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- 저자 : 안지희 ( Jihee Ann ) (검색결과 2 건)
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인구구조 변화와 주택가격 움직임: 전국 및 광역시 비교 분석 및 예측
安智熙 ( Jihee Ann ),朴哲範 ( Cheolbeom Park ) 한국국제경제학회 2020 국제경제연구 Vol.26 No.1
본 논문은 비모수 추정법(nonparametric estimation)을 응용하여 인구분포와 표준화된 주택가격(주택가격-임대소득 비율)의 관계를 분석하였다. 비모수추정법에 의하여 추정된 연령 반응함수는 생애주기가설의 설명과 대체적으로 일치하고, 추정된 주택가격지수는 실제 주택 가격지수의 움직임을 잘 설명하는 것으로 나타났다. 서울 및 6대 광역시별로 추정된 연령반응 함수는 지역의 인구분포에 따라 상이한 모습을 보이는 것으로 추정되었는데 고령화가 진행 될수록 고령세대가 주택가격에 음(-)의 방향으로 영향을 미치는 것으로 보인다. 마지막으로 추정된 연령반응함수와 시나리오별 미래 인구추계를 사용하여 전국, 서울 및 6대 광역시의 미래 표준화된 주택가격을 예측하였는데 울산과 인천을 제외한 지역에서 표준화된 주택가격이 하락할 것으로 예측되었다. Employing the nonparametric estimation approach, we examine the relation between the demographic structure and normalized house price (the price-rent ratio) in Korea. We find that the estimated age response function is generally consistent with the implication of the life-cycle hypothesis, and that the estimated price-rent ratio tracks the actual price-rent ratio closely. Estimated age response functions for Seoul and 6 metropolitan cities in Korea show heterogeneous shapes, but the elderly population is more likely to have a negative impact on the price-rent ratio as the area becomes more aged. Using the estimated age response functions and population projections, we also make forecasts for the price-rent ratios and show that the price-rent ratio will decline in Korea except Ulsan and Incheon areas.
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서울 아파트매매가격지수 예측을 위한 베이지안 변수선택 기법
이창훈 ( Changhoon Lee ),강규호 ( Kyu Ho Kang ),안지희 ( Jihee Ann ) 한국경제학회 2020 經濟學硏究 Vol.68 No.1
정확한 장단기 주택가격 예측은 효율적인 부동산 정책수립과 운용, 부동산 투자 및 은행의 담보대출 위험관리 등에 필수적임에도 불구하고 잠재적인 예측변수의 수가 너무 많아 예측을 실시하는 데 기술적 어려움이 존재한다. 본 연구는 이러한 예측변수와 모형 불확실성 문제를 고려함으로써 보다 정확한 장단기 서울 아파트매매가격지수 예측분포를 도출하고자 기존의 베이지안 변수선택 기법을 보완 및 확장한 새로운 변수선택 알고리즘을 제안한다. 본 연구에서 제시된 변수선택기법은 각 예측변수의 선택여부 뿐만 아니라 종속변수에 미치는 영향의 방향까지 식별한다는 점에서 기존 기법과 차별화된다. 표본 외 예측결과, 중장기 예측에서 본 연구의 베이지안 변수선택 기법을 적용한 모형이 다른 모든 경쟁모형들보다 예측력에서 우월한 것으로 나타났다. 반면 서울 아파트매매가격지수의 높은 지속성으로 인해 단기 예측에서는 p차 자기회귀모형의 예측력이 가장 우수했다. Accurate house price forecasts are essential for efficient policy-making, investment, and risk management of mortgage loan. Nevertheless, there are few empirical studies on the Korean house price prediction. This seems to be because of the large number of variables. In this study, we provide a new Bayesian variable selection method for the Seoul apartment price index forecasting, considering the uncertainty of the variables. To do this, we extend the standard Bayesian variable selection by using a more flexible and interpretable spike-and-slab prior. This method consists of two stages: variable selection and predictive density simulation. According to our out-of-sample forecasting experiment, the proposed model outperforms the standard variable selection method and first-order auto-regressive (AR(p) model in the medium- and long-term horizons. Meanwhile, the AR(p) is found to be the best for the short-term forecasting due to the high persistence of the price index growth.
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