를 포함하였다. 여기서 금리나 주가지수는 소비자의 자산선택행위에 영향을 주는 변수이며, 실질GDP는 부동산의 시장기본가치에 가장 큰 영향을 주는 변수이고, 소비자물가 상승률은 부동산의 인플레이션 헤지 기능을 설명하는 변수임을 고려하여 변수를 선정하였다.
- 이렇게 결정한 VAR모형의 적정 차수(p) 결정은 앞서 설명한 아카이케 정보기준(AIC)과 쉬워츠 정보기준(SC)를 이용하여 판별하였다. 관측치의 한계상 최대시차를 3으로 제약하여 분석한 결과, 대부분의 모형에서 시차 2에서 가장 낮은 AIC와 SC를 보였다.
- 아울러 내생변수의 수는 금융위기 이전의 경우 분기자료로서 관측치의 수가 35개밖에 되지 않아 6개 이내로 제한하였다. 이론적으로 부동산가격 결정에 영향을 주는 실질GDP, 회사채수익률, 소비자물가 등을 모든 모형에 포함시켰으며, 여타변수의 경우 인과관계 분석결과를 준용하였다. 분석목표인 부동산가격 지표를 맨 뒤에 배열하였는데, 이는 목표변수에 대한 의미 있는 충격반응 및 분산분해 분석결과를 얻기 위해서는 목표변수를 맨 뒤에 배치하는 것이 바람직하기 때문이다(김명직 외, 1999).
- 이에 본 연구는 2008년 말에 발생한 글로벌 금융위기 이전과 이후 우리나라 부동산가격 결정 요인이 어떻게 변화하였는지를 실증적으로 분석하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 VAR(Vector Auto-Regressive; 이하 VAR)모형을 구축하고, 금융위기 전･후의 충격반응 및 분산분해 분석결과를 비교 분석하였다.
- 전 장의 인과관계분석 결과에 따라 내생변수의 순서를 정함으로써 사슬법칙을 통해 얻어지는 예측치의 합리적 근거를 마련하였다. 아울러 내생변수의 수는 금융위기 이전의 경우 분기자료로서 관측치의 수가 35개밖에 되지 않아 6개 이내로 제한하였다.
- 부동산시장은 지역별로 차별화가 심한 특징을 갖고 있으나, 본 연구에서는 금융위기로 인한 전반적인 시장 변화를 보기 위한 연구목적에 따라 전국을 대상으로 분석하였다. 전체 분석기간은 2000년 1분기부터 2011년 2분기까지이며, 글로벌 금융위기가 본격화된 2008년 3분기를 기준으로 분석기간을 달리하여 분석하였다. 금융위기 전과 후로 분석기간을 명확히 구분해야 하나 시계열의 한계로 인해 금융위기 이후 모형 설정시 부득이 과거 시계열을 포함하여 모형을 설정하였다.
- 금융위기 전과 후로 분석기간을 명확히 구분해야 하나 시계열의 한계로 인해 금융위기 이후 모형 설정시 부득이 과거 시계열을 포함하여 모형을 설정하였다. 즉, 금융위기 이전인 2000년 1분기부터 2008년 3분기까지, 금융위기 이후를 포함한 2000년 1분기부터 2011년 2분기까지로 구분하여 VAR모형을 구축하였다.
대상 데이터
- 전 장의 인과관계분석 결과에 따라 내생변수의 순서를 정함으로써 사슬법칙을 통해 얻어지는 예측치의 합리적 근거를 마련하였다. 아울러 내생변수의 수는 금융위기 이전의 경우 분기자료로서 관측치의 수가 35개밖에 되지 않아 6개 이내로 제한하였다. 이론적으로 부동산가격 결정에 영향을 주는 실질GDP, 회사채수익률, 소비자물가 등을 모든 모형에 포함시켰으며, 여타변수의 경우 인과관계 분석결과를 준용하였다.
- 본 분석에서 사용된 변수 중 주택매매가격, 주택전세가격, 토지가격, 소비자물가지수는 전기대비 증감률, 주택건설실적, 토지거래량, 실질GDP는 전년동기대비 증감률이며, 종합주가지수와 국고채수익률은 수준값이다. 토지가격 및 토지거래량은 국토해양부의 국토해양통계누리, 주택매매 및 전세가격은 국민은행의 전국주택가격동향조사, 기타 거시경제변수는 통계청과 한국은행의 통계시스템을 통해 수집하였다.
데이터처리
- 그리고 투입변수간의 장기균형관계를 검정하기 위해 요한센 공적분 검정을 수행하였다. 공적분관계에 상수항이 포함되는 경우를 가정하여 검정한 결과, 모든 VAR에서 최소 1개 이상의 공적분관계가 있는 것으로 나타났다.
- 분석자의 선험적 주관을 가급적 배제하여 지극히 일반화된 모형으로 작성되며, 분석시 비용과 시간이 많이 절약되는 장점이 있으나, 내생변수의 종류나 배열순서에 따라 분석결과가 민감하게 반응하는 문제점도 지니고 있다. 본 연구에서는 VAR모형 등 실증분석을 위한 통계프로그램으로 Eviews 5.0을 활용하였다.
- 분석대상변수간의 그랜져 인과관계를 검정한 결과는 표 4와 같다. 분석대상 변수 중 원계열에서 불안정이라고 판명된 변수들(TSP, MIR)은 차분한 값을 이용하여 분석하였으며, 인과관계를 검증하기 위하여 F통계량을 사용하였다.
- 시계열 자료를 바탕으로 두 변수간의 인과관계를 분석하는 방법으로 그랜저-심즈인과관계를 분석하였다. Granger & Sims에 의해 개발되었으며, 시차분포모형을 이용하여 전통적인 F통계량을 이용한 비교적 단순한 분석방법이다.
이론/모형
- 공적분관계에 상수항이 포함되는 경우를 가정하여 검정한 결과, 모든 VAR에서 최소 1개 이상의 공적분관계가 있는 것으로 나타났다. 따라서 오차수정항을 포함한 오차수정모형(Vector Error Correction Model, 이하 VECM)으로 분석하였다.
- 본 연구에서는 단위근 검정을 위해 ADF검정법과 PP검정법을 사용하였다. ADF검정법은 Said-Dikey(1985)에 의하여 발전된 검정법으로 차분 추가항을 충분히 추가시켜주면 이때 산출되는 검정통계량이 자기상관의 효과가 제거된 상태에서 도출되는 효과를 가지므로 그 분포가 DF검정통계량과 동일하게 된다는 사실을 증명한 검정법이다.
- 본 연구에서는 부동산가격 결정요인 변화를 분석하기 위해 VAR모형을 활용하였다. VAR모형은 단기 예측모형을 구축하거나 변수간의 구조적 관계를 설명하는데 주로 이용되는 분석방법이다(김용순 외, 2002; 한용석 외, 2010).
성능/효과
- 그리고 투입변수간의 장기균형관계를 검정하기 위해 요한센 공적분 검정을 수행하였다. 공적분관계에 상수항이 포함되는 경우를 가정하여 검정한 결과, 모든 VAR에서 최소 1개 이상의 공적분관계가 있는 것으로 나타났다. 따라서 오차수정항을 포함한 오차수정모형(Vector Error Correction Model, 이하 VECM)으로 분석하였다.
- 금융위기 이전의 전세가격은 국고채수익률(D_MIR)과 주택매매가격(RHP), 실질GDP(RRGDP)에 크게 반응하였으나, 금융위기 이후에는 주택매매가격(RHP), 토지가격(RLP), 소비자물가(RCPI)에 대한 반응도가 상대적으로 높게 나타났다. 과거에는 국고채수익률(D_MIR)에 대해 전세가격이 2분기까지 강한 양의 반응을 보였는데, 금융위기 이후에는 반응도가 약화되고, 3분기 이후에는 음의 반응을 보이는 것으로 나타났다. 이는 금리가 상승하면 매매수요가 감소하는 반면 전세잔류 수요가 증가하여 전세가격이 상승하는 현상을 반영한 것이나, 최근에는 이러한 경향이 다소 약화된 것으로 판단된다.
- 이렇게 결정한 VAR모형의 적정 차수(p) 결정은 앞서 설명한 아카이케 정보기준(AIC)과 쉬워츠 정보기준(SC)를 이용하여 판별하였다. 관측치의 한계상 최대시차를 3으로 제약하여 분석한 결과, 대부분의 모형에서 시차 2에서 가장 낮은 AIC와 SC를 보였다. 따라서 시차(p)는 2로 결정하였다.
- 금융위기 이전 토지가격은 토지가격(RLP) 자체와 주택건설실적(RRHC), 국고채수익률(D-MIR), 주가지수(D_ TSP)에 유의미한 반응을 보였다면, 금융위기 이후에는 주택건설실적(RRHC)과 주가지수(D_TSP)에 대한 반응이 약화되고, 실질GDP(RRGDP)와 국고채수익률(D_MIR)의 영향력이 크게 확대되었다. 국고채수익률(D_MIR)에 대해서는 과거에는 1분기에 음(-)의 반응을 보였으나 금융위기 이후에는 2분기 이후부터 강한 음(-)의 반응을 보였으며, 실질GDP(RRGDP)에 대해서도 과거에 비해 보다 매우 강한 양(+)의 반응을 보였다. 이는 금융위기 이후 금리나 실질GDP와 같은 거시경제 여건에 토지시장이 더 크게 반응한다는 사실을 알 수 있다.
- 김영훈 외(2008)는 서울의 아파트 거래량을 대상으로 헤도닉 회귀모형(Hedonic re-gression)을 이용한 횡단면 분석 후, 아파트 매매가격지수를 바탕으로 반복매매모형(Repeat sales model)을 이용한 주택가격지수를 산정 한 후, 도출된 가격지수와 거시경제변수를 바탕으로 VAR모형을 이용한 주택가격 예측모형을 구축하였다. 그 결과 실거래가격지수가 여타변수의 영향을 가장 많이 받는 변수이며, 기간초기에 가장 큰 반응을 보이는 것은 국채이자율이나 기간이 진행될수록 그 정도는 점점 감소하며, 소비자물가지수가 실업률에 주는 충격이 기간초기부터 크게 나타나고 있는 것으로 분석되었다.
- 최차순(2010)은 그랜져-심스인과관계 검정(Granger-Sims causality test)을 활용하여 지가변동율과 거시경제변수와의 관계를 규명한 후 VAR모형을 구축하였다. 그 결과 토지가격은 회사채수익률에 대해서는 음의 반응을 보이고, 실질GDP 성장률에 대해서는 양의 반응을 보이는 것으로 나타났으나, 이러한 시장 기본요인보다 오히려 정부의 토지정책 등과 같은 토지시장 자체의 예상하지 못한 충격이 토지시장에 높게 영향을 주고 있음을 지적하였다.
- 주택전세가격 변동률에 대한 분산분해 분석결과, 금융위기 이전에는 초기 주택전세가격 자체(RCP)보다 주택매매가격(RHP)이나 국고채수익률(D_MIR)의 설명력이 더 높았으며, 장기적으로 소비자물가(RCPI)와 실질GDP(RRGDP)에 의한 설명력이 커지는 것으로 나타났다. 그러나 금융위기 이후에는 국고채수익률(D_MIR)과 실질GDP(RRGDP)에 의한 설명력이 낮아진 반면, 주택매매가격(RHP), 토지가격(RLP)과 전세가격 자체(RCP)의 변화에 의해 더 많이 설명되는 것으로 나타났다. 요약하면, 금융위기 이후 전세가격은 금리, 경제성장 등 거시경제변수보다는 전세가격 자체나 다른 부동산가격에 의해 더 영향을 받게 되었다고 할 수 있다.
- 주요변수에 대한 주택매매가격의 충격반응함수를 분석한 결과, 금융위기 전이나 후 모두 주택매매가격 자체(RHP)와 전세가격(RCP), 주택건설(RRHC)에 크게 반응하고 있는 것으로 나타났다. 금융위기 이후 국고채수익률(D_MIR)에 대한 반응은 약화된 반면, 실질GDP(RRGDP)에 대한 반응은 상대적으로 크게 높아졌다. 이는 주택가격이 금리변화에 별로 반응하지 않아 과거 자산선택수단으로서의 주택의 의미가 약화된 반면, 경제성장 등 실물경제여건에 더 크게 반응하게 되었다는 것을 의미한다.
- 다음으로 주택매매가격은 시장기본가치를 결정하는 금리나 실질GDP에 거의 영향을 받지 않고 주택가격 자체의 변화나 전세가격에 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 주택매매가격에 대해 거시경제변수의 영향력이 약화된 것은 DTI규제, 투자심리 위축 등과 같은 정책요인에 크게 영향을 받게 되었기 때문으로 보인다.
- 분석결과를 살펴보면, 부동산가격은 회사채 수익률에 대해 음의 반응을 보이고 실질 GDP에 대해서는 양의 반응을 보이는 것으로 나타났다. 또한 외생변수인 거시경제요인 지표가 IMF 전에 비해 설명력이 높게 나타났다.
- 본 분석에서 사용된 변수 중 주택매매가격, 주택전세가격, 토지가격, 소비자물가지수는 전기대비 증감률, 주택건설실적, 토지거래량, 실질GDP는 전년동기대비 증감률이며, 종합주가지수와 국고채수익률은 수준값이다. 토지가격 및 토지거래량은 국토해양부의 국토해양통계누리, 주택매매 및 전세가격은 국민은행의 전국주택가격동향조사, 기타 거시경제변수는 통계청과 한국은행의 통계시스템을 통해 수집하였다.
- 부동산가격지표와 거시경제지표간의 인과관계 분석결과에 따르면, 토지가격(RLP)은 종합주가지수(TSP)와 단 1기간에서만 양방향으로 그랜져 인과하며, 그 외 소비자물가지수(RCPI), 주택건설실적(RRGDP) 등이 토지가격(RLP) 구성요소로 기능하고 있는 것으로 분석되었다. 한편, 주택매매가격(RHP)과 거시경제지표와의 관계에서는 주택건설실적(RRHC)만이 주택매매가격(RHP)에 강하게 인과하여 주택매매가격(RHP)의 결정에 있어 영향을 주고 있는 것으로 나타났다.
- 박헌수 외(2009)는 서울하위시장을 대상으로 하여 주택가격변화의 근원을 거시경제요인, 주변지역과 지역 내 매매시장 및 전세시장 요인들로 세분화하여 VAR모형으로 추정한 후 추정된 모수값을 이용하여 충격반응분석과 분산분해분석을 실시하였다. 분석결과 금리가 서울시 구별 주택매매시장에 미치는 영향은 단기적인 것으로 나타났으며, 주변지역의 전세가격이 1단위 증가하면 주택매매가격은 단기에 평균 0.305 상승하는 것으로 나타났다.
- 김경환 외(2004)는 부동산자료를 바탕으로 선형회귀모형, 자기회귀시차분포모형(ADL모형), VAR모형 등 다양한 계량모형을 이용하여 주택가격 예측모형을 구축하였다. 분석결과 전반적으로 오차수정모형, VAR모형, 자기회귀모형 등 시계열기법들의 예측력이 더 우수한 것으로 나타났다.
- 시계열의 단위근 존재여부를 파악하기 위하여 ADF 및 PP 검정을 실시하였다. 분석결과 주택매매가격(RHP), 주택전세가격(RCP), 토지가격(RLP), 주택건설실적(RRHC), 토지거래량(RRLT), 실질GDP(RRGDP), 소비자물가지수(RCPI)는 원시계열에서 단위근이 존재하지 않는 안정한 자료로 판정되었다. 이는 전기 혹은 전년동기대비 변동률 변수를 이용하였기 때문으로 보인다.
- 박철 외(2002)는 부동산가격 자료를 활용하여 전국과 서울을 대상으로 교차상관관계분석를 통해 부동산가격 행태변화를 분석하고, VAR모형 등을 이용하여 단기 예측모형을 구축하였다. 분석결과, 토지가격 예측모형은 VEC모형과 ARIMA모형의 예측결과가 유사한 것으로 나타났으나 주택가격 예측모형은 VEC모형의 예측력이 우수하다는 결과를 제시하였다.
- 김용순 외(2002)는 IMF를 전후로 거시경제 여건변화를 반영한 부동산가격의 예측모형을 VAR모형을 통하여 구축하였다. 분석결과를 살펴보면, 부동산가격은 회사채 수익률에 대해 음의 반응을 보이고 실질 GDP에 대해서는 양의 반응을 보이는 것으로 나타났다. 또한 외생변수인 거시경제요인 지표가 IMF 전에 비해 설명력이 높게 나타났다.
- 분석결과를 정리하면, 먼저 토지가격의 경우 금융위기 이후 금융변수인 국고채수익률과 실물경기를 대표하는 실질 GDP의 영향력이 확대된 것으로 나타났다. 이것은 토지시장이 금융위기라는 큰 충격을 받으면서 거시경제상황에 더욱 민감하게 반응하게 된 결과로 판단된다.
- 그러나 금융위기 이후에는 실질GDP(RRGDP)에 의한 설명력이 토지가격(RLP) 자체의 설명력보다 더 높아진 것으로 나타났다. 여전히 초기토지가격(RLP) 자체의 변화가 높은 설명력을 보이고, 장기적으로 국고채수익률(D_MIR)과 소비자 물가지수(RCPI)도 설명력이 높게 나타났다. 이상의 결과를 통해 금융위기 이후 토지가격 변화는 실질GDP나 국고채수익률과 같은 시장기본가치 결정요소의 설명력이 더욱 커졌음을 확인할 수 있다.
- 분석결과는 표 8부터 표 10에 정리하였는데, 일부모형의 경우 설명력이 다소 떨어졌으나 계수의 부호나 유의성은 비교적 양호한 것으로 나타났다. 오차수정항도 토지와 주택매매가격 모두 음으로 나타나, 장기수준에 수렴하는 안정적 모형임을 알 수 있다.
- 우선 부동산가격 지표간의 그랜져 인과관계 분석결과, 토지가격(RLP)과 주택매매가격(RHP) 사이에는 명확한 인과관계가 나타나지 않았으며, 토지가격(RLP)과 주택전세가격(RCP)간에는 주택전세가격(RCP)이 시차 2~4에서 토지가격(RLP)에 일방적으로 인과 하는 것으로 나타났다. 이론적으로 토지가격(RLP)과 주택매매가격(RHP)간에는 밀접한 관계를 가지나, 분석결과에서는 이를 명확히 보여주지 못하고 있다, 한편, 주택매매가격(RHP)과 주택전세가격(RCP) 사이에는 강한 그랜져 인과관계가 존재하는 것으로 나타났다.
- 우선 부동산가격 지표간의 그랜져 인과관계 분석결과, 토지가격(RLP)과 주택매매가격(RHP) 사이에는 명확한 인과관계가 나타나지 않았으며, 토지가격(RLP)과 주택전세가격(RCP)간에는 주택전세가격(RCP)이 시차 2~4에서 토지가격(RLP)에 일방적으로 인과 하는 것으로 나타났다. 이론적으로 토지가격(RLP)과 주택매매가격(RHP)간에는 밀접한 관계를 가지나, 분석결과에서는 이를 명확히 보여주지 못하고 있다, 한편, 주택매매가격(RHP)과 주택전세가격(RCP) 사이에는 강한 그랜져 인과관계가 존재하는 것으로 나타났다. 주택매매가격(RHP)은 주택전세가격(RCP)에 시차 2 이후 강한 그랜져인과관계를 보이고 있으며, 주택전세가격(RCP)은 주택매매가격(RHP)에 시차 3 이후 그랜져 인과관계를 보여주고 있다.
- 45%로 오히려 높아졌다. 이상과 같이 토지가격과 주택매매가격은 금융위기 이후 상승폭이 둔화된 반면, 전세가격은 상승폭이 확대되었음을 알 수 있다.
- 여전히 초기토지가격(RLP) 자체의 변화가 높은 설명력을 보이고, 장기적으로 국고채수익률(D_MIR)과 소비자 물가지수(RCPI)도 설명력이 높게 나타났다. 이상의 결과를 통해 금융위기 이후 토지가격 변화는 실질GDP나 국고채수익률과 같은 시장기본가치 결정요소의 설명력이 더욱 커졌음을 확인할 수 있다.
- 반면, 국고채수익률(D_MIR)은 금융위기 이후 주택매매가격 변화를 거의 설명하지 않아 이전과 대조된 모습을 보였다. 이상의 결과를 통해서 주택매매가격은 과거에는 금리나 물가의 영향을 많이 받았다면, 금융위기 이후에는 주택건설, 전세상황, 실물경제 여건 등에 더 크게 영향을 받는쪽으로 변화하였음을 확인할 수 있다.
- 전세가격도 금융위기 이후 금리나 실질GDP의 영향력이 약화되었으며, 오히려 전세가격 자체의 변화나 주택매매가격, 소비자물가에 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 이는 전세시장 내부의 수급상황 등에 의해 전세가격이 결정되는 것으로 판단할 수 있다.
- 주요변수에 대한 주택매매가격의 충격반응함수를 분석한 결과, 금융위기 전이나 후 모두 주택매매가격 자체(RHP)와 전세가격(RCP), 주택건설(RRHC)에 크게 반응하고 있는 것으로 나타났다. 금융위기 이후 국고채수익률(D_MIR)에 대한 반응은 약화된 반면, 실질GDP(RRGDP)에 대한 반응은 상대적으로 크게 높아졌다.
- 주택전세가격 변동률에 대한 분산분해 분석결과, 금융위기 이전에는 초기 주택전세가격 자체(RCP)보다 주택매매가격(RHP)이나 국고채수익률(D_MIR)의 설명력이 더 높았으며, 장기적으로 소비자물가(RCPI)와 실질GDP(RRGDP)에 의한 설명력이 커지는 것으로 나타났다. 그러나 금융위기 이후에는 국고채수익률(D_MIR)과 실질GDP(RRGDP)에 의한 설명력이 낮아진 반면, 주택매매가격(RHP), 토지가격(RLP)과 전세가격 자체(RCP)의 변화에 의해 더 많이 설명되는 것으로 나타났다.
- 이론적으로 주택매매가격(RHP)에 영향을 주는 실질GDP(RRGDP)나 국고채수익률(D_MIR) 등의 인과성이 낮게 나타난 금융위기 이후 거시경제지표와 주택시장간의 관련성이 많이 약화되었기 때문으로 추론된다. 주택전세가격(RCP)과 거시경제지표와의 관계에서는, 주택전세가격(RCP)과 국고채 금리(D_MIR) 사이에 2기간에 걸쳐 양방향의 그랜져 인과관계가 성립하며, 토지거래량(RRLT), 종합주가지수(D_TSP), 국고채금리(D_MIR)가 주택전세가격(RCP) 구성의 중요한 요소로서 작용하고 있는 것으로 분석되었다.
- 78%로 가장 큰 영향력을 보였으나, 2분기 이후 지속적으로 낮아졌다. 주택전세가격(RCP)과 주택건설실적(RRHC)의 영향력은 2분기 이후 지속적으로 확대되었으며, 4분기부터는 소비자물 (RCPI), 6분기부터는 실질GDP(RRGDP)의 설명력도 높아졌다. 그러나 금융위기 이전 소비자물가(RCPI)의 영향력이 5분기 이후 40%를 넘어섰던 것에 비해서는 크게 낮아진 것으로 나타났다.
- 이는 주택가격이 금리변화에 별로 반응하지 않아 과거 자산선택수단으로서의 주택의 의미가 약화된 반면, 경제성장 등 실물경제여건에 더 크게 반응하게 되었다는 것을 의미한다. 주택전세가격(RCP)에 대한 반응은 금융위기 이후 크게 증가하고 장기적으로도 높은 반응을 보이는 것으로 나타났다. 즉, 전세가격 급등으로 부담을 느낀 수요자들이 매매로 전환되면서 장기적으로 매매가격이 상승할 수 있다는 것을 의미한다.
- 부동산가격지표와 거시경제지표간의 인과관계 분석결과에 따르면, 토지가격(RLP)은 종합주가지수(TSP)와 단 1기간에서만 양방향으로 그랜져 인과하며, 그 외 소비자물가지수(RCPI), 주택건설실적(RRGDP) 등이 토지가격(RLP) 구성요소로 기능하고 있는 것으로 분석되었다. 한편, 주택매매가격(RHP)과 거시경제지표와의 관계에서는 주택건설실적(RRHC)만이 주택매매가격(RHP)에 강하게 인과하여 주택매매가격(RHP)의 결정에 있어 영향을 주고 있는 것으로 나타났다. 이론적으로 주택매매가격(RHP)에 영향을 주는 실질GDP(RRGDP)나 국고채수익률(D_MIR) 등의 인과성이 낮게 나타난 금융위기 이후 거시경제지표와 주택시장간의 관련성이 많이 약화되었기 때문으로 추론된다.
후속연구
- 본 논문은 금융위기 이후 시계열이 짧아 최근의 가격결정요인을 명확히 규명하는데 한계를 가지고 있어, 추후 충분한 시계열이 확보된 이후 다시 분석할 필요가 있다. 또한 부동산 시장은 위치의 고정성 등으로 지역별로 차이가 큰 특성을 가지고 있는데, 본 연구에서는 이를 고려하지 못한 채 전국을 대상으로 분석하는 한계를 지니고 있다. 따라서 서울, 수도권 등 가격지표가 제공되는 지역별 하위시장에 대해 가격결정요인을 분석할 필요가 있겠다
- 본 논문은 금융위기 이후 시계열이 짧아 최근의 가격결정요인을 명확히 규명하는데 한계를 가지고 있어, 추후 충분한 시계열이 확보된 이후 다시 분석할 필요가 있다. 또한 부동산 시장은 위치의 고정성 등으로 지역별로 차이가 큰 특성을 가지고 있는데, 본 연구에서는 이를 고려하지 못한 채 전국을 대상으로 분석하는 한계를 지니고 있다.
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