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문제 정의
- 또한, 상업용 부동산 시장의 자본환원율과 관련된 연구들은 결정요인 분석에 치중되어 있으며, 시장의 효율성에 대한 이해와 체계적 위험-자본환원율 간의 관계를 증명한 연구는 미비한 실정이다. 그러므로 상업용 부동산 시장의 자본환원율을 토대로, 상업용 부동산 시장의 위험-수익 간의 관계를 확인한다는 점에서 본 연구는 의의가 있다. 이와 함께 상업용 부동산시장의 효율성을 검증한 선행연구들이 존재하지만 본 연구와는 연구결과의 도출을 위해 사용한 방법론에 있어서 차이가 있다(Lee & Lee, 2005; Moon & Cho, 2012; Min & Koh, 2013).
- 본 연구는 자본자산의 균형가격 결정형태를 설명하는 CAPM을 바탕으로 서울의 상업용 부동산 시장인 오피스 빌딩 및 소매용 부동산 시장에서 체계적 위험과 자본환원율을 토대로 시장의 효율성과 CAPM의 적용가능성을 파악하였다.
- 더불어 소매용 부동산의 경우에는 상권별 매장(업종)의 구분을 통하여 권역별 지역을 세분화하고 그에 따른 시장의 효율성을 확인해 볼 필요가 있다. 본 연구에서는 상업용 부동산 시장에서 체계적 위험과 자본환원율과의 관계 및 시장의 효율성을 확인할 수 있었으며 이 자료들은 상업용 부동산 시장에서의 투자 관련 정보 및 부동산간접투자시장의 활성화를 위한 기초자료로서 의미가 있을 것이다. 또한, 본 연구의 결과는 상업용 부동산 시장에서 합리적 시장가격(균형가격)의 도출에도 도움이 될 수 있을 것이다.
- 본 연구에서는 상업용 부동산시장에서 체계적 위험이 자본 환원율에 미치는 영향을 분석하기 위해서 상업용 부동산 시장의 효율성을 파악한 선행연구들과 CAPM의 방법론을 부동산 시장에 적용한 연구들을 고찰할 필요가 있다. 이는 선행연구들에서 본 연구와 달리 CAPM에 기반하지는 않았으나 오피스 빌딩 시장의 자본환원율을 바탕으로 시장의 효율성을 검증한 연구들이 존재하고, 부동산 시장 중 토지 와 주택 그리고 오피스 빌딩 시장의 투자수익율(자본수익율+소득수익율)과 CAPM을 활용하여 시장의 효율성을 규명한 연구들도 존재하기 때문이다
- 본 연구에서는 서울의 권역별 오피스 빌딩 및 소매용 부동산 시장 자료로부터 도출한 SCL을 토대로 분기별 체계적 위험-초과자본환원율(위험프리미엄) 간의 관계를 추정하고자 오피스 빌딩 시장의 GBD 권역, YBD 권역, CBD 권역, 그리고 기타 권역과 소매용 부동산 시장의 GBD 권역, SBD 권역, CBD 권역, 그리고 기타 권역 소매용 부동산 자산의 소득수익률을 사용하여 다음과 같은 분석과정을 통해 산정하였다.
- 이러한 의미에서 본 연구는 투자의 위험을 수반하는 자본자산의 기대수익률을 나타내는 자본자산가격결정모형(CAPM: Capital Asset Pricing Model, 이하 CAPM)을 바탕으로 서울의 오피스 빌딩 시장 및 소매용 부동산 시장에서의 체계적 위험과 자본환원율 간의 관계와 효율성1)을 실증적으로 규명함으로써 시장참여자들의 부동산 간접투자시장에 대한 종합적인 이해를 증진시키고 효과적인 투자를 위한 정보와 시사점들을 제공하고자 한다.
제안 방법
- BJS는 그들의 연구에서 CAPM의 적용성 검증을 위해 두 번의 회귀분석을 통해 증권시장선 SML을 검증하는 2단계 횡단면검증법을 사용하였는데 이는 첫단계에서는 과거의 시장 자료들을 토대로 SCL을 추정한 후, 이를 이용하여 각 주식 혹은 포트폴리오의 체계적 위험 β를 산정하고 두 번째 단계에서는 이렇게 도출된 주식 또는 포트폴리오의 β를 기반으로 SML과 동일한 형식의 검증식을 설정하여 회귀분석을 실행한 후, 기존의 SML과 비교함으로써 CAPM의 적용성을 검증하는 것이었다.
- 이와 함께, CAPM의 적용에 있어 몇 가지 가정들이 필요한데 이들은 구체적으로 다음과 같다. 먼저, 시장의 투자자는 위험회피적이며 위험은 투자수익률의 분산(혹은 표준편차)으로 측정한다. 또한, 모든 투자자는 미래에 동일한 위험과 기대치를 지니고 단일기간에 투자에 대한 의사결정을 하며, 무위험자산의 존재에 따른 무위험이자율로 차입 또는 투자가 가능하다.
- 본 연구에서는 시장포트폴리오의 SML도출을 위해 2009년 1분기부터 2015년 3분기까지의 분기별 전국 오피스 빌딩 및 소매용 부동산 시장의 자본환원율인 소득수익률과 CD 91일 단기 수익률을 무위험수익률로 사용하였다. 또한, 시장 포트폴리오의 p의 소득 수익률과 무위험수익률의 차이로부터 분기별 위험프리미엄인 분기초과자본환원율을 산정하였으며, 이 경우, 위험프리미엄의 평균값은 시장의 위험프리미엄으로 오피스 빌딩 시장은 1.
- 본 연구에서는 식 (5)과 같이 서울의 권역별 오피스 빌딩 및 소매용 부동산 시장의 자료로 구성한 포트폴리오를 바탕으로 포트폴리오의 체계적 위험 βp와 분기초과자본환원율(위험프리미엄)인 rp - rf간의 관계가 양(+)의 기울기를 지니면 시장의 효율성이 성립하고(Fama & MacBeth, 1973), 전체 오피스 빌딩 및 소매용 부동산의 시장포트폴리오인 CAPM과 앞서 도출한 서울 권역별 오피스 빌딩 및 소매용 부동산 시장의 체계적 위험-분기초과자본환원율 간의 관계에 대해 다음의 두 조건이 모두 만족하면 CAPM이 적용되는 것으로 정의하였다(Black, Jensen, & Scholes, 1972).
- 서울의 권역별 오피스 빌딩 및 소매용 부동산 시장의 기간별 SCL추정을 위하여 2009년 1분기부터 2015년 3분기까지 총 27분기의 기간 동안 서울시내 오피스 빌딩의 4개 권역(GBD, YBD , CBD , 그리고 기타 권역)과 소매용 부동산 4개 권역(GBD, SBD, CBD, 그리고 기타권역)의 소득수익률을 순차적으로 14개 분기씩 조합하여 13개의 포트폴리오 p(p=1, 2, , 12, 13)를 구성하고 각각의 p에 대하여 식 (4)를 토대로 각 오피스 빌딩 및 소매용 부동산 권역의 자본환원율 rp를 동일기간의 시장포트폴리오 수익률인 rm에 회귀시켜 분기별 체계적 위험 βp를 산정하였다.
- 이를 위해서 먼저, 시장 포트폴리오의 SML인 식 (1)과 서울 오피스빌딩 및 소매용 부동산 시장의 SCL로부터 산정한 체계적 위험-분기초과자본환원율의 관계인 식 (5)는 동일해야 하므로 식 (1)의 절편인 rf는 식 (5)의 v와 통계적으로 동일하고, 식 (1)과 식 (5)의 기울기인 E(rm - rf)와 ξ도 서로 통계적으로 일치해야 한다. 이를 위해, 전술한 두 가지 조건을 결합하여 가설로 설정하고 F-검정을 토대로 시장 포트폴리오의 SML과 서울 오피스 빌딩 및 소매용 부동산 시장의 체계적 위험분기초과자본환원율식 간의 통계적 유의성을 규명하여 시장의 효율성과 CAPM의 적용성을 검증하였다.
대상 데이터
- 또한, 연구의 시간적 범위는 2009년 1/4분기부터 2015년 3/4분기까지의 27분기이며, 분석 자료는 국토교통부와 한국감정원에서 조사한 상업용부동산임대동향조사 보고서를 토대로 서울시의 오피스 빌딩과 소매용 부동산 자산의 분기에 따른 권역별 소득수익률 자료를 사용하였다(Ministry ofLand, Infrastructure, and Transport & Korea Appraisal Board, 2009 1Q∼2015년 3Q).
- 본 연구에서의 공간적 범위는 서울에 위치한 오피스 빌딩 시장의 대표적 권역인 강남권(GBD: Gangnam Business District), 여의도·마포권(YBD: Yeouido Business District), 도심권(CBD: Central Business District) 그리고 기타권역이며 소매용 부동산 시장은 상업용부동산임대동향조사 보고서에서 분류한 권역인 강남권(GBD: Gangnam Business District), 신촌·마포권(SBD: Shinchon Business District), 도심권(CBD: Central Business District) 그리고 기타권역으로 총 8개의 권역이다.
- 주식시장을 대상으로 하는 CAPM연구들에서는 전체 시장 포트폴리오의 수익률 획득을 위해서 KOSPI 200 및 500, 지수펀드(Index Fund), 그리고 미국의 S&P 500 등 주요시장의 종합주가지수를 많이 사용하지만 본 연구는 우리나라 상업용 부동산 중 오피스 빌딩 및 소매용 부동산 시장의 수익률 흐름을 파악하기 위해 상업용부동산임대동향조사 보고서의 분기별 전국(서울시, 6개 광역시(부산, 인천, 대구, 대전, 울산,그리고 광주), 8개 도(경기, 강원, 충북, 충남, 전북, 전남, 경북, 경남, 그리고 제주)) 오피스 빌딩 및 소매용 부동산 시장의 소득수익률을 시장 포트폴리오를 위한 자료로 활용하였다(Ministry of Land, Infrastructure, and Transport & Korea Appraisal Board, 2009 1Q∼2015년 3Q).
이론/모형
- 3) 자본환원율에 의한 상업용 부동산 시장의 효율성을 검증하기 위하여 앞서 구한 전체 오피스 빌딩 시장 및 소매용 부동산 시장의 증권시장선인 SML과 서울 권역별 오피스 빌딩 시장 및 소매용 부동산시장의 증권특성선인 SCL로부터 도출한 체계적 위험 - 자본환원율과의 관계를 Black, Jensen, &Scholes (1972)가 활용한 횡단면 검증법에 적용하여 분석하였다.
성능/효과
- 485% 사이의 범위에 존재하였으며(Table 1) 이는 YBD 권역의 오피스 빌딩시장은 YBD 권역의 오피스 빌딩 시장보다 체계적 위험은 낮은 범위에 분포하였고 분기초과자본환원율은 높은 범위에 분포하고 있었다. YBD 권역 SCL의 검증결과(R2 = 0.6470, t통계량 = -4.8818, 그리고 p-value=0.0003) 추정된 SCL에 의한 실선은 통계적으로 체계적 위험과 분기 초과자본환원율 간의 관계를 잘 설명하고 있었으나 기울기가 음(-)의 값을 지녀 시장의 효율성은 확인할 수 없었다(Fig. 1). 다음으로 CBD 권역의 경우 체계적 위험은 0.
- 그 결과, 서울 오피스 빌딩 시장의 4개 권역(강남권의 GBD 권역, 마포·여의도권의 YBD 권역, 도심권의 CBD 권역, 그리고 기타 권역)과 소매용 부동산 시장의 4개 권역(강남권의 GBD 권역, 마포·신촌권의 SBD 권역, 도심권의 CBD 권역, 그리고 기타 권역) 모두에서 CAPM이 성립하지 않았으며, 이는 임대수익에 기반하는 자본환원율의 특성으로 인해 시세차익에 의한 수익률이 포함된 투자수익률(소득수익율+자본수익율)에 의한 결과와는 다른 것을 알 수 있었다(Park & Jun, 2015b).
- 1). 다음으로 CBD 권역의 경우 체계적 위험은 0.553에서 1.132, 그리고 분기초과자본환원율은 1.209%에서 1.359% 사이에 분포(Table 1)하여 체계적 위험과 분기초과자본환원율의 수준이 GBD 권역과 YBD 권역 사이에 존재하였으며, CBD 권역의 SCL에 의한 체계적 위험과 분기초과자본환원율의 관계에 대한 통계적 검증결과(R2 = 0.9087, t-통계량 = -11.3754, 그리고 p-value= 3.96E-08)를 살펴보면 높은 설명력으로 체계적 위험 대비 분기초과자본환원율을 나타내고 있음을 알 수 있었지만, CBD 권역 역시 음(-)의 기울기를 지녀 시장의 효율성은 확인하기 어려웠다. 마지막으로, 기타 권역의 체계적 위험은 0.
- 다음으로 CBD 권역의 경우, 체계적 위험은 0.379에서 0.922, 그리고, 분기초과자본환원율은 0.854%에서 1.150% 사이에 분포하였고, 체계적 위험과 분기초과자본환원율의 수준이 GBD 권역과 SBD 권역 보다 낮고 넓은 범위에 분포되어 있음을 알 수 있었다(Fig. 2). 또한, CBD 권역의 SCL에 의한 체계적 위험과 분기초과자본환원율의 관계에 대한 통계적 검증결과(R2 = 0.
- 다음으로, 서울 소매용 부동산 시장에서 체계적 위험과 분기초과자본환원율 간의 관계를 권역별로 살펴보면 GBD 권역의 체계적 위험의 값은 0.598에서 0.873 사이에 존재했으며, 분기초과자본환원율은 0.731%에서 0.816% 범위에 분포하였다(Table 3). 또한, GBD 권역의 SCL로부터 추정된 체계적 위험과 분기초과자본환원율 간의 관계를 살펴보면 통계적으로 유의하여 SCL로부터 추정된 실선(Fig.
- 120% 사이에 존재하였고 기타 권역의 SCL로부터 추정된 체계적 위험과 분기초과자본환원율 간의 결과를 살펴보면 4개 권역 중에서 유일하게 99% 신뢰수준에서 통계적으로 유의하지 않았으며, 낮은 설명력 뿐만 아니라 기울기도 음(-)의 값을 지녀 시장의 효율성도 확인할 수 없었다. 더불어, 서울 오피스 빌딩 시장의 경우, GBD 권역을 제외한 3개 권역(YBD 권역, CBD 권역, 그리고 기타 권역) 시장에서 체계적 위험대비 분기초과자본환원율이 음(-)의 기울기를 지녀 권역별 시장은 효율적이지 않음을 확인할 수 있었으며,GBD 권역의 분기초과자본환원율은 전체 오피스 빌딩 시장의 자본환원율에 비해 낮았고 체계적 위험의 상승에 대한 분기초과자본환원율의 상승률도 낮음을 알 수 있었다.
- 더불어, 서울의 권역별 소매용 부동산 시장에서 체계적 위험 대비 분기초과자본환원율의 결과가 오피스 빌딩 시장의 그것 보다 다소 낮은 범위에 분포하고 있었으며, 이 중에서 GBD 권역과 기타 권역은 양(+)의 기울기를 지녀 효율성(Fama & MacBeth, 1973)을 지니고 있음도 확인할 수 있었다.
- 더불어, 체계적 위험이 증가할수록 분기초과자본환원율이 증가하는 양(+)의 기울기를 지녀 GBD 권역의 소매용 부동산 시장은 효율적임(Fama & MacBeth, 1973)을 확인할 수 있었다.
- 또한 GBD 권역과 마찬가지로 체계적 위험이 증가할수록 분기초과자본환원율이 증가하는 양(+)의 기울기를 지녀 기타 권역은 효율성(Fama & MacBeth, 1973)도 지니고 있음을 확인할 수 있었다
- 2). 또한, CBD 권역의 SCL에 의한 체계적 위험과 분기초과자본환원율의 관계에 대한 통계적 검증결과(R2 = 0.5727, t-통계량 = -4.1741, 그리고 p-value= 0.0011), SCL로부터 추정된 실선(Fig. 2)이 체계적 위험 대비 분기초과자본환원율을 반영하고 있음을 알 수 있다. 하지만, CBD 권역 역시 체계적 위험과 분기초과 자본환원율이 음(-)의 관계를 지녀 시장의 효율성은 확인하기 어려웠다.
- 816% 범위에 분포하였다(Table 3). 또한, GBD 권역의 SCL로부터 추정된 체계적 위험과 분기초과자본환원율 간의 관계를 살펴보면 통계적으로 유의하여 SCL로부터 추정된 실선(Fig. 2)이 포트폴리오들의 체계적 위험 대비 분기초과자본환원율을 적절히 나타내고 있었다(R2 = 0.7722, t-통계량=6.6380, 그리고 p-value=1.62E-05). 더불어, 체계적 위험이 증가할수록 분기초과자본환원율이 증가하는 양(+)의 기울기를 지녀 GBD 권역의 소매용 부동산 시장은 효율적임(Fama & MacBeth, 1973)을 확인할 수 있었다.
- 또한, SBD 권역 SCL의 검증결과(t = 0.6228, t-통계량 =-4.6330, 그리고 p-value= 0.0005)로부터 추정된 SCL에 의한 실선(Fig. 2)은 통계적으로 체계적 위험과 분기초과자본 환원율 간의 관계를 비교적 잘 설명하고 있었으나 기울기는 음(-)의 값을 지녀 시장의 효율성은 확인할 수 없었다.
- 또한, 서울의 오피스 빌딩 및 소매용 부동산 시장의 CAPM 검증결과를 살펴보면, 오피스 빌딩의 4개 권역(Table. 5)과소매용 부동산 시장의 4개 권역(Table 6) 모두 유의수준 5% 이내에서 각 시장별 포트폴리오인 SML과 각 권역별 오피스 및 소매용 부동산 시장의 체계적 위험-분기초과자본환원율을 나타내는 실선인 SCL이 일치하지 않기 때문에 CAPM이 성립되지 않음을 확인할 수 있었다. 이러한 현상은 기존에 상업용 부동산의 투자수익률(자본수익율+소득수익율)을 토대로 CAPM을 검증한 연구결과들과는 차이를 보이는 것인데 이는 자본환원율의 특성으로부터 기인하는 것으로 볼 수 있다.
- 본 연구에서는 시장포트폴리오의 SML도출을 위해 2009년 1분기부터 2015년 3분기까지의 분기별 전국 오피스 빌딩 및 소매용 부동산 시장의 자본환원율인 소득수익률과 CD 91일 단기 수익률을 무위험수익률로 사용하였다. 또한, 시장 포트폴리오의 p의 소득 수익률과 무위험수익률의 차이로부터 분기별 위험프리미엄인 분기초과자본환원율을 산정하였으며, 이 경우, 위험프리미엄의 평균값은 시장의 위험프리미엄으로 오피스 빌딩 시장은 1.01%(전체 오피스시장의 평균 소득수익율: 1.24%, 평균무위험수익률: 0.23%)이고 소매용 부동산시장은 0.95%(전체 소매용부동산시장의 평균 소득수익율: 1.18%, 평균무위험수익률: 0.23%)이다.
- 또한, 오피스 빌딩 시장에서 GBD 권역을 제외한 나머지 권역들(YBD 권역, CBD 권역 그리고 기타 권역)과 소매용 부동산 시장의 SBD 권역, CBD 권역은 체계적 위험이 증가할수록 분기초과자본환원율이 감소하여 음(-)의 기울기를 지니고 있어 시장이 효율적이지 않음도 확인 할 수 있었다. 하지만 자본환원율의 경우, 수익률의 변동성이 비교적 낮은 임대수익에 기반하여 산정되고 임대수익의 미소한 차이에도 민감하게 반응하는 특성을 지니므로 더욱 면밀히 살펴볼 필요가 있다.
- 또한, 체계적 위험이 증가할수록 분기초과자본환원율이 증가하는 양(+)의 기울기를 지녀 GBD 권역의 오피스빌딩 시장은 효율성(Fama & MacBeth, 1973)을 지니고 있음도 확인할 수 있었다.
- 마지막으로 Park & Jun (2015b)은 2009년 1/4분기부터 2014년 4/4분기까지의 서울 오피스 빌딩 3대 권역과 기타권역의 투자수익률을 토대로 상업용 부동산 시장 중 오피스빌딩 시장에서 CAPM의 적용가능성을 확인하였고 검증결과, 3대 권역(강남권, 마포·여의도권, 도심권)은 증권시장선과 증권특성선이 통계적으로 일치하지 않아 CAPM이 성립하지 않음을 확인하였고 기타권역은 유의수준 5%에서 기각하지 않음으로써 CAPM이 성립될 가능성을 확인하였다.
- 하지만, CBD 권역 역시 체계적 위험과 분기초과 자본환원율이 음(-)의 관계를 지녀 시장의 효율성은 확인하기 어려웠다. 마지막으로, 기타 권역의 체계적 위험은 0.760에서 1.071 범위에, 그리고 분기초과자본환원율은 0.819%에서 0.886% 사이에 존재하였으며(Table 3), 기타 권역의 SCL로부터 추정된 체계적위험과 분기초과자본환원율 간의 결과를 살펴보면 통계적으로 유의하여 SCL로부터 추정된 실선(Fig. 2)이 포트폴리오들의 체계적 위험 대비 분기초과자본환원율을 적절히 반영하고 있음을 알 수 있었다(R2 = 0.5902, t-통계량=4.6007, 그리고 p-value= 0.0005). 또한 GBD 권역과 마찬가지로 체계적 위험이 증가할수록 분기초과자본환원율이 증가하는 양(+)의 기울기를 지녀 기타 권역은 효율성(Fama & MacBeth, 1973)도 지니고 있음을 확인할 수 있었다
- 96E-08)를 살펴보면 높은 설명력으로 체계적 위험 대비 분기초과자본환원율을 나타내고 있음을 알 수 있었지만, CBD 권역 역시 음(-)의 기울기를 지녀 시장의 효율성은 확인하기 어려웠다. 마지막으로, 기타 권역의 체계적 위험은 0.965에서 1.315 범위에, 그리고 분기초과자본환원율은 1.001%에서 1.120% 사이에 존재하였고 기타 권역의 SCL로부터 추정된 체계적 위험과 분기초과자본환원율 간의 결과를 살펴보면 4개 권역 중에서 유일하게 99% 신뢰수준에서 통계적으로 유의하지 않았으며, 낮은 설명력 뿐만 아니라 기울기도 음(-)의 값을 지녀 시장의 효율성도 확인할 수 없었다. 더불어, 서울 오피스 빌딩 시장의 경우, GBD 권역을 제외한 3개 권역(YBD 권역, CBD 권역, 그리고 기타 권역) 시장에서 체계적 위험대비 분기초과자본환원율이 음(-)의 기울기를 지녀 권역별 시장은 효율적이지 않음을 확인할 수 있었으며,GBD 권역의 분기초과자본환원율은 전체 오피스 빌딩 시장의 자본환원율에 비해 낮았고 체계적 위험의 상승에 대한 분기초과자본환원율의 상승률도 낮음을 알 수 있었다.
- 또한, 모든 투자자는 미래에 동일한 위험과 기대치를 지니고 단일기간에 투자에 대한 의사결정을 하며, 무위험자산의 존재에 따른 무위험이자율로 차입 또는 투자가 가능하다. 마지막으로, 자본시장은 완전경쟁시장으로 거래비용과 과세가 존재하지 않는다. CAPM은 이러한 전제 하에서 특정 자산의 기대수익률이 그 자산의 체계적 위험과 선형증가의 함수관계를 지님을 의미하게 된다.
- 먼저, 서울 오피스 빌딩 시장의 체계적 위험과 자본환원율 간의 관계를 살펴보면 GBD권역 오피스 빌딩 자산의 자료로부터 구성한 13개 포트폴리오의 체계적 위험 β는 0.761에서 0.953 사이에 존재했으며, 분기초과자본환원율은 0.937%에서 1.067% 범위에 분포하였고(Table 1), GBD 권역의 SCL로부터 추정된 체계적 위험과 분기초과자본환원율 간의 관계를 살펴보면 통계적으로 유의하여 SCL로부터 추정된 실선(Fig. 1)은 포트폴리오들의 체계적 위험 대비 분기초과자본환원율을 적절히 반영하고 있었다(R2 = 0.4274, t-통계량 = 3.1151, 그리고 = 0.0082).
- 이후, Moon Cho (2012)는 2000년부터 2011년까지 서울과 분당 오피스빌딩 시장의 자본환원율을 종속변수로, 그리고 무위험수익률과 위험 프리미엄(Risk Premium)을 구성하는 요인들을 독립변수로 정의한 후, 회귀분석을 이용하여 결과를 도출함으로써 서울과 분당 오피스 시장의 위험프리미엄을 분석하였다. 분석결과, 서울의 오피스빌딩 시장에서 투자 시에는 개별 부동산의 선정보다는 거시경제 예측을 통한 자산배분과 투자시기의 결정이 중요함을 제시하였다. 또한, Min & Koh (2013)는 서울의 권역별 오피스빌딩 시장의 임대현황 및 매매 자료를 배당할인 및 임의보행모형 검정을 사용하여 오피스 빌딩의 시장효율성을 검증하였다.
- 또한, Min & Koh (2013)는 서울의 권역별 오피스빌딩 시장의 임대현황 및 매매 자료를 배당할인 및 임의보행모형 검정을 사용하여 오피스 빌딩의 시장효율성을 검증하였다. 분석결과로서, 임의보행검정의 시계열 및 패널분석, 그리고 배당할인모형검정의 시계열분석은 효율성에서 기각되었고 배당할인모형검정의 패널분석에서는 자본환원율이 사후적 수익률과 순영업소득 증가율에 의해 유의하게 설명되어 시장 효율성의 존재를 확인했다
- 이와 함께, YBD 권역의 체계적 위험은 0.675에서 1.111, 그리고 분기초과자본환원율은 1.246%에서 1.485% 사이의 범위에 존재하였으며(Table 1) 이는 YBD 권역의 오피스 빌딩시장은 YBD 권역의 오피스 빌딩 시장보다 체계적 위험은 낮은 범위에 분포하였고 분기초과자본환원율은 높은 범위에 분포하고 있었다. YBD 권역 SCL의 검증결과(R2 = 0.
- 이러한 현상은 기존에 상업용 부동산의 투자수익률(자본수익율+소득수익율)을 토대로 CAPM을 검증한 연구결과들과는 차이를 보이는 것인데 이는 자본환원율의 특성으로부터 기인하는 것으로 볼 수 있다. 즉, 자본환원율은 임대수익률에 기반하기 때문에 비교적 안정적인 변화를 보이는 경향을 지니는데다 본 연구에서는 시세차익에 의한 수익률인 자본이득(Capital Gain)이 반영되지 않아 시장상황의 변화에 민감하게 반응하는 것으로 판단된다. 특히, 오피스 빌딩의 경우, 렌트프리(Rent Free)로 인한 임대수익의 감소와 프라임급 오피스 빌딩의 공급 등으로 인한 공실율 증가가 체계적 위험과 분기초과자본환원율에 영향을 미치고 있고 소매용 부동산 시장에서는 서로 다른 권역들에 분포된 소매용 부동산 자산들에 의한 구성 및 개별 권역의 상권이 지니는 고유의 특성으로 인해 공실의 수준과 임대료 격차가 서로 다르기 때문으로 CAPM이 성립치 않는 것으로 여겨진다.
후속연구
- 본 연구에서는 상업용 부동산 시장에서 체계적 위험과 자본환원율과의 관계 및 시장의 효율성을 확인할 수 있었으며 이 자료들은 상업용 부동산 시장에서의 투자 관련 정보 및 부동산간접투자시장의 활성화를 위한 기초자료로서 의미가 있을 것이다. 또한, 본 연구의 결과는 상업용 부동산 시장에서 합리적 시장가격(균형가격)의 도출에도 도움이 될 수 있을 것이다.
- 반면에 본 연구에서는 국내 부동산 시장과 상업용 부동산 시장이 가지고 있는 자료의 한계가 존재한다. 상업용 부동산 관련 자료의 경우, 시계열 자료의 축적기간이 짧고 종류도 빈약하기 때문에 본 연구에서 활용한 자료 역시 자료 고유의 한계를 지니고 있다.
- 본 연구에서는 전술한 바와 같이 위험상태 하에서 자본자산의 가격평가모형인 CAPM을 바탕으로 서울의 오피스 빌딩 및 소매용 부동산 시장의 체계적 위험과 자본환원율 간의 관계를 파악하기 위해서는 먼저, 전체 오피스 빌딩 및 소매용 부동산 시장에 대한 각각의 시장 포트폴리오와 서울의 권역별 오피스 빌딩 및 소매용 부동산 시장 간의 비교가 필요하다. 이를 위해, 본 연구에서는 1) 각각의 전체 오피스 빌딩 및 소매용 부동산 자산의 시장 포트폴리오를 토대로 증권시장선(SML: Security Market Line, 이하 SML)을 구한 후, 2) 서울의 권역별 오피스 빌딩 및 소매용 부동산 자산의 시장자료를 사용하여 포트폴리오를 구성한 후 증권특성선(SCL:Security Characteristic Line, 이하 SCL)을 산정하여 시장의 체계적 위험과 자본환원율 간의 관계를 도출하였으며, 3) 자본환원율에 의한 상업용 부동산 시장의 효율성을 검증하기 위하여 앞서 구한 전체 오피스 빌딩 시장 및 소매용 부동산 시장의 증권시장선인 SML과 서울 권역별 오피스 빌딩 시장 및 소매용 부동산시장의 증권특성선인 SCL로부터 도출한 체계적 위험 - 자본환원율과의 관계를 Black, Jensen, &Scholes (1972)가 활용한 횡단면 검증법에 적용하여 분석하였다.
- 반면에 본 연구에서는 국내 부동산 시장과 상업용 부동산 시장이 가지고 있는 자료의 한계가 존재한다. 상업용 부동산 관련 자료의 경우, 시계열 자료의 축적기간이 짧고 종류도 빈약하기 때문에 본 연구에서 활용한 자료 역시 자료 고유의 한계를 지니고 있다. 향후, 상업용 부동산과 관련된 다양한 형태의 자료들이 개발된다면 더욱 정교한 관련 연구가 가능할 것으로 생각된다.
- 상업용 부동산 관련 자료의 경우, 시계열 자료의 축적기간이 짧고 종류도 빈약하기 때문에 본 연구에서 활용한 자료 역시 자료 고유의 한계를 지니고 있다. 향후, 상업용 부동산과 관련된 다양한 형태의 자료들이 개발된다면 더욱 정교한 관련 연구가 가능할 것으로 생각된다.
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