인터넷 검색 활동과 주택 가격 및 거래량 간 동적 관계 분석 = A Dynamic Relationship Between Internet Search Activity, Housing Price, and Trading Volume

국문 초록 (Abstract)

주택 시장에서 인터넷 검색 활동의 흔적은 집단적 사고이자 장래 주택 구매 수요의 반영을 의미한다. 따라서 인터넷 검색 활동과 주택 가격 및 거래량 간 유의미한 관계를 포착할 수 있다면, 이는 곧 인터넷 검색 활동이 주택 구매 수요의 대리 변수로서 미래 주택 시장을 예측할 수 있는 지표로 활용될 수 있음을 의미하게 된다. 이러한 맥락에서 본 연구는 인터넷 검색 활동과 주택 가격 및 거래량 간의 동적 관계를 확인하기 위하여 서울시 23개 행정구, 2007년 1월부터 2014년 2월까지를 연구 대상 및 범위로 설정하고, 인터넷 검색 활동의 대리 변수로서 “네이버 트렌드” 자료를, 주택 가격 및 거래량의 대리 변수로는 아파트매매가 지수 및 아파트매매거래량 지수 패널 자료를 사용하여 실증 분석을 실시하였다.
Arellano-Bond 동적 패널 모형 추정 결과, 인터넷 검색 활동은 일정 기간의 시차를 두고 주택 가격 및 거래량에 유의미한 양(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 패널 VAR 모형을 통한 IRFs 및 FEDVs 분석 결과, 인터넷 검색 활동은 주택 가격 및 거래량에 1차 시차에서 가장 큰 양(+)의 영향을 미치며, 주택 거래량 보다는 주택 가격에 더 큰 비중으로 영향을 미침을 확인할 수 있었다. 패널 Granger 인과성 검정 결과, 인터넷 검색 활동과 주택가격, 주택 가격과 거래량은 상호 순환적 인과성을 갖는 것으로 나타났다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In the housing market, the internet searching activity trail means collective thinking and represents purchase intent. Therefore, if we can capture the meaningful relationship between the internet searching activity, the housing price, and the housing trading volume, it would mean we can predict the future using the internet searching activity data as a index for the housing market. In this context, we conducted the empirical research to examine the dynamic relationship between the internet searching activity and the housing price and trading volume.
Using the “NAVER Trend" data as a proxy for the internet searching activity, the apartment sale price index as a proxy for the housing price, and the apartment trading volume index as a proxy for the housing trading volume, we set up the panel data of 23 autonomous districts in Seoul form Jan. 2007 to Feb. 2014.
In results from the Arellano-Bond dynamic panel model, we found that the internet searching activity had an positive(+) effect on the housing price and trading volume with some time lags. From the results of IRFs and FEVDs derived from the panel VAR model analysis, we also found that the internet searching activity had the strongest effect on housing market at the first order lag and influences much more on the housing price rather than the trading volume. In addition, panel Granger causality test results showed that the internet searching activity and the housing price, the housing price and trading volume had mutual cyclic causalities each other.

참고문헌 (Reference)

1 김대원, "패널분석을 이용한 지역별 미분양률 결정모형 개발 및 적용 연구" 한국주택학회 22 (22): 151-180, 2014

2 김대원, "주택가격에 대한 심리적 태도가 주택 매매 거래량에 미치는 영향 분석" 한국주택학회 21 (21): 73-92, 2013

3 김대원, "주택가격과 거래량 간 관계 형성에 매도-매수 선호시점이 미치는 영향 연구" 한국부동산학회 (54) : 229-243, 2013

4 한송이, "인터넷 상점의 클릭스트림 데이터를 활용한 실시간 구매 확률 예측" 엘지씨엔에스 11 (11): 101-110, 2012

5 김수도, "온라인 게시글의 조회수 분석을 통한 인기도 예측" 한국콘텐츠학회 12 (12): 40-51, 2012

6 정의철, "소비자 심리가 주택시장에 미치는 영향 분석 - 주택매매가격을 중심으로 -" 한국부동산분석학회 16 (16): 5-20, 2010

7 최영걸, "서울시 주택시장에서 작동되는 가격기대심리에 관한 실증연구" 대한국토·도시계획학회 39 (39): 131-141, 2004

8 이수욱, "논단: 수요자 중심의 부동산시장 기반조성" 국토연구원 55 : 59-68, 2008

9 "네이버 트렌드"

10 박정은, "검색어를 통한유행성 독감 감지 및 예측 시스템" 한국인터넷정보학회 20 : 205-210, 2009

11 Morwitz, Vicki G., "When Do Purchase Intentions Predict Sales?" Elsevier 23 (23): 347-364, 2007

12 Hulth, Anette, "Web Queries as a Source for Syndromic Surveillance" PLOS 4 (4): e4378-, 2009

13 Ettredge, Michael, "Using Web-based Search Data to Predict Macroeconomic Statistics" Association for Computing Machinery 48 (48): 87-92, 2005

14 Polgreen, Philip M., "Using Internet Searches for Influenza Surveillance" Oxford Journals 47 (47): 1443-1448, 2008

15 Levin, Andrew, "Unit Root Tests in Panel Data: Asymptotic and Finite-sample Properties" Elsevier 108 (108): 1-24, 2002

16 Choi, In, "Unit Root Tests for Panel Data" Elsevier 20 (20): 249-272, 2001

17 Wu, Lynn, "The Future of Prediction: How Google Searches Foreshadow Housing Prices and Sales" Economics of Digitization 2013

18 Cumby, Robert E., "Testing the Autocorrelation Structure of Disturbances in Ordinary Least Squares and Instrumental Variables Regressions" Wiley 60 (60): 185-195, 1992

19 Im, Kyung So, "Testing for Unit Roots in Heterogeneous Panels" Elsevier 115 (115): 53-74, 2003

20 Hadri, Kaddour, "Testing for Stationarity in Heterogeneous Panel Data" Wiley 3 (3): 148-161, 2000

21 Dumitrescu, Elena-Ivona, "Testing for Granger Non-causality in Heterogeneous Panels" Elsevier 29 (29): 1450-1460, 2012

22 Arellano, Manuel, "Some Tests of Specification for panel data: Monte Carlo Evidence and an Application to Employment equations" Oxford University Press 58 (58): 277-297, 1991

23 Suhoy, Tanya, "Query Indices and a 2008 Downturn: Israeli Data" Bank of Israel 1-32, 2009

24 Morrison, Donald G., "Purchase Intentions and Purchase Behavior" American Marketing Association 65-74, 1979

25 Choi, Hyunyoung, "Predicting the Present with Google Trends" Wiley 88 (88): 2-9, 2012

26 Radinsky, Kira, "Predicting the News of Tomorrow Using Patterns in Web Search Queries" 1 : 363-367, 2008

27 Goel, Sharad, "Predicting Consumer Behavior with Web Search" Stanford University's High Wire Press 107 (107): 17486-17490, 2010

28 Pelat, Camille, "More Diseases Tracked by Using Google Trends" CDC 15 (15): 1327-, 2009

29 Corley, Courtney, "Monitoring Influenza Trends through Mining Social Media" BIOCOMP, BIOCOMP 340-346, 2009

30 Fort, Teresa C., "How Firms Respond to Business Cycles: The Role of Firm Age and Firm Size" Palgrave Macmillan 61 (61): 520-559, 2013

31 "Google 트렌드"

32 "Google Flu Trends"

33 Beracha, Eli, "Forecasting Residential Real Estate Price Changes from Online Search Activity" American Real Estate Society 35 (35): 283-312, 2013

34 Vosen, Simeon, "Forecasting Private Consumption: Survey‐based Indicators vs. Google Trends" Wiley 30 (30): 565-578, 2011

35 Love, Inessa, "Financial Development and Dynamic Investment Behavior: Evidence from Panel VAR" Elsevier 46 (46): 190-210, 2006

36 Valdivia, Antonio, "Diseases Tracked by Using Google Trends, Spain" CDC 16 (16): 168-, 2010

37 Brownstein, John S., "Digital Disease Detection—Harnessing the Web for Public Health Surveillance" Massachusetts Medical Society 360 (360): 2153-2157, 2009

38 Ginsberg, Jeremy, "Detecting Influenza Epidemics Using Search Engine Query Data" Nature Publishing Group 457 (457): 1012-1014, 2009

39 Juster, F. Thomas, "Consumer Buying Intentions and Purchase Probability: An Experiment in Survey Design" Taylor & Francis 61 (61): 658-696, 1966

40 Preis, Tobias, "Complex Dynamics of Our Economic Life on Different Scales: Insights from Search Engine Query Data" Royahl Society Publishing 368 (368): 5707-5719, 1933

41 "BizSpring Inc"

42 Arellano, Manuel, "Another Look at the Instrumental Variable Estimation of Errorcomponents Models" Elsevier 68 (68): 29-51, 1995

43 Baryla, Edward A., "An Investigation of Buyer Search in the Residential Real Estate Market under Different Market Conditions" American Real Estate Society 20 (20): 75-91, 2000

44 Rangaswamy, Arvind, "A Strategic Perspective on Search Engines: Thought Candies for Practitioners and Researchers" Elsevier 23 (23): 49-60, 2009

45 Maddala, Gangadharrao S., "A Comparative Study of Unit Root Tests with Panel Data and a New Simple Test" Wiley 61 (61): 631-652, 1999