거시경제변수가 주택매매 및 전세지수에 미치는 영향에 관한 연구 = (A) Study on the Influence of Macroeconomic Factors upon the Housing Transaction and the Jeonse Rental Index

국문 초록 (Abstract)

주택이 특수한 재화인지의 여부를 떠나 국가경제의 중요한 부분이고 다른 경제부문과 밀접하게 연관되어있어 주택가격상승은 국가경제나 가계경제에 큰 부담을 준다. 본 연구는 주택매매가격 및 주택전세가격의 결정이론 및 부동산가격 결정요인에 관한 선행연구를 검토하고 1990년 1월부터 2005년 12월 기간 동안 벡터자기회귀모형의 구축을 통해 주택매매가격 및 주택전세가격의 변동요인을 분석하였다.
자료의 범위는 1990년 1월부터 2005년 12월까지로 월별 자료로, 선정된 거시경제변수(종합주가지수, 경상수지, 소비자물가지수, 생산자물가지수, M1, M2, 회사채수익률, 어음부도율, 건설수주, 가계소비지출, 국민주택채권수익률, 통안증권수익률, 원 달러(환율), 경제활동참가율, 실업률)을 대상으로 하였다.
거시경제변수는 매우 불안정한 자료이기 때문에 변수들의 안정성 검증을 위하여 ADF(Augment Dickey Fuller) 단위근 검정과, PP 검정을 이용하였으며, 불안정한 변수는 차분과 로그차분을 통해서 안정성을 가진 변수로 변환하여 거시경제변수와 주택매매지수, 주택전세지수와의 관계를 시차분포모형을 응용한Granger 인과관계검정방법을 이용하였다. 또한 다중회귀분석을 통하여 주택매매지수와 주택전세지수에 영향을 미치는 정도를 알아보았다.
Granger 인과관계분석결과는 다음과 같다.
첫째, 주택매매지수의 원인변수로는 경상수지, 생산자물가지수, 가계소비지출, 국민주택채권수익률, 어음부도율, 소비자물가지수, 회사채수익률, 원 달러(환율), M2 변수임을 알 수 있다. 반면 주택전세지수의 원인변수로는 경상수지, 생산자물가지수, 소비자물가지수, M1, M2, 회사채수익률, 어음부도율, 가계소비지출, 국민주택수익률, 원 달러(환율) 변수임을 알 수 있었다.
둘째, 지역별 Granger 인과관계분석 결과 서울지역의 주택매매시장 및 주택전세시장에서 영향을 주는 거시경제지표로는 대체로 소비자물가지수, 생산자물가지수, 원 달러(환율), 가계소비지출인 것으로 판단된다. 강북지역을 대상으로 주택매매지수 및 주택전세지수에 관한 인과관계성립여부는 대체적으로 소비자물가지수, 생산자물가지수, 원 달러(환율)인 것으로 판명되었다. 강남지역으로 대상으로 주택매매지수 및 주택전세지수와 거시경제지표에 관한 인과관계는 생산자물가지수, 소비자물가지수, 환율이 대부분 시차를 달리하여도 영향을 주고 있는 것으로 나타났다. 광역시 지역의 주택매매지수 및 주택전세지수와 거시경제지표에 관한 인과관계는 생산자물가지수, 소비자물가지수, 환율(달러)인 것으로 나타났다.
Stepwise 방식을 이용한 회귀분석 결과, 전국 주택매매지수에 영향을 주는 변수는 경제활동참가율과 회사채수익률, 건설수주인 것으로 나타났다. 경제활동참가율은 주택매매지수에 음(-)의 영향을 주고 있는 것으로 나타났으며, 건설수주는 주택매매지수에 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 주택전세지수에 영향을 주는 변수는 경제활동참가율과 회사채수익률인 것으로 나타났다.
전국 주택매매가격 VAR 모형 구축을 위해 이용된 변수는 소비자물가지수, 회사채수익률, 원 달러(환율) 생산자물가지수, 가계소비지출, 국민주택채권수익률, 통안증권수익률 변수로 선정하였다. 주택전세가격 VAR 모형 구축을 위해 이용된 변수는 소비자물가지수, 회사채수익률, 원 달러(환율), 가계소비지출, 국민주택채권수익률, M1, 생산자물가지수, 어음부도율 변수로 선정하였다.
주택매매가격과 거시경제변수들간의 관계를 분석하기 위해 사전적으로 실시한 교차상관관계분석결과 생산자물가지수, 소비자물가지수, M1, M2, 회사채수익률, 어음부도율, 가계소비지출, 경제활동참가율, 실업률 등에 일반적으로 후행하는 것으로 나타났다.
주택전세가격과 거시경제변수들간의 관계를 분석하기 위해 사전적으로 실시한 교차상관관계분석결과 주가지수, 회사채수익률, 어음부도율, 가계소비지출, 국민주택채권수익률, 통안증권수익률, 원 달러(환율), 실업률 등에 일반적으로 후행하는 것으로 나타났다.
전국 주택매매가격 VAR 모형의 충격반응함수 분석결과는 주택매매가격 자체의 충격에 매우 크게 반응하고 있어 주택가격에 대한 기대심리가 주택가격결정에 더 영향을 준다는 것을 의미한다고 볼 수 있다. 또한 거시경제지표 중 생산자물가지수의 충격에 가장 크게 반응하고 있는 것으로 나타났다.
전국 주택전세가격 VAR 모형의 충격반응함수 분석결과는 주택전세가격 자체의 충격에 매우 크게 반응하고 있어 주택매매가격 VAR 모형의 결과와 유사하게 나타났다. 또한 주택전세가격은 거시경제 변수들 중 생산자물가지수의 충격이 가장 크게 반응하고 있어 주택매매가격 및 주택전세가격 변화를 설명하는 주요한 변수임을 알 수 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Regardless of whether a house is special property or not, it is an important section in national economy and is closely related to other economic sections, thus a rise in housing price gives a big burden to national economy and household economy. This study examined the preceding researches on a decision theory in housing-transaction price and housing Jeonse rental price and on a decision theory in real-estate price, and analyzed variation in housing-transaction price and housing Jeonse rental price, through Vector AutoRegression(VAR) from January of 1990 to December of 2005.
As the scope of materials is the monthly data from January of 1990 to December of 2005, it had the subject as the selected macroeconomic factors (KOSPI, balance on current account, consumer price index, Producer Price Index, M1, M2, return of corporate bond, BAD, construction order, household consumption expenditures, National Housing Bond, monetary stabilization bond, Won / Dollar Exchange Rates, Participation Rate, unemployment rate).
Because the macroeconomic factors are very unstable materials, it used ADF(Augment Dickey Fuller) unit-root test, and PP test, aiming to verify the stability in variables. With changing the unstable variable into the variable with stationary through the difference and the log difference, it used Granger causality test method that applied a distributed lag model, in terms of the relationship with macroeconomic factors, housing transaction index, and housing Jeonse rental index. Also, through Multiple Regression, it examined the level of influence upon housing transaction index, and housing Jeonse rental index.
The results of analyzing Granger causality are as follows.
First, it can be seen that the cause variables in housing transaction index include balance on current account, Producer Price Index, household consumption expenditures, national housing bond, BAD, consumer price index, return of corporate bond, dollar, and M2 variable. On the other hand, it could be seen that the cause variables in housing Jeonse rental index include balance on current account, Producer Price Index, consumer price index, M1, M2, return of corporate bond, BAD, household consumption expenditures, national housing, and dollar variable.
Second, as a result of analyzing Granger causality by region, it is judged that macroeconomic indexes of having an effect on housing transaction market and housing Jeonse rental market in Seoul area mostly include consumer price index, Producer Price Index, foreign exchange(dollar), and household consumption expenditures. Targeting Gangbuk area, whether or not the establishment in casuality on housing transaction index and housing Jeonse rental index was founded to mostly include consumer price index, Producer Price Index, and foreign exchange. Targeting Gangnam area, the casuality on housing transaction index, housing Jeonse rental index and macroeconomic index, was indicated that consumer price index, Producer Price Index, and foreign exchange mainly have influence in the face of allowing a time difference. The casuality on housing transaction index, housing Jeonse rental index and macroeconomic index in metropolitan area, was indicated to be Producer Price Index, consumer price index, and foreign exchange(dollar).
As a result of regression analysis by using Stepwise method, the variable, which has an effect on the nationwide housing transaction index, was indicated to be Participation Rate, return of corporate bond, and construction order. The Participation Rate was shown to have negative(-) influence upon housing transaction index, and the construction order was indicated to have negative(-) influence upon housing transaction index. The variable, which has an effect on housing Jeonse rental index, was indicated to be Participation Rate and return of corporate bond.
The variable, which was used aiming to build VAR model in the nationwide housing transaction price, was selected consumer price index, return of corporate bond, foreign exchange(dollar), Producer Price Index, household consumption expenditures, national housing bond, and monetary stabilization bond variable. The variable, which was used aiming to build VAR model in housing Jeonse rental price, was selected consumer price index, return of corporate bond, dollar, household consumption expenditures, national housing bond, M1, Producer Price Index, and BAD variable.
As a result of analyzing cross-correlation that was conducted previously aiming to analyze the relationship between housing transaction price and macroeconomic variables, it was indicated to generally accompanying Producer Price Index, consumer price index, M1, M2, return of corporate bond, BAD, household consumption expenditures, Participation Rate, and unemployment rate.
As a result of analyzing cross-correlation that was conducted previously aiming to analyze the relationship between housing Jeonse rental price and macroeconomic variables, it was indicated to generally accompanying stock price index, return of corporate bond, BAD, household consumption expenditures, national housing bond, monetary stabilization bond, dollar, and unemployment rate.
The results of analyzing impulse response function in VAR model of the nationwide housing transaction price, it is responding very greatly to an impact of housing transaction price itself, thus it can be seen that the expecting psychology on housing value has more effect on housing-value decision. Also, it was indicated to be responding most greatly to an impact of producer price index among macroeconomic indexes.
The results of analyzing impulse response function in VAR model of the nationwide housing Jeonse rental price, it is responding very greatly to an impact of housing Jeonse rental price itself, thus it was indicated to be similar to the results of VAR model of housing transaction price. Also, housing Jeonse rental price is responding most greatly to an impact of producer price index among macroeconomic indexes, thus it can be seen to be a major variable that explains housing transaction price and housing Jeonse rental price.

목차 (Table of Contents)

• 국문초록 = ⅰ
• 목차 = ⅳ
• 제1장 서론 = 1
• 제1절 연구의 목적 = 1
• 1. 문제의 제기 = 1
• 2. 연구의 목적 = 3
• 제2절 연구의 범위 및 방법 = 4
• 제2장 주택경기변동 및 주택가격결정이론 = 6
• 제1절 주택경기변동이론 = 6
• 1. 주택경기 변동이론 = 6
• 1) 내생적 주택 경기변동 이론 = 8
• 2) 외생적 주택경기 변동이론 = 10
• 2. 주택경기지표와 경기변동 분석방법 = 12
• 제2절 주택가격 결정이론 = 16
• 1. 주택가격 결정 이론 = 16
• 2. 주택가격의 거품이론과 시장효율성 이론 = 19
• 1) 주택가격의 거품이론 = 19
• 2) 부동산가격과 거시경제 변수간의 이론적 관계 = 26
• 제3절 주택매매가격과 전세가격 = 28
• 1. 주택의 소유와 전세 = 28
• 1) 주택전세의 현황 = 28
• 2) 전세제도의 미시경제적 의미 = 29
• 3) 전세제도의 거시 경제적 의미 = 30
• 2. 주택매매가격과 전세가격 = 33
• 제3장 선행연구 = 37
• 제1절 Granger 인과관계 검증 연구 = 37
• 1. 최승남 연구(2004) = 37
• 2. 차문중 연구(2004) = 38
• 3. 박용석 연구(2003) = 39
• 제2절 부동산 가격결정 요인에 관한 연구 = 41
• 1. 김경환·서승환·유진방 연구 (1991) = 41
• 2. 손재영 연구 (1993) = 41
• 3. 김양우 외 3인 연구 (1993) = 42
• 4. 강원철·김복순 연구 (1997) = 42
• 제4장 실증분석 및 결과 = 44
• 제1절 연구자료의 특성분석 = 44
• 제2절 Granger 인과관계 검정 = 47
• 1. 변수들의 안정성(stationarity) 검정 = 47
• 2. Granger 인과관계 분석 = 53
• 1) 전국 주택매매지수 및 주택전세지수 Granger 검정 = 56
• 2) 서울, 강북 및 강남, 광역시에 대한 Granger 검정 = 73
• 3. 거시경제지표와 주택지수 상관관계 분석 = 85
• 4. 주택매매지수 및 주택전세지수와 거시경제변수들의 다중회귀분석 = 87
• 1) 회귀분석 결과 = 87
• 2) 지역별 회귀분석 결과 = 91
• 제3절 교차상관관계 분석 = 100
• 제4절 VAR 모형 설정 = 107
• 1. VAR 모형의 이론적 배경 = 107
• 2. 추정변수의 순서와 적정차수의 결정 = 111
• 3. 공적분 검정 = 114
• 제5절 주택가격과 거시경제 변수간의 충격반응분석 = 118
• 1. 충격반응분석(impulse response test) = 118
• 2. 주택매매가격과 거시경제변수간의 충격반응 분석결과 = 119
• 3. 주택전세가격과 거시경제변수간의 충격반응 분석결과 = 123
• 제6절 주택가격과 거시경제변수간의 분산분해 분석 = 127
• 1. 분산분해분석(variance decomposition test) = 127
• 2. 주택매매가격과 거시경제변수간의 분산분해 분석결과 = 129
• 3. 주택전세가격과 거시경제변수간의 분산분해 분석결과 = 130
• 제5장 결론 및 한계점 = 132
• 참고문헌 = 137
• ABSTRACT = 142