주택시장과 거시경제 간 동태적 관계에 관한 모형 연구 = A Study on Modeling the Housing Market and Its Dynamic Interaction with Macroeconomic Variables

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Housing market movements are in large part determined by the macroeconomic environment, which in turn is affected by the housing market. The relationship between the housing market and the general economy is thus an important subject both academically and for policy making purpose.
Many researchers have employed the VAR model and its variants to study the interaction between housing market variables and macroeconomic variables. This thesis extends the effort by experimenting the Factor Augmented VAR (FAVAR) model and the Bayesian VAR (BVAR) model. These models overcome the shortcomings of the VAR model such as the limited number of explanatory variables. After fitting and analyzing the models on Korean housing market data for both Chonsei rents and sale prices, we evaluate the usefulness of the models as a forecasting tool. Major findings of the study are the following.
Firstly, FAVAR analyses reveal that different interest rate variables affect different segments of the housing market. Specifically, the general market interest rate seems to affect the sale price while the housing loan interest rate better explains the Chonsei rents. Selection of the appropriate interest rate is recommended in the housing market analyses.
Secondly, the BVAR models show similar results to the FAVAR models with both the Litterman's Minnesota prior and the Sims and Zha's Normal-Wishart prior. Specifically, changes of housing loan rates affect Chonsei rents more than the sale prices. However, different priors result in different size and duration of external shocks.
Thirdly, in forecasting the house sale prices, both the FAVAR and the BVAR models show better performance than the ordinary VAR model, especially for three-month forecast. However, they do not show any improvement in forecasting Chonsei rents over the VAR model. In the BVAR models, different combination of priors results in varying level of accurate forecasts.
This study introduces new analytical methods in modeling the interaction of the housing market and the macroeconomy, and explores the potential of these models as forecasting tools. We show that the two models introduced here can be an improvement over the ordinary VAR model. More experiments are warranted to confirm the usefulness of the two models for the analysis and forecast of the housing market.

국문 초록 (Abstract)

주택시장의 변화는 국내외 경기상황과 금리, 물가, 공급 등 수많은 요인이 복합적으로 작용하여 나타나는 결과이며, 이는 다양한 경제주체들의 의사결정에 지대한 영향을 미친다. 이러한 이유로 주택시장과 거시경제 간의 관계를 정확하게 파악하는 것은 학술적으로나 정책적으로도 그 중요성이 매우 높다고 할 것이다. 이에 본 연구는 고전적인 VAR모형이 갖는 한계를 극복할 수 있는 방법으로 동태요인모형과 베이지안모형을 이용하여 주택가격의 변동요인을 분석하고, 단기예측모형의 구축과 평가를 통해 주택시장에 대한 두 모형의 유용성을 확인하는 것을 목표로 하였다.
본 연구의 주요 발견은 다음과 같다. 첫째, 동태요인모형을 이용하여 주택가격의 변동요인을 분석한 결과, 공통요인은 전세시장보다 매매시장에 더 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 매매시장은 대체로 시장금리에 더 큰 충격을 받는 반면, 전세시장은 대출금리에 더 큰 충격을 받는 것으로 나타나 금리유형에 따라서 매매시장과 전세시장에 미치는 효과가 다르게 나타남을 확인하였다. 이는 다변량 시계열 분석에서 단일유형의 금리에 대한 효과만을 분석한 대부분의 선행연구에서는 발견하기 어려운 것으로, 변수선택의 임의성이 연구결과에 얼마나 지대한 영향을 미칠 수 있는가를 시사한다. 또한 주택준공이 미약하게나마 전세가격을 소폭 하락시키는 것으로 나타나, 신축주택의 입주물량 증가가 인근 재고주택의 전세가격을 하락시키는 현상을 잘 설명하고 있음을 확인하였다.
둘째, 베이지안모형을 이용한 분석에서는 Litterman의 Minnesota prior와 Sims and Zha의 Normal-Wishart prior의 두 유형의 사전정보를 이용하여 주택가격의 변동요인을 분석한 결과, 동태요인모형의 분석결과와 유사하게 두 유형 모두 대출금리 충격이 매매시장보다 전세시장에서 더욱 견고한 모습을 보였다. 다만, 주택가격에 미치는 영향력의 크기와 지속기간은 두 유형이 약간의 차이를 보였는데, 전반적으로 Litterman의 Minnesota prior를 사용한 베이지안 VAR모형(이하 ‘L_BVAR’)보다 Sims and Zha의 Normal-Wishart prior를 사용한 베이지안 VAR모형(이하 ‘SZ_BVAR’)의 충격이 더 크고 오래 지속되는 경향을 보였다. 이는 사전분산행렬에 직접적으로 제약을 부과하는 방식과 표본자료에 더미표본을 추가하여 계수의 선형결합 형태로 제약을 부과하는 방식의 차이에 기인한 것으로, 확률적 추세와 장기균형관계를 고려한 모형일수록 각 변수들 간의 영향력이 크고 오래 지속되는 것으로 해석할 수 있다.
셋째, 단기예측모형을 구축하여 동태요인모형과 베이지안모형의 유용성을 확인한 결과, 동태요인모형은 대부분의 매매모형에서 기준모형인 VAR모형 대비 예측력이 향상된 것으로 나타났으며, 특히 초단기 예측에 탁월한 효과를 보였다. 반면, 전세모형은 기준모형보다 예측력이 떨어지는 것으로 나타나 전세시장을 예측하기 위한 모형으로는 적합하지 않았다. 한편, 베이지안모형의 경우 매매시장은 SZ_BVAR모형이, 전세시장은 L_BVAR모형의 예측력이 대체로 우수한 것으로 나타났다. 다만, 다양한 형태의 초모수 조합별로 예측력에 차이를 보이므로, 여러 조합을 고려하여 예측오차가 가장 작게 나타난 모형을 제시함으로써 단기예측모형으로서의 유용성을 확인하였다.
본 연구는 경제 전반에 걸쳐 정부의 역할이 증대되고 주택시장에 영향을 미치는 요인 또한 복잡·다양해짐에 따라 기존 연구보다 개선된 접근방법을 시도하여 주택시장을 분석하고 예측력을 비교함으로써 모형의 유용성을 확인하였다는 점에서 의의가 있다. 특히, 고전적인 VAR모형이 갖는 근본적인 한계는 본 연구모형을 통해서 어느 정도 극복이 가능할 것으로 보이며, 적시성 및 속보성 측면에서도 단기예측모형으로서 유용하게 활용될 수 있을 것으로 보인다.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서론 1
• 제1절 연구의 배경 및 목적 1
• 제2절 연구의 범위 및 방법 3
• 제2장 이론 및 선행연구 고찰 6
• 제1절 이론적 배경 6
• 1. 주택시장과 거시경제 6
• 2. 공간시장과 자산시장 8
• 3. 주택시장과 시계열모형 9
• 제2절 선행연구 고찰 12
• 1. 주택시장과 거시경제 간 관계 연구 12
• 2. 동태요인모형을 이용한 연구 15
• 3. 베이지안모형을 이용한 연구 16
• 4. 선행연구와의 차별성 19
• 제3장 동태요인모형을 이용한 주택가격 변동요인 분석 21
• 제1절 분석배경 21
• 제2절 분석모형 22
• 1. 모형구조 22
• 2. 분석방법 23
• 제3절 실증분석 24
• 1. 분석자료 24
• 2. 기본모형의 추정 28
• 3. 공통요인의 식별 38
• 4. 확장모형의 추정 44
• 제4절 소결 54
• 제4장 베이지안모형을 이용한 주택가격 변동요인 분석 57
• 제1절 분석배경 57
• 제2절 분석모형 58
• 1. 모형구조 58
• 2. 사전정보의 유형 61
• 3. 분석방법 64
• 제3절 실증분석 65
• 1. 분석자료 65
• 2. 모형추정 65
• 제4절 소결 79
• 제5장 단기예측모형의 구축과 평가 80
• 제1절 분석배경 80
• 제2절 모형의 추정 81
• 1. 기준모형의 추정 81
• 2. 동태요인모형의 추정 81
• 3. 베이지안모형의 추정 83
• 제3절 모형의 평가 84
• 1. 예측력의 평가방법 84
• 2. 동태요인모형의 평가 86
• 3. 베이지안모형의 평가 88
• 4. 동태요인모형과 베이지안모형의 비교 94
• 제4절 소결 96
• 제6장 결론 98
• 제1절 연구의 결과 및 시사점 98
• 제2절 연구의 한계점 및 향후과제 100
• 참고문헌 103
• 부록 108
• ABSTRACT 118