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문제 정의
- 본 논문은 시기별 금리 및 통화량과 같은 유동성이 주택매매시장 및 전세시장에 미치는 영향을 벡터오차수정 모형을 통해 비교분석 하는 것을 목적으로 한다. 이에 따라 아파트를 대상으로 주택매매가격지수, 주택전세가격 지수, 금리 및 통화량(M2)를 분석변수로 활용하였다.
- 하지만 기존 문헌의 경우, 시기별 주택시장과 유동성 간의 관계성을 비교분석하여 특징 및 시시점을 도출하는데 한계를 가지고 있었다. 이에 따라 본 연구는 서브프라임 금융위기 전후를 대상으로 주택매매시장 및 전세시장과 유동성 간의 동태적 관계성을 실증분석하여 유의미한 시사점을 도출하는 것을 목적으로 한다.
제안 방법
- 또한 적정시차 검정을 수행하여 분석 모형의 시차를 결정하였으며 모델 내의 변수들의 공적분 관계 성립여부를 판단하기 위하여 Johansen 검정법을 적용하였다. 공적분 검정 결과 양 모델 모두 공적분관계가 성립됨에 따라 본 논문에서는 모델 1, 2 모두 벡터오차수정모형(VECM)을 설정하여 충격반응분석을 수행하였다. 본 논문에서는 분석을 위하여 Eviews-8 통계 소프트웨어를 활용하였다.
- 이것은 변수간의 상호인과관계를 분석하고 정책변수의 변화에 따른 파급효과를 분석하는데 이용된다[20]. 본 논문에서는 각 모델의 벡터오차수정모형을 통해 충격반응분석을 실시하여 주택금융변수인 시기별 금리 및 통화량이 주택매매 및 전세시장에 미치는 영향을 비교분석하였다.
- 본 논문에서는 그랜져 인과관계 검정을 통해 상기 표 2, 3과 같이 시기별로 구분된 각 모델의 변수들 간 인과관계를 검토한 결과, Model 1은 주택전세, 주택매매, 금리, 통화량(M2) 순서로 인과관계를 설정하였고, Model 2는 주택매매, 주택전세, 금리, 통화량(M2) 순서로 인과관계를 설정하였다.
- 따라서 시계열자료의 불안정성을 판별할 필요가 있는데 이 방법이 단위근 검정이다[16]. 본 연구에서는 시기별로 정의된 모델별 주택매매 및 전세가격과 금리, 통화량 지표(M2) 변수들에 대하여 ADF(Augmented Dickey-Fuller) 단위근 검정법을 활용하여 단위근 검정을 다음 표 1과같이 수행하였다. 표 1에서 확인할 수 있듯이 수준변수의 단위근 검정 결과 DF-t 통계값이 1%, 5%, 10% 임계값보다 크게 나옴에 따라 단위근이 있다는 귀무가설 H0을 기각하지 못하는 것으로 나타났다.
- 이에 따라 본 연구에서는 Johansen 검정법을 통해 Model 1, 2에 대하여 공적분 관계를 검정하였다. 분석결과, 다음 표 5에서 확인할 수 있듯이 유의수준 5% 기준에서 실제로 공적분이 존재하는 것으로 확인됨에 따라 벡터오차수정모형(VECM)을 구성하여 분석을 수행하였다.
- 본 논문의 공간적 범위는 서울시 아파트시장으로 정의하였으며 주택시장은 주택매매시장과 전세시장으로 구분하였다. 양 시장을 대표하는 변수로 주택매매가격지수와 주택전세가격지수를 활용하였다. 또한 주택시장 유동성은 결국 수요자의 자금조달능력과 밀접한 관계가 있다.
- 이에 따라 벡터자기회귀 모형(VARM)을 추정하기 전에 변수 간에 공적분 관계가 있는지를 검정해야 하며, 만약 공적분 관계가 존재한다면 벡터오차수정모형 (VECM : Vector Error Correction Model)으로 분석을 수행해야 한다[15]. 이에 따라 본 연구에서는 실제로 각 모델에 대하여 공적분 검정을 수행한 결과, 양 모델 모두 변수들 간에 공적분이 존재하는 것으로 확인된 바, 벡터오차수정모형(VECM)을 구성하여 실증분석을 수행하였다.
- 본 논문은 시기별 금리 및 통화량과 같은 유동성이 주택매매시장 및 전세시장에 미치는 영향을 벡터오차수정 모형을 통해 비교분석 하는 것을 목적으로 한다. 이에 따라 아파트를 대상으로 주택매매가격지수, 주택전세가격 지수, 금리 및 통화량(M2)를 분석변수로 활용하였다. 분석변수의 시계열 자료는 2001년 9월부터 2015년 10월까지의 월별 자료이다.
- 또한 전체적인 경기변동에 따라 시중 유동성이 차이가 남에도 불구하고 이러한 경기변동 상황을 시기별로 분류하는 등의 방법을 통해 심층적으로 분석하는데 한계를 가지고 있었다. 이에 따라본 논문에서는 이러한 기존 문헌의 한계를 극복하고자 서브프라임 금융위기를 기점으로 시기별로 주택매매시장 및 전세시장과 유동성 간의 관계성을 비교분석하였다.
- 전반적인 경기침체에 해소하고자, 최근 정부의 부동산경기 활성화 정책을 실시하였으며, 해당 정책은 결국 시중 자금 유동성을 높이는 것을 골자로 한다. 이러한 정부정책 기조 하에 주택매매시장과 전세시장 간의 급격한 변화가 발생하였다.
대상 데이터
- 주택수요는 크게 투자수요와 실수요로 구분할 수 있으며, 투자수요의 경우, 시중 통화량을 대리변수로 활용하고, 실수요의 경우, 대부분 차입으로 재원을 조달하는 관점에서 주택담보대출금리를 대리변수로 활용하였다. 매매가격지수 및 전세가격지수 월별자료는 국민은행 통계자료를 활용하였으며, 통화량 M2 및 주택담보대출금리는 통계청 자료를 통해 획득하였다.
- 본 논문에서는 다음 그림 1과 같이 연구를 진행하였다. 먼저 서브프라임 금융위기 발생 이전인 2001년 9월부터 2008년 9월까지를 Model 1로, 2008년 10월부터 최근 2015년 10월까지를 Model 2로 구분하였다.
- 본 논문의 공간적 범위는 서울시 아파트시장으로 정의하였으며 주택시장은 주택매매시장과 전세시장으로 구분하였다. 양 시장을 대표하는 변수로 주택매매가격지수와 주택전세가격지수를 활용하였다.
- 분석변수의 시계열 자료는 2001년 9월부터 2015년 10월까지의 월별 자료이다. 본 연구에서는 서브프라임 금융위기 발생 이전인 2001년 9월부터 2008년 9월까지를 Model 1로, 2008년 10월부터 최근 2015년 10월까지를 Model 2로 구분하여 비교분석하였다.
- 이에 따라 아파트를 대상으로 주택매매가격지수, 주택전세가격 지수, 금리 및 통화량(M2)를 분석변수로 활용하였다. 분석변수의 시계열 자료는 2001년 9월부터 2015년 10월까지의 월별 자료이다. 본 연구에서는 서브프라임 금융위기 발생 이전인 2001년 9월부터 2008년 9월까지를 Model 1로, 2008년 10월부터 최근 2015년 10월까지를 Model 2로 구분하여 비교분석하였다.
데이터처리
- 먼저 모델 1, 2의 변수들의 안정성을 판별하기 위하여 ADF(Augmented Dickey-Fuller) 단위근 검정을 수행하고 분석모델 내의 변수들의 인과관계를 설정하기 위하여 그랜져 인과관계 검정을 수행하였다. 또한 적정시차 검정을 수행하여 분석 모형의 시차를 결정하였으며 모델 내의 변수들의 공적분 관계 성립여부를 판단하기 위하여 Johansen 검정법을 적용하였다. 공적분 검정 결과 양 모델 모두 공적분관계가 성립됨에 따라 본 논문에서는 모델 1, 2 모두 벡터오차수정모형(VECM)을 설정하여 충격반응분석을 수행하였다.
- 먼저 모델 1, 2의 변수들의 안정성을 판별하기 위하여 ADF(Augmented Dickey-Fuller) 단위근 검정을 수행하고 분석모델 내의 변수들의 인과관계를 설정하기 위하여 그랜져 인과관계 검정을 수행하였다. 또한 적정시차 검정을 수행하여 분석 모형의 시차를 결정하였으며 모델 내의 변수들의 공적분 관계 성립여부를 판단하기 위하여 Johansen 검정법을 적용하였다.
- 이에 따라 본 연구에서는 Johansen 검정법을 통해 Model 1, 2에 대하여 공적분 관계를 검정하였다. 분석결과, 다음 표 5에서 확인할 수 있듯이 유의수준 5% 기준에서 실제로 공적분이 존재하는 것으로 확인됨에 따라 벡터오차수정모형(VECM)을 구성하여 분석을 수행하였다.
이론/모형
- 공적분 검정 결과 양 모델 모두 공적분관계가 성립됨에 따라 본 논문에서는 모델 1, 2 모두 벡터오차수정모형(VECM)을 설정하여 충격반응분석을 수행하였다. 본 논문에서는 분석을 위하여 Eviews-8 통계 소프트웨어를 활용하였다.
성능/효과
- 이는 결국 금리가 하락하더라도 매매시장으로의 자금유입이 매우 부진하였음을 의미한다. M2 통화량지표가 전반적인 유동자금을 나타내며, 금리는 차입을 통한 자금조달능력과 연관성이 높다는 점을 고려한다면, 결국 서브프라임 이후 침체된 매매시장을 회복시키기 위해서는 수요자들의 유동자금 자체를 높일 수 있는 가계소득을 향상시킬 수 있는 방안을 모색하는 것이 효과적일 것으로 판단된다.
- 주택전세시장의 경우, 서브프라임 금융위기 이전에는 이론적인 시장 메커니즘과 합치되는 결과가 나타났지만, 금융위기 이후의 경우는 매매시장 충격이나 금리 충격에 대한 전세시장 변동양상이 특이한 것으로 확인되었다. 결론적으로 이는 시장 수요의 움직임보다 전세공급량의 절대적인 부족에 기인한 것으로 판단된다. 민간시장 중심의 전세공급은 금리 수준 등을 고려한다면 점차 어려워질 것이다.
- 두 번째로, 부의 효과와 실질효과 증폭이론으로서, 자산가격의 변화가 유동성의 변화로 이어진다는 것이다. 부의 효과이론은 자산가격이 상승하면 부의 증가로 인해 소비가 늘어 경제활동이 활발해지고 따라서 자산보유자는 차입이 늘어나 유동성이 증가되는 효과가 나타난다.
- 32%의 변동을 나타냈다. 두 번째로, 주택 전세가격은 주 택전세가격 및 M2 충격에 대하여 초기부터 양(+)의 방향으로 지속적으로 변동폭이 증가하여 최종 10개월에 약 0.91%, 0.22%의 변동을 나타냈다. 또한 주택매매가격 및 금리 충격에 대하여 주택전세가격은 초기에는 음(-)의 방향으로 지속적으로 변동폭이 증가하여 최종 10개월에 약 0.
- 05%의 변동을 나타냈다. 두 번째로, 주택전세가격은 금리 및 M2 충격에 대하여 초기부터 양 (+)의 방향으로 지속적으로 변동폭이 증가하여 최종 10개월에 약 0.13%, 0.22%의 변동을 나타냈다. 또한 주택매매가격 및 주택전세가격 충격에 대하여 주택전세가격은 초기부터 양(+)의 변동을 나타냈으나, 변동폭이 다소 감소하여 최종 10개월에는 약 0.
- 또한 금리 충격과 전세가격변동이 양(+)의 관계를 나타내고 있기 때문에 전세공급물량이 부족한 상황에서 저금리 정책은 결국 전세가격 안정화에는 기여하는 것으로 확인되었다. 즉 저금리 정책 기조와 더불어 전세물량이 매우 부족한 시장 상황에 의해 공간수요가 매매시장으로 전환됨에 따라 나타난 결과로 판단된다.
- 주택매매시장의 경우 기본적으로 양 시기 모두 매매가격 상승 자체가 양호한 시장 상황에 대한 신호로 인식되어 지속적인 매매가격 상승을 유도할 수 있는 것으로 나타났다. 또한 전체적인 시중 통화량이 증가하면 양 시기 모두 매매가격이 상승하는 것으로 확인되었다. 하지만 특징적인 점은 Model 1에서는 전세시장과 매매시장 상황이 동조관계를 나타내지만, Model 2에서는 비록 변동폭이 미약하지만 전세시장과 매매시장이 대체관계를 나타내는 것으로 확인되었다.
- 22%의 변동을 나타냈다. 또한 주택매매가격 및 금리 충격에 대하여 주택전세가격은 초기에는 음(-)의 방향으로 지속적으로 변동폭이 증가하여 최종 10개월에 약 0.23%, 0.87%의 변동을 나타냈다.
- 22%의 변동을 나타냈다. 또한 주택매매가격 및 주택전세가격 충격에 대하여 주택전세가격은 초기부터 양(+)의 변동을 나타냈으나, 변동폭이 다소 감소하여 최종 10개월에는 약 0.46%, 0.23%의 변동을 나타냈다.
- 34%의 변동을 나타냈다. 또한 주택매매가격 자체 충격에 대하여 주택매매가격은 초기에는 양(+)의 방향으로 0.59%의 변동을 나타냈으나, 변동수준이 점차 약화되어 최종 10개월에는 약 0.23%의 변동폭을 나타냈다.
- 27%의 변동을 나타냈다. 또한 주택매매가격 자체 충격에 대하여 주택매매가격은 초기에는 양(+)의 방향으로 변동을 나타냈으며, 변동수준이 유지되어 최종 10개월에 약 0.34%의 변동폭을 나타냈다. 반면 주택전세가격 충격에 대하여 주택매매가격은 초기부터 음(-)의 방향으로 변동이 나타나서, 최종 10개월에 약 0.
- 먼저 주택매매시장의 경우, 저금리 기조를 통해 수요자들이 차입자본조달능력을 향상시키는 것이 주택매매시장을 활성화시키는데 예상보다 효과가 낮은 것으로 나타났다. 반면 전반적인 유동자금과 관련이 높은 통화량은 유의미한 관계를 맺은 것으로 확인되는 바, 정책적인 측면에서 가계소득 향상방안을 중심으로 장기적인 주택매매시장 활성화전략을 수립하는 것이 중요할 것으로 사료된다.
- 본 논문에서는 다음 표 4와 같이 SIC를 기준으로 적정시차 검정을 수행한 결과 Model 1, 2 모두 시차 1이 적정시차인 것으로 확인되었다.
- 서브프라임 금융위기를 기점으로 시기별 충격반응분석 결과를 비교분석하면 다음과 같다. 주택매매시장의 경우 기본적으로 양 시기 모두 매매가격 상승 자체가 양호한 시장 상황에 대한 신호로 인식되어 지속적인 매매가격 상승을 유도할 수 있는 것으로 나타났다. 또한 전체적인 시중 통화량이 증가하면 양 시기 모두 매매가격이 상승하는 것으로 확인되었다.
- 주택전세시장의 경우, 서브프라임 금융위기 이전에는 이론적인 시장 메커니즘과 합치되는 결과가 나타났지만, 금융위기 이후의 경우는 매매시장 충격이나 금리 충격에 대한 전세시장 변동양상이 특이한 것으로 확인되었다. 결론적으로 이는 시장 수요의 움직임보다 전세공급량의 절대적인 부족에 기인한 것으로 판단된다.
- 첫 번째로, 주택매매가격은 금리 및 M2 충격에 대하여 초기부터 양(+)의 방향으로 지속적으로 변동폭이 증가하여 최종 10개월에 약 0.17%, 0.27%의 변동을 나타냈다. 또한 주택매매가격 자체 충격에 대하여 주택매매가격은 초기에는 양(+)의 방향으로 변동을 나타냈으며, 변동수준이 유지되어 최종 10개월에 약 0.
- 먼저 모델 1, 즉 서브프라임 금융위기 이전의 주택매매가격, 주택전세가격과 금리 및 M2 간 충격반응분석 결과를 살펴보면 다음 그림 2 및 표 6과 같다. 첫 번째로, 주택매매가격은 주택전세가격 및 M2 충격에 대하여 초기부터 양(+)의 방향으로 지속적으로 변동폭이 증가하여 최종 10개월에 약 0.85%, 0.34%의 변동을 나타냈다. 또한 주택매매가격 자체 충격에 대하여 주택매매가격은 초기에는 양(+)의 방향으로 0.
- 본 연구에서는 시기별로 정의된 모델별 주택매매 및 전세가격과 금리, 통화량 지표(M2) 변수들에 대하여 ADF(Augmented Dickey-Fuller) 단위근 검정법을 활용하여 단위근 검정을 다음 표 1과같이 수행하였다. 표 1에서 확인할 수 있듯이 수준변수의 단위근 검정 결과 DF-t 통계값이 1%, 5%, 10% 임계값보다 크게 나옴에 따라 단위근이 있다는 귀무가설 H0을 기각하지 못하는 것으로 나타났다. 하지만 1차차분변수의 경우 단위근 검정 결과 DF-t 통계량이 대부분 임계값보다 작게 나옴에 따라 1차차분변수들은 안정적인 것으로 나타났다.
- 표 1에서 확인할 수 있듯이 수준변수의 단위근 검정 결과 DF-t 통계값이 1%, 5%, 10% 임계값보다 크게 나옴에 따라 단위근이 있다는 귀무가설 H0을 기각하지 못하는 것으로 나타났다. 하지만 1차차분변수의 경우 단위근 검정 결과 DF-t 통계량이 대부분 임계값보다 작게 나옴에 따라 1차차분변수들은 안정적인 것으로 나타났다.
- 또한 전체적인 시중 통화량이 증가하면 양 시기 모두 매매가격이 상승하는 것으로 확인되었다. 하지만 특징적인 점은 Model 1에서는 전세시장과 매매시장 상황이 동조관계를 나타내지만, Model 2에서는 비록 변동폭이 미약하지만 전세시장과 매매시장이 대체관계를 나타내는 것으로 확인되었다. 이는 서브프라임 금융위기 이전에는 활황기 이었던 반면 금융위기 이후에는 주택시장이 침체된 상황에서 시장 불확실성에 의해 매매시장으로의 자금유입이 둔화된데 기인한다.
후속연구
- 하지만 국내 주택시장은 주택매매시장과 더불어 매우 특징적인 전세시장이 존재하며, 전세시장이 서민주거안정에 매우 중요함에 따라 양 시장을 종합적으로 고려할 필요성이 있음에도 불구하고 기존 문헌에서는 이에 대한 고려가 부족함을 확인하였다. 또한 전체적인 경기변동에 따라 시중 유동성이 차이가 남에도 불구하고 이러한 경기변동 상황을 시기별로 분류하는 등의 방법을 통해 심층적으로 분석하는데 한계를 가지고 있었다. 이에 따라본 논문에서는 이러한 기존 문헌의 한계를 극복하고자 서브프라임 금융위기를 기점으로 시기별로 주택매매시장 및 전세시장과 유동성 간의 관계성을 비교분석하였다.
- 먼저 주택매매시장의 경우, 저금리 기조를 통해 수요자들이 차입자본조달능력을 향상시키는 것이 주택매매시장을 활성화시키는데 예상보다 효과가 낮은 것으로 나타났다. 반면 전반적인 유동자금과 관련이 높은 통화량은 유의미한 관계를 맺은 것으로 확인되는 바, 정책적인 측면에서 가계소득 향상방안을 중심으로 장기적인 주택매매시장 활성화전략을 수립하는 것이 중요할 것으로 사료된다.
- 이러한 관점에서 자산시장과 유동성의 상호연관성은 실제로 경기순환과도 깊은 관계를 가지고 있다. 이에 따라 서브프라임 금융위기를 기준으로 시기별로 양 변수 간에 관계를 비교분석한다면, 주택시장과 유동성 간의 심층적인 분석이 가능할 것으로 판단된다. 게다가 상기에서 언급한 바와 같이 주택시장은 매매시장과 전세시장으로 세분화되며, 양 시장은 상호연관성을 가지고 있다.
- 게다가 상기에서 언급한 바와 같이 주택시장은 매매시장과 전세시장으로 세분화되며, 양 시장은 상호연관성을 가지고 있다. 이에 따라 시기별로 매매시장 및 전세시장과 유동성 간의 상호연관성을 분석한다면, 시장 간 자금 흐름과 더불어 정책적 시사점을 도출할 수 있을 것으로 판단된다.
- 이러한 관점에서 거시경제변동 전후의 유동성 변화와 주택매매시장 및 전세시장의 동태적 관계성 분석은 특히 최근 주택시장의 불균형과 더불어 전세수급난이 심화되고 있는 현 시점에서 유의미한 시사점을 도출할 수 있을 것으로 판단된다. 즉 단순히 유동성 변동에 따른 주택매매시장의 변화 양상뿐만 아니라 주택전세시장까지의 영향력을 종합적으로 분석함으로써 국민 주거 안정을 위한 정책적 방향성을 확인할 수 있을 것으로 사료된다.
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