본 연구는 2003년 11월부터 2013년 8월까지의 전국, 수도권, 비수도권, 강남, 강북지역 아파트 매매가격의 합리적 버블을 전체기간과 글로벌금융위기 전 후로 기간을 나누어 상태공간모형과 칼만필터를 이용해 추정하였다. 전체기간 중에 강남은 합리적 버블이 25.4%로 가장 높고 강북 21.3%, 수도권 20.1%, 전국 18.9%, 비수도권 14.3%로 나타났다. 글로벌 금융위기 이전에는 강남이 26.7% 강북 19.3%로 강남이 강북보다 약 7.4% 정도 버블이 높게 형성되어 있다. 이에 반해 글로벌 금융위기 이후에는 강남 13.2%, 강북 10.7%로 버블이 많이 붕괴되었으나 오히려 비수도권 지역은 이전기간 4.2%에서 이후기간 19.0%로 약 15% 상승을 하였다. 이는 강남, 강북을 포함한 수도권은 매매가격이 하락하고 임대료는 상승을 하였고 비수도권 지역은 공공기관 이전 등 각종 개발호재로 인해 매매가격이 상승한 것이 주요원인으로 생각된다.
본 연구는 2003년 11월부터 2013년 8월까지의 전국, 수도권, 비수도권, 강남, 강북지역 아파트 매매가격의 합리적 버블을 전체기간과 글로벌금융위기 전 후로 기간을 나누어 상태공간모형과 칼만필터를 이용해 추정하였다. 전체기간 중에 강남은 합리적 버블이 25.4%로 가장 높고 강북 21.3%, 수도권 20.1%, 전국 18.9%, 비수도권 14.3%로 나타났다. 글로벌 금융위기 이전에는 강남이 26.7% 강북 19.3%로 강남이 강북보다 약 7.4% 정도 버블이 높게 형성되어 있다. 이에 반해 글로벌 금융위기 이후에는 강남 13.2%, 강북 10.7%로 버블이 많이 붕괴되었으나 오히려 비수도권 지역은 이전기간 4.2%에서 이후기간 19.0%로 약 15% 상승을 하였다. 이는 강남, 강북을 포함한 수도권은 매매가격이 하락하고 임대료는 상승을 하였고 비수도권 지역은 공공기관 이전 등 각종 개발호재로 인해 매매가격이 상승한 것이 주요원인으로 생각된다.
The present study was aimed to estimate the rational bubble by using the state space model and Kalman filter, of the national, capital, non-capital, Gangnam, and Gangbuk regions housing sales price from November 2003 to August 2013, for the whole period, and before and after the global financial cri...
The present study was aimed to estimate the rational bubble by using the state space model and Kalman filter, of the national, capital, non-capital, Gangnam, and Gangbuk regions housing sales price from November 2003 to August 2013, for the whole period, and before and after the global financial crisis. For the whole period, Gangnam marked the highest rational bubble of 25.4%, followed by Gangbuk 21.3%, capital region 20.1%, whole country 18.9%, and non-capital region 14.3%. Prior to the global financial crisis, Gangnam showed 26.7% of bubble, which is approximately 7.4% higher than Gangbuk with 19.3%. On the other hand, after the global financial crisis, the bubble has collapsed a lot with Gangnam 13.2% and Gangbuk 10.7%; however, the non-capital region showed rather an increase of about 15% from 4.2% before the crisis to 9.0% after the crisis. The main cause of this is that the trading price has declined but the rents have risen in the capital region including Gangnam and Gangbuk, while the transaction price has gone up in non-capital region due to various positive signs like the moving of public institutions.
The present study was aimed to estimate the rational bubble by using the state space model and Kalman filter, of the national, capital, non-capital, Gangnam, and Gangbuk regions housing sales price from November 2003 to August 2013, for the whole period, and before and after the global financial crisis. For the whole period, Gangnam marked the highest rational bubble of 25.4%, followed by Gangbuk 21.3%, capital region 20.1%, whole country 18.9%, and non-capital region 14.3%. Prior to the global financial crisis, Gangnam showed 26.7% of bubble, which is approximately 7.4% higher than Gangbuk with 19.3%. On the other hand, after the global financial crisis, the bubble has collapsed a lot with Gangnam 13.2% and Gangbuk 10.7%; however, the non-capital region showed rather an increase of about 15% from 4.2% before the crisis to 9.0% after the crisis. The main cause of this is that the trading price has declined but the rents have risen in the capital region including Gangnam and Gangbuk, while the transaction price has gone up in non-capital region due to various positive signs like the moving of public institutions.
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문제 정의
이에 본 연구는 글로벌 금융위기 전·후의 지역별 부동산시장의 합리적 버블의 존재여부와 크기를 실증적으로 분석하고자 한다.
가설 설정
2) ( ) 안은 표준오차임.
본 연구에서는 아파트가격의 합리적 버블4)이 확률적으로 1차 자기회귀과정(1st autoregressive process)을 따르고 시간이 지남에 따라 일정비율로 증감을 한다고 가정한다.
아파트가격의 합리적 버블을 측정하기 위해 임대료에 대한 데이터 생성과정(data generating process)이 필요하며 ARIMA(h,1,0) 과정을 따른다고 가정한다.
제안 방법
아파트 매매가격은 한국감정원에서 발표하는 아파트 매매가격지수를 사용하였고 아파트 월별 임대료는 한국감정원에서 발표되는 아파트 전세지수를 전세/매매가격 비율로 조정하였고 주택담보대출금리를 곱하고 이를 12로나누어서 구하였다. 기간은 전체기간, 글로벌금융 위기 이전과 이후로 나누어 지역별 합리적 버블을 추정하였다.
본 연구는 2003년 11월부터 2013년 8월까지의 전국, 수도권, 비수도권, 강남, 강북지역의 합리적 버블을 전체기간과 글로벌금융위기 전·후로 나누어 추정하였다.
본 연구는 2003년 11월부터 2013년 8월까지의 전국, 수도권, 비수도권, 강남, 강북지역의 합리적 버블을 전체기간과 글로벌금융위기 전·후로 나누어 추정하였다. 아파트 매매가격은 한국감정원에서 발표하는 아파트 매매가격지수를 사용하였고 아파트 월별 임대료는 한국감정원에서 발표되는 아파트 전세지수를 전세/매매가격 비율로 조정하였고 다음으로 주택담보대출금리를 곱하여 구하였다. 전체기간과 글로벌금융위기 이전과 이후로 기간을 나누어 지역별 합리적 버블을 추정하였다.
본 연구는 2003년 11월부터 2013년 8월까지의 전국, 수도권, 비수도권, 강남, 강북지역의 합리적 버블을 추정하였다. 아파트 매매가격은 한국감정원에서 발표하는 아파트 매매가격지수를 사용하였고 아파트 월별 임대료는 한국감정원에서 발표되는 아파트 전세지수를 전세/매매가격 비율로 조정하였고 주택담보대출금리를 곱하고 이를 12로나누어서 구하였다. 기간은 전체기간, 글로벌금융 위기 이전과 이후로 나누어 지역별 합리적 버블을 추정하였다.
아파트 매매가격은 한국감정원에서 발표하는 아파트 매매가격지수를 사용하였고 아파트 월별 임대료는 한국감정원에서 발표되는 아파트 전세지수를 전세/매매가격 비율로 조정하였고 다음으로 주택담보대출금리를 곱하여 구하였다. 전체기간과 글로벌금융위기 이전과 이후로 기간을 나누어 지역별 합리적 버블을 추정하였다.
대상 데이터
내용적 범위는 아파트로 시간적 범위는 2003년 11월부터 2013년 8월까지로 설정을 하였고 글로벌 금융위기 전·후로 기간을 나누었고 공간적 범위는 전국, 수도권, 비수도권, 강남, 강북으로 나누어 시기별, 지역별 합리적 버블의 차이를 살펴보고자 하였다.
본 연구는 2003년 11월부터 2013년 8월까지의 전국, 수도권, 비수도권, 강남, 강북지역의 합리적 버블을 추정하였다. 아파트 매매가격은 한국감정원에서 발표하는 아파트 매매가격지수를 사용하였고 아파트 월별 임대료는 한국감정원에서 발표되는 아파트 전세지수를 전세/매매가격 비율로 조정하였고 주택담보대출금리를 곱하고 이를 12로나누어서 구하였다.
이론/모형
둘째, 공간적 범위를 전국, 수도권, 비수도권, 강남, 강북으로 세분화하여 합리적 버블의 존재와 규모의 지역별 차이를 살펴봄에 있다. 마지막으로 버블추정에 있어 Newton 알고리즘에 변화를 주어 안정적으로 최적해를 찾는 방법인 LM(Levenberg Marquardt) 알고리즘을 이용해 MLE를 추정함에 있다.
본 연구는 Campbell and Shiller(1988)의 현재가치모형을 바탕으로 부동산가격 버블을 추정하고자 한다. 현재가치모형은 무한생애모형(infinite horizon model)을 기초로 하여 경제주체가 가계소득, 자산가격, 배당금, 미래소비등의 예산제약 하에서 소비자의 효용을 극대화하는 균형조건으로 아파트가격2)은 다음 식을 만족한다3).
) 값을 구할 수 있다. 본 연구는 Newton 알고리즘에 변화를 주어 안정적으로 최적해를 찾는 방법인 LM(Levenberg Marquardt)알고리즘을 이용해 MLE를 추정한다.
내용적 범위는 아파트로 시간적 범위는 2003년 11월부터 2013년 8월까지로 설정을 하였고 글로벌 금융위기 전·후로 기간을 나누었고 공간적 범위는 전국, 수도권, 비수도권, 강남, 강북으로 나누어 시기별, 지역별 합리적 버블의 차이를 살펴보고자 하였다. 연구의 방법론은 현재가치모형(present value model)을 이용해 상태공간모형(state space model)과 칼만필터(kalman filter)를 적용해 합리적 버블을 추정하였다.
임대료의 자기상관계수의 시차는 ARIMA(h,1,0)으로 산정했는데, AR의 차수는 AIC(Akaike’s Information Criterion)를 사용해서 구했으며 h의 값이 1로 선택되었다.
성능/효과
모형의 모수들의 최우 추정치는 t-값으로 판단할 때 글로벌 금융위기 이전 모형에서 비수도권 φ를 제외하고는 통계적으로 유의한 것으로 추정되었다.
본 연구결과를 종합해 보면, 합리적 버블은 지역별로 차이가 존재하였으며 강남지역이 모든 기간에서 가장 높게 나타났으나 글로벌 금융위기로 인해 버블이 많이 감소하였다. 반면에 비수도권지역은 오히려 글로벌 금융위기 이후 합리적 버블이 증가한 것으로 나타났다.
이성수(2003)은 부동산시장에 버블이 존재여부를 Shiller의 과민변동성 검증을 이용해 실증분석하였다. 분석결과, 서울의 강남지역이 서울시 전체지역보다 과민변동성의 크기가 적음을 보여 경제전반이 인식하고 있는 바와 다소 다른 결과가 나타났고 광역시의 경우에서도 부동산 가격의 과민변동성이 3.78로 서울 5.63 및 강남지역 5.48보다는 적지만 부동산 시장의 거품에 대한 우려가 나타나고 있음을 알 수가 있다고 하였다.
후속연구
둘째, 강남지역의 합리적 버블이 글로벌 금융위기 이후로 감소하기는 하였으나 전체기간으로 보면 모든 지역에서 가장 높게 나타나고 있기 때문에 경기가 호전되면 투자재로서 가격이 급등할 가능성이 여전히 존재하는 바 강남지역의 경우는 지속적인 가격안정화 대책을 수립 집행할 필요성이 있다.
본 연구의 한계는 아파트 임대료 자료가 존재하지 않아 전세가격을 임대료로 변화하여 사용해 다중공선성의 문제가 발생할 수 있다. 합리적 버블의 추이를 분석하는 것 외에 부동산시장의 구조변화(structural change)를 반영할 수 있도록 전환국면(regime change)를 고려해 합리적 버블을 예측 하는 것은 추후 연구과제로 남긴다.
첫째 한국 부동산시장의 구조적 변화기라 할 수 있는 글로벌 금융위기 전·후로 시간적 범위를 나누어 글로벌 금융위기가 부동산시장에 미친 영향을 정량적으로 분석함에 있다.
첫째, 합리적 버블의 크기와 변화가 시기별·지역별로 차이를 나타내고 있으므로 정부는 부동산 안정화 관련 정책을 수립 집행시에 지역별로 차별화 된 맞춤 정책을 수립 집행할 필요성이 있으며 합리적 버블의 변화가 부동산시장의 파라미터 역할을 할 수 있는 바 버블 관련 자료에 대한 지속적인 모니터링을 할 필요성이 있다.
본 연구의 한계는 아파트 임대료 자료가 존재하지 않아 전세가격을 임대료로 변화하여 사용해 다중공선성의 문제가 발생할 수 있다. 합리적 버블의 추이를 분석하는 것 외에 부동산시장의 구조변화(structural change)를 반영할 수 있도록 전환국면(regime change)를 고려해 합리적 버블을 예측 하는 것은 추후 연구과제로 남긴다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
시장에서 버블의 가장 큰 특징은?
버블(bubble)이란 시장에서 형성된 주식, 부동산 등의 자산가격(asset price)이 경제적 기초여건 (economic fundamentals)을 반영한 내재적 가치인 시장기본가치(market fundamental value)를 상회 하는 부분을 의미한다. 일반적으로 버블은 실제가격과 적정가격 간의 차이를 나타내며 버블의 가장큰 특징은 비정상적인 가격이라는 것이다. 버블을 정확히 측정하기 위해서는 내재적 가치를 정확히 알아야 하며 미래의 예상 수익과 할인율을 알고 있어야 하지만 현실적으로 정확히 측정하기가 불가능하다.
시장에서 버블이란?
버블(bubble)이란 시장에서 형성된 주식, 부동산 등의 자산가격(asset price)이 경제적 기초여건 (economic fundamentals)을 반영한 내재적 가치인 시장기본가치(market fundamental value)를 상회 하는 부분을 의미한다. 일반적으로 버블은 실제가격과 적정가격 간의 차이를 나타내며 버블의 가장큰 특징은 비정상적인 가격이라는 것이다.
버블에 의한 자산가격과 시장기본가치 간의 괴리가 커지면 어떠한 문제가 발생하는가?
반면, 버블에 의한 자산가격과 시장기본가치 간의 괴리는 장기적이며 지속적으로 커진다는 특징을 가지고 있다. 이런 괴리가 커지면 거품이 붕괴할 가능성이 커지게 되고, 종국에는 버블이 터지면서 자산가격이 급락하게 된다. 버블의 이런 특징 때문에 버블 존재시 버블 붕괴에 의한 자산가격의 급락을 우려하는 것이다(이용만, 2007).
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