[논문]부동산 경매시장 지표간의 상호 영향에 관한 연구

정대석

doi:10.5392/jkca.2019.19.12.535

부동산 경매시장 지표간의 상호 영향에 관한 연구
A Study on the Mutual Influence of Indicators of the Real Estate Auction Market 원문보기

한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.19 no.12, 2019년, pp.535 - 545

정대석 (고려사이버대학교 부동산학과)

초록
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부동산 경매시장 지표가 상관성이 있고 유의미하다면 일반 부동산과 연계되어 부동산 시장에 의미 있는 정보가 될 수 있다. 본 연구는 부동산 경매시장의 주요 지표라고 할 수 있는 경매건수, 매각률(낙찰률), 매각가율(낙찰가율)에 대한 시계열적 상관성을 규명하여 시장 수급 논리가 경매시장에서도 적용되고 있는지 여부를 밝히는 것이 목적이다. 부동산 유형은 주거용 부동산, 토지, 상업용 부동산 세 가지로 구분하여 96개월간 수도권 부동산 경매 관련 월별 시계열 자료를 집계하였다. 이 자료를 바탕으로 유형별 경매 시장 모형을 구축하고 지표 간 상호 영향 관계를 각각 분석하였다. 분석 결과, 수급지표인 경매건수와 매각률은 시장의 수급 논리에 따른 공급 및 수요의 성격을 보였다. 다만 그 상관성은 주거용 부동산의 경우가 높았으며 상업용 부동산은 상대적으로 낮게 나타나 유형별 차이가 있음을 알 수 있다. 매각률은 가격 지표에 장기적으로 영향을 미치고 있으며, 특히 주거용 부동산 경매시장의 지표는 계량적으로 설명력이 높고 유의미하였다. 경매 관련 세 지표는 정도의 차이는 있지만 상관성이 존재하고 특히 주거용 부동산의 경우는 의미 있는 정보로서 정책 의사결정에 도움이 될 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

If the real estate auction market indicators are relevant and meaningful, they can be meaningful information to the real estate market in connection with general real estate. The purpose of this study is to examine whether time-supply logic is applied in auction market by identifying time series correlations for the number of auctions, the auction rate, and the auction price rate, which are major indicators of real estate auction market. The real estate types were classified into three categories: residential real estate, land, and commercial real estate. The monthly time series of auctions in the metropolitan real estate were compiled for 96 months. Based on this data, the auction market model for each type was established and the mutual influences between the indicators were analyzed. As a result, the supply and demand indicators, the number of auctions and the auction rate, showed the nature of supply and demand according to the supply and demand logic of the market. However, the correlation was high for residential real estate and relatively low for commercial real estate. the auction rate has a long-term impact on price indicators, especially residential real estate, which is quantitatively explanatory and significant. The three auction-related indicators differ in degree, but there is a correlation, especially for residential real estate, which can be useful information for policy making.

주제어

표/그림 (15)

표 표 1. 주요 선행 연구
그림 그림 1. 전국 경매시장 추이(주거,토지,상업 순)
그림 그림 2. 수도권 경매시장지표 추이(주거,토지,상업 순)
표 표 2. 부동산 경매시장 규모(최근 96개월간) (단위 : 건, 억원)
표 표 3. 매각가율에 대한 상관관계
표 표 4. 원 자료의 기초통계량
표 표 5. 단위근 검정 결과
표 표 6. 그랜저 인과관계 검정 결과
표 표 7. 적정 시차 검토
표 표 8. 공적분 검정 결과
표 표 9. 모형 추정 결과
그림 그림 3. 충격반응분석 결과 (주거용 부동산, LNCRS:경매건수, LNCRA:매각건수,LNCRB:매각가율)
그림 그림 4. 충격반응분석 결과 (토지,LNCLS:경매건수, LNCLA:매각건수,LNCLB:매각가율)
그림 그림 5. 충격반응분석 결과 (상업용 부동산, LNCCS:경매건수, LNCCA:매각건수,LNCCB:매각가율)
그림 그림 6. 분산분해분석 결과

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 매각률을 매각가율 및 경매건수와 같이 내생변수로 설정하여 상호 영향 관계를 수급 관점에서 파악하고자 하며, 또한 선행 연구 대부분이 아파트를 대상으로 분석한 데 비해 본 연구는 주거용 부동산은 물론 토지 및 상업용 부동산에 대해서도 동일한 분석 과정을 거쳐 그 차이점 여부를 밝히는 데 차별성이 있다.
본 연구는 부동산 경매시장의 매각건수에 수요가 반영되어 경매건수 및 매각률이 수급 지표로서 의미를 가지며 가격에도 영향을 미칠 것이라는 가설 하에 이들 지표들의 상관성을 분석하고자 한다.
부동산 경매시장의 변동을 제대로 파악하기 위해서는 이러한 지표 간 상호영향 관계를 다각도로 검토할 필요가 있다. 본 연구는 부동산 경매시장의 주요 지표인 경매건수, 매각률(낙찰률), 매각가율(낙찰가율)에 대한 시계열적 상관성을 규명하여 일반적인 시장 수급 논리가 경매시장에서도 적용되고 있는지 여부를 우선 검토한다. 시장 수급 구조의 차이가 있는 부동산 각 유형별 경매시장에서 지표 간 영향의 차이가 어느 정도인지를 밝히는 것이 본 연구의 목적이다.
본 연구는 부동산 경매시장의 주요 지표인 경매건수, 매각률(낙찰률), 매각가율(낙찰가율)에 대한 시계열적 상관성을 규명하여 일반적인 시장 수급 논리가 경매시장에서도 적용되고 있는지 여부를 우선 검토한다. 시장 수급 구조의 차이가 있는 부동산 각 유형별 경매시장에서 지표 간 영향의 차이가 어느 정도인지를 밝히는 것이 본 연구의 목적이다. 분석 대상 지역으로는 수도권 및 비수도권으로 나누어 사전 검토하였으나 지방은 가격 및 유형의 편차가 크기 때문에 통계적 유의성이 낮아 일단 제외하였다.

가설 설정

2 : [ ]안은 t값.
3 : 설명변수 명 뒤의 (-n)은 n시차 적용 변수임을 표시.

제안 방법

각 시계열에 대한 ADF 검정 결과 상업용 부동산의 매각률 및 매각가율만 5% 유의수준에서 단위근이 없는 것으로 나타났고 나머지 시계열 변수에서는 단위근이 존재하는 것으로 나타났다. PP 검정에서도 거의 동일하며 토지의 매각가율에서는 단위근이 존재하지 않았다(표에서 결과는 생략), 따라서 단위근이 없는 2개 시계열을 제외한 7개 시계열에 대해 1차 차분을 실시하였고, 그 결과 정상적인 시계열이 되었기 때문에 더 이상 차분은 하지 않았다.
본 분석에 사용한 원 자료는 법원경매정보의 용도별 매각 통계 자료로 2011년 7월부터 2019년 6월까지(96개월) 각 지자체별로 집계한 수치이다. 부동산 유형에 따른 구분은, 주거용 부동산의 경우 아파트, 단독주택, 다가구주택 및 겸용주택의 수치를 집계하였고, 토지는 대지, 임야, 전답 및 겸용 토지의 수치를 집계하였으며 상업용 부동산은 상가, 오피스텔, 근린시설, 겸용시설의 수치를 집계하였다. 이를 전국으로 집계하고 수도권에 대해서는 해당 각 지자체별 자료를 별도로 집계하였다.
수도권 부동산 경매시장에서 공급 지표인 경매건수,수급관련 지표인 매각률 및 가격 지표인 매각가율에 대해 부동산 유형별 영향 관계를 최근 96개월간의 시계열자료를 통해 분석하였다. 대상 기간 동안 국내 경매 건수는 감소 추이를 보였으나 매각건수는 일정 수준을 유지하였다.
우선 각 시계열 변수에 대해 시간 변화에 따라 일정한 값으로 수렴하려는 성질인 시계열의 안정성을 검정한다. 단위근 검정에서 계산된 검정통계량의 절대값이 임계값보다 작으면 안정성을 만족하지 못하기 때문에 단위근이 존재함은 주어진 시계열의 평균이 비정상적임을 의미한다.
부동산 유형은 주거용 부동산, 토지, 상업용 부동산 세 가지로 구분하여 수도권을 대상으로 2011년 7월부터 2019년 6월까지 96개월간 부동산 경매 관련 월별 시계열 자료를 집계하였다. 이 자료를 바탕으로 부동산 유형에 따라 벡터자기회귀(VAR)모형을 구축하고 추정된 모형을 바탕으로 변수 간 상호 영향 관계를 분석한다.
각 설명변수의 영향 정도는 유형별로 차이를 보이고 있다. 이들 각 모형의 계수 값으로는 그 영향 관계를 제대로 파악하기 어렵기 때문에 이들 각 모형에 대해 충격반응 및 분산분해분석을 통해 살펴본다.
부동산 유형에 따른 구분은, 주거용 부동산의 경우 아파트, 단독주택, 다가구주택 및 겸용주택의 수치를 집계하였고, 토지는 대지, 임야, 전답 및 겸용 토지의 수치를 집계하였으며 상업용 부동산은 상가, 오피스텔, 근린시설, 겸용시설의 수치를 집계하였다. 이를 전국으로 집계하고 수도권에 대해서는 해당 각 지자체별 자료를 별도로 집계하였다. 비수도권은 지역별 가격 편차가 크기 때문에 통계적 유의성이 낮아 본 분석에서는 제외한다.
이를 종합적으로 고려하여 변수의 배열은 외생성인 큰 순서대로 매각률→경매건수→매각가율 순으로 설정한다.
일반적으로 시차가 길어지면 자유도가 낮아지는 점,AIC 정보기준은 SC 정보기준보다 시차를 과대 식별하는 경향이 알려진 점을 고려하여 본 분석에서는 SC기준으로 적용한다.

대상 데이터

본 분석에 사용한 원 자료는 법원경매정보의 용도별 매각 통계 자료로 2011년 7월부터 2019년 6월까지(96개월) 각 지자체별로 집계한 수치이다. 부동산 유형에 따른 구분은, 주거용 부동산의 경우 아파트, 단독주택, 다가구주택 및 겸용주택의 수치를 집계하였고, 토지는 대지, 임야, 전답 및 겸용 토지의 수치를 집계하였으며 상업용 부동산은 상가, 오피스텔, 근린시설, 겸용시설의 수치를 집계하였다.
분석 대상 지역으로는 수도권 및 비수도권으로 나누어 사전 검토하였으나 지방은 가격 및 유형의 편차가 크기 때문에 통계적 유의성이 낮아 일단 제외하였다. 부동산 유형은 주거용 부동산, 토지, 상업용 부동산 세 가지로 구분하여 수도권을 대상으로 2011년 7월부터 2019년 6월까지 96개월간 부동산 경매 관련 월별 시계열 자료를 집계하였다. 이 자료를 바탕으로 부동산 유형에 따라 벡터자기회귀(VAR)모형을 구축하고 추정된 모형을 바탕으로 변수 간 상호 영향 관계를 분석한다.
시장 수급 구조의 차이가 있는 부동산 각 유형별 경매시장에서 지표 간 영향의 차이가 어느 정도인지를 밝히는 것이 본 연구의 목적이다. 분석 대상 지역으로는 수도권 및 비수도권으로 나누어 사전 검토하였으나 지방은 가격 및 유형의 편차가 크기 때문에 통계적 유의성이 낮아 일단 제외하였다. 부동산 유형은 주거용 부동산, 토지, 상업용 부동산 세 가지로 구분하여 수도권을 대상으로 2011년 7월부터 2019년 6월까지 96개월간 부동산 경매 관련 월별 시계열 자료를 집계하였다.
[표 4]는 부동산 유형별 경매 자료(96개월간)에 대한 기초 통계량을 정리한 것이다. 시계열 변수는 부동산세 유형에 경매건수, 매각률, 매각가율 세 가지 경매지표로 된 총 9개 시계열 자료로 구성되었다. 계량 분석에서는 시계열의 불안정성을 보완하기 위해 모두 자연로그를 취하여 분석하였지만, 표에서는 가독성을 높이기 위해 원 자료의 값을 표시하였다.

데이터처리

시계열변수의 장기적인 균형관계가 존재하는지 유무에 대한 검정 방법으로는 요한센 공적분 검정 방법을 이용하며, 검정 결과는 [표 8]과 같다. Trace 통계량 및 최대 고유값 통계량 모두 5% 유의수준에서 3개 유형모두 공적분 관계가 없는 것으로 나타났다.

이론/모형

Trace 통계량 및 최대 고유값 통계량 모두 5% 유의수준에서 3개 유형모두 공적분 관계가 없는 것으로 나타났다. 따라서 단위근이 있는 시계열은 차분한 변수를 적용한 VAR 모형을 사용하고 단위근이 없는 경우는 정상 VAR 모형을 사용한다.
상기 검토 과정을 통해 유형별 세 모형을 설정한다. 모두 1시차를 적용하여 경매건수, 매각률, 매각가율 간의 세 변수 VAR(1)모형을 추정하였다.

성능/효과

Trace 통계량 및 최대 고유값 통계량 모두 5% 유의수준에서 3개 유형모두 공적분 관계가 없는 것으로 나타났다.
즉, 주거용 부동산에 대한 식은 유의하게 해석할 수 있다. 각 설명변수 계수 값의 유의성은 경매건수만 세 모형 모두 높았으며, 매각가율은 유의성이 낮게 나타났다. 종속변수가 매각가율인 경우, 설명변수의 부호는 세 모형 모두 경매건수가 음(-), 매각률이 양(+)으로 앞의 단순 상관분석 및 선행 연구[5] 결과와도 부합한다.
단위근 검정에서 계산된 검정통계량의 절대값이 임계값보다 작으면 안정성을 만족하지 못하기 때문에 단위근이 존재함은 주어진 시계열의 평균이 비정상적임을 의미한다. 각 시계열에 대한 ADF 검정 결과 상업용 부동산의 매각률 및 매각가율만 5% 유의수준에서 단위근이 없는 것으로 나타났고 나머지 시계열 변수에서는 단위근이 존재하는 것으로 나타났다. PP 검정에서도 거의 동일하며 토지의 매각가율에서는 단위근이 존재하지 않았다(표에서 결과는 생략), 따라서 단위근이 없는 2개 시계열을 제외한 7개 시계열에 대해 1차 차분을 실시하였고, 그 결과 정상적인 시계열이 되었기 때문에 더 이상 차분은 하지 않았다.
이는 앞의 상관분석 결과와도 일치한다. 경매건수가 매각률,매각가율에 일 방향 영향을 주고 있으며, 매각률과 매각가율은 인과관계가 약한 것으로 나타났다. 따라서 변수의 배열은 경매건수→매각률→매각가율 순으로 설정한다.
즉, 종속변수 매각가율에 경매건수는 음(-), 매각률은 양(+)의 영향을 미치며 이는 앞의 모형 계수 방향과 일치한다. 공급 지표인 경매건수가 증가할수록 가격 지표인 매각가율은 하락하였다.
수도권 부동산 경매시장에서 공급 지표인 경매건수,수급관련 지표인 매각률 및 가격 지표인 매각가율에 대해 부동산 유형별 영향 관계를 최근 96개월간의 시계열자료를 통해 분석하였다. 대상 기간 동안 국내 경매 건수는 감소 추이를 보였으나 매각건수는 일정 수준을 유지하였다.
또한 분산분해분석 결과 그 상대적 영향력은 두 변수 각각 장기적으로 10∼15% 정도로 매각가율 자신의 영향력에 비해 그 정도가 미미하게 나타났다.
매각가율에 대한 경매건수와 매각률의 단순 상관분석 및 시계열 모형 추정 결과 공급 증가는 음(-)의 상관으로 나타났고, 매각률의 증가는 양(+)의 상관으로 나타나 경매건수와 매각률은 시장의 수급 논리에 따른 공급 및 수요의 성격을 보인다고 할 수 있다. 다만 그 상관성은 주거용 부동산의 경우가 높았으며 상업용 부동산은 상대적으로 낮게 나타나 유형별 차이가 있음을 알 수 있다.
주거용 부동산의 경우, 경매건수의 충격은 매각가율에 장기적으로 음(-)의 영향을 주며 매각률의 충격은 장기적으로 양(+)의 영향을 주고 있다. 매각가율에 대한 장기적 영향력은 자체 비중이 약 50%, 매각률이 약 40%, 경매건수가 약 10%로 나타났다. 즉 단순 공급 지표보다는 수급 지표인 매각률이 가격 지표에 더 크게 영향을 미친다고 할 수 있다.
모형의 설명력을 살펴보면, 주거용 부동산의 경우 모두 매우 높은 수치를 보였고, 토지의 경우 종속변수가 매각가율인 경우는 설명력이 다소 낮았다. 상업용 부동산의 경우 경매건수만 설명력이 높았다.
반면 수요 성격을 반영한 매각률이 높아질수록 매각가율도 높아지는 것으로 나타났는데 그 반응 정도는 경매건수보다 더 크게 나타났다. 역으로 매각가율의 충격은 경매건수에 음(-), 매각률에 양(+)의 영향을 주고 있다.
설명변수 매각률 충격의 경우, 매각건수에는 음의 방향으로 영향을 주고 지속성도 장기적인 것으로 나타나고 있으며 매각가율에는 양의 방향으로 장기적으로 영향을 주는 것으로 나타났다. 설명변수 매각가율의 충격에는 경매건수에는 음(-), 매각률에는 양(+)으로 장기적으로 영향을 주는 것으로 나타났다.
주거용 부동산의 경우, 외부 충격에 의해 설명변수인 경매건수(LNCRS)가 1단위 변할 때의 종속변수의 변화를 살펴보면 자체적인 충격에 큰 반응을 보이나 점차 약해지고 있으며, 매각률(LNCRA)에는 2기 이후 아무런 영향을 주지 않으며, 매각가율(LNCRB)에는 음(-)의 방향으로 장기적으로 영향을 주는 것으로 나타났다. 설명변수 매각률 충격의 경우, 매각건수에는 음의 방향으로 영향을 주고 지속성도 장기적인 것으로 나타나고 있으며 매각가율에는 양의 방향으로 장기적으로 영향을 주는 것으로 나타났다. 설명변수 매각가율의 충격에는 경매건수에는 음(-), 매각률에는 양(+)으로 장기적으로 영향을 주는 것으로 나타났다.
세 유형 모두 변수 자기 자신에 의한 영향 비중이 가장 높았다. 다만 주거용 부동산의 매각가율에 대한 자기 자신의 영향력은 장기적(10기 이후)으로 50% 수준으로 감소하고, 매각률은 점차적으로 40%정도로 상승하고 있으며, 나머지 10% 내외는 경매건수의 영향력이다.
구축된 모형에 따른 변수 간 영향 관계에 대한 주요 결과는 다음과 같다. 세 유형에서 각 변수의 자체 충격 및 비중이 가장 높은 것으로 나타나 경매지표 변수는 자기상관성이 높다는 특성을 공통적으로 보였다.
수급 지표인 경매건수와 매각률의 상관관계는 세 유형 모두 상호 음(-)의 영향 관계인 것으로 나타났다. 그 영향력은 약하게 나타났지만 그 비중은 점차 증가하는 것으로 나타났다.
토지의 경우, 경매건수(LNCLS)와 매각률(LNCLA)의 충격에 의한 종속변수 매각가율(LNCLB)은 반응 양상은 그 정도는 약하지만 주거용 부동산의 경우와 거의 비슷하게 나타났다. 다만 매각가율의 충격에 의한 경매 건수와 매각률의 반응은 거의 없는 것으로 나타나 이점은 주거용 부동산과 차이를 보이고 있다.
한편, 매각가율의 충격은 경매건수에 음(-), 매각률에 양(+)의 영향을 주고 있지만 주거용 부동산에서만 수급지표에 유의미한 영향을 주고 있고, 토지 및 상업용 부동산은 영향이 적은 것으로 나타났다. 주거용 부동산의 경우 경매 가격이 상승하면 일반 주택 시장에 비해 가격 장점이 줄어들기 때문에 공급이 줄어들고, 경매건수가 줄어들면 분모가 경매건수인 매각률은 당연히 낮아진다고 해석할 수 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	부동산 경매시장은 무엇인가?	부동산 경매시장은 부동산 시장의 한 부분으로서 일반시장의 매매 거래와는 달리 개별 소비자간 가격 경쟁을 통해 거래가 이루어지는 특수한 시장이다. 경기 및 부동산 정책 등의 영향으로 감소 추세이긴 하지만 최근 8년간 부동산 경매시장의 연간 매각건수는 약 4.
	시장의 수급 논리기가 경매시장에서도 작용하는가?	매각률은 가격 지표에 장기적으로 영향을 미치고 있으며, 특히 주거용 부동산 경매시장의 지표는 계량적으로 설명력이 높고 유의미하였다. 경매 관련 세 지표는 정도의 차이는 있지만 상관성이 존재하고 특히 주거용 부동산의 경우는 의미 있는 정보로서 정책 의사결정에 도움이 될 수 있다.
	부동산 경매시장의 주요 지표는 무엇으로 볼 수 있는가?	부동산 경매시장 지표가 상관성이 있고 유의미하다면 일반 부동산과 연계되어 부동산 시장에 의미 있는 정보가 될 수 있다. 본 연구는 부동산 경매시장의 주요 지표라고 할 수 있는 경매건수, 매각률(낙찰률), 매각가율(낙찰가율)에 대한 시계열적 상관성을 규명하여 시장 수급 논리가 경매시장에서도 적용되고 있는지 여부를 밝히는 것이 목적이다. 부동산 유형은 주거용 부동산, 토지, 상업용 부동산 세 가지로 구분하여 96개월간 수도권 부동산 경매 관련 월별 시계열 자료를 집계하였다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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