[국내논문]전국과 서울주택시장간의 매매와 전세가격의 정보이전 메커니즘을 통한 전략적 접근에 관한 연구 The Strategic Approach by the Information Transmission of Korean Apartment Market Between Seoul and Jeongkuk
본 논문은 전국과 서울지역을 대상으로 전세가격과 매매가격 상호간 정보이전 메커니즘이 존재하는지를 분석하는데 있다. 표본자료는 1986년 1월부터 2010년 12월까지 25년간 주택가격에 대한 월별수익률 자료를 이용하여 동태적 분석방법인 VEC모형을 이용하여 그랜즈 인과관계분석(granger causality test)과 충격반응분석(impulse response function) 및 분산분해(variance decomposition)를 실시하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다.
첫째, 그랜즈 인과관계분석(granger causality test)결과 전국매매와 전국전세, 강남매매와 강남전세, 강북매매와 강북전세, 전국매매와 강남매매, 전국매매와 강북매매 있어서 A지수의 B지수에 대한 수익률을 제외하고는 상호간에 예측력이 있음을 알 수 있었다. 전국전세와 강남전세, 전국전세와 강북전세, 강남전세와 강북전세에 있어서는 수익률과 변동성 모두 상호간에 예측력이 존재함을 발견하였다. 또한 강남매매와 강북매매에 있어서는 B지수의 A지수에 대한 수익률을 제외하고 모든 수익률과 변동성에 대하여 상호간에 예측력이 있음을 알 수 있었다.
둘째, 충격반응함수(impulse response function)의 분석결과 분석 대상 모든 수익률 상호간에 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다.
마지막으로 분산분해(variance decomposition) 분석결과 분석 대상 주택 매매가격 및 전세가격은 상대방의 변화에 의하여 설명되어짐을 일 수 있었다. 이 중에 강북주택 매매가격은 전국주택 매매가격 수익률에 의한 영향력이 가장 크게 나타났으며, 전국주택 매매가격은 강북주택 매매 수익률에 의한 영향력이 가장 낮게 나타났다.
본 연구는 기존연구가 전국 주택시장의 전세가격과 매매가격을 대상으로 한 정보이전 메커니즘을 분석한 방법을 확장하여 전국 및 서울지역 상호간 분석하였다는 점에서 전국지역과 서울지역간의 가격발견 기능을 파악하는데 기여할 수 있다. 또한 실수요자의 입장에서 주택구입시 전략적으로 접근할 필요성을 제시한다는 점에서 의의가 있다.
본 논문은 전국과 서울지역을 대상으로 전세가격과 매매가격 상호간 정보이전 메커니즘이 존재하는지를 분석하는데 있다. 표본자료는 1986년 1월부터 2010년 12월까지 25년간 주택가격에 대한 월별수익률 자료를 이용하여 동태적 분석방법인 VEC모형을 이용하여 그랜즈 인과관계분석(granger causality test)과 충격반응분석(impulse response function) 및 분산분해(variance decomposition)를 실시하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다.
첫째, 그랜즈 인과관계분석(granger causality test)결과 전국매매와 전국전세, 강남매매와 강남전세, 강북매매와 강북전세, 전국매매와 강남매매, 전국매매와 강북매매 있어서 A지수의 B지수에 대한 수익률을 제외하고는 상호간에 예측력이 있음을 알 수 있었다. 전국전세와 강남전세, 전국전세와 강북전세, 강남전세와 강북전세에 있어서는 수익률과 변동성 모두 상호간에 예측력이 존재함을 발견하였다. 또한 강남매매와 강북매매에 있어서는 B지수의 A지수에 대한 수익률을 제외하고 모든 수익률과 변동성에 대하여 상호간에 예측력이 있음을 알 수 있었다.
둘째, 충격반응함수(impulse response function)의 분석결과 분석 대상 모든 수익률 상호간에 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다.
마지막으로 분산분해(variance decomposition) 분석결과 분석 대상 주택 매매가격 및 전세가격은 상대방의 변화에 의하여 설명되어짐을 일 수 있었다. 이 중에 강북주택 매매가격은 전국주택 매매가격 수익률에 의한 영향력이 가장 크게 나타났으며, 전국주택 매매가격은 강북주택 매매 수익률에 의한 영향력이 가장 낮게 나타났다.
본 연구는 기존연구가 전국 주택시장의 전세가격과 매매가격을 대상으로 한 정보이전 메커니즘을 분석한 방법을 확장하여 전국 및 서울지역 상호간 분석하였다는 점에서 전국지역과 서울지역간의 가격발견 기능을 파악하는데 기여할 수 있다. 또한 실수요자의 입장에서 주택구입시 전략적으로 접근할 필요성을 제시한다는 점에서 의의가 있다.
We examine the information transmission between the Seoul housing market and Jeongkuk housing market. The sample covers monthly price changes from January, 1986 to December, 2010. The analysis employs the vector-autoregression, granger causality, impulse response function and variance decompositio...
We examine the information transmission between the Seoul housing market and Jeongkuk housing market. The sample covers monthly price changes from January, 1986 to December, 2010. The analysis employs the vector-autoregression, granger causality, impulse response function and variance decomposition. The findings in this paper indicate that the housing rental prices tend to lead the housing price through Seoul and Jeongkuk housing markets in price changes. But the housing prices are not likely to lead the housing rental prices in price changes through Seoul and Jeongkuk housing markets. Although these inconsistent results, there are strong lead-lag relationship among the housing price volatilities and the housing rental price volatilities through all data. The dynamic impulse responses also show that it takes some months to reflect information shocks among the housing price and the housing rental price from Seoul and Jeongkuk housing markets. Like the results of dynamic impulse responses, the price changes from one housing market can be explained by another housing market from variance decomposition tests. Especially, the Kangbuk housing price effects the Jeongkuk housing price.
We examine the information transmission between the Seoul housing market and Jeongkuk housing market. The sample covers monthly price changes from January, 1986 to December, 2010. The analysis employs the vector-autoregression, granger causality, impulse response function and variance decomposition. The findings in this paper indicate that the housing rental prices tend to lead the housing price through Seoul and Jeongkuk housing markets in price changes. But the housing prices are not likely to lead the housing rental prices in price changes through Seoul and Jeongkuk housing markets. Although these inconsistent results, there are strong lead-lag relationship among the housing price volatilities and the housing rental price volatilities through all data. The dynamic impulse responses also show that it takes some months to reflect information shocks among the housing price and the housing rental price from Seoul and Jeongkuk housing markets. Like the results of dynamic impulse responses, the price changes from one housing market can be explained by another housing market from variance decomposition tests. Especially, the Kangbuk housing price effects the Jeongkuk housing price.
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