상업용부동산의 리스크 평가에 관한 연구

국문 초록 (Abstract)

세계 금융위기는 부동산과 자본시장이 결합되어 발생하였고 전 세계로 확대되었다. 이는 부동산금융시장에서의 리스크의 중요성을 부각시키는 계기가 되고 있다. 거시경제의 연관성으로 상업용부동산의 리스크 증가하였는데 특히 금융위기이후 자본시장 영향력의 확대로 인한 것으로 보인다. 본 연구는 리스크의 원인을 분석하고 부동산시장의 리스크를 계량화하여 분석 모델을 구축하고자 상업용부동산의 리스크에 초점을 두고 연구하였다. 우선 리스크 원인을 파악하고자 거시경제시장과 부동산시장의 연관성을 VAR모형으로 분석하고, 부동산 수익률의 변동을 주는 시간 가변적 요인을 GARCH모형으로 분석하였다. 이러한 요인을 바탕으로 Monte Carlo Simulation을 통해서 상업용 부동산의 리스크를 계량화하고 평가 모델을 제시하였다.
거시경제시장과 부동산시장의 관계 분석에서는 부동산시장과 주식시장 및 이자율은 상호 영향을 주고, 임대료는 이자율에 영향을 주는 연관관계임을 확인하였다. 특히 금융이전과 비교하여 거시경제시장요인과 부동산시장의 상호 연관성은 증가하였다.
REITs의 변동성 분석에서는 금융위기 전후로 구분하여 REITs에 대한 리스크의 요인과 영향의 정도가 다른지를 분석하여, 금융위기 이전은 부동산 대리변수인 REITs의 초과수익률은 자체의 변동성에 영향을 받으며, 금융위기 이후에는 자본시장 변동의 영향을 받고 있음을 확인하였다.
리스크 계량화에서는 리스크 요인분석을 바탕으로 Monte Carlo Simulation을 실시하였는바 대출비율에 따라 수익과 리스크가 함께 상승하였고, 경기변동의 상승기에는 수익률은 상승하고 리스크는 감소하였으나 하락기에는 수익률은 감소하고 리스크는 증가하였다. 투자자별 시나리오에 의한 분석에서는 투자자별 특성이나 부동산의 특성보다 경기변동의 시나리오에 의하여 수익과 리스크의 차이가 크게 나타났다. 이는 부동산 투자에서 개별 리스크보다는 경기변동의 시장리스크가 훨씬 더 영향력이 있음을 보여주고 있다.
리스크요인 분석에서 주가, 임대료, 이자율 오피스가격은 상호 영향을 주었던 변수들로, 리스크 측정에서도 수익의 변동성을 결정하는 리스크의 주요한 요인들이었다. 이러한 요인들을 추정변수로 리스크를 측정하여 투자 가능여부나 원금손실 여부를 확률로 비교할 수 있어 리스크 평가 모델의 구축이 가능하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The global financial crisis caused by a collaboration real estate with capital markets and has expanded all over the world. This situation in the real estate finance market is an opportunity to highlight the importance of risk. Increased risk in commercial real estate, because the relationship between macroeconomic. Particularly since the financial crisis caused by the expansion of capital markets, the impact was an increase in risk.
The purpose of the dissertation analysis, the causes of risk and quantify the risks of real estate and build models considered statistically significant. So I focused on the risks of commercial real estate has been studied.
In advance, to determine risk Identification of real estate markets, the variables of macroeconomic are analyzed by VAR model. Fluctuations in real estate for a time varying factors were analyzed by GARCH models. Monte Carlo Simulation Based on these factors through the commercial real estate valuation models to quantify the risk presented.
The results show as follows. In Analysis of macroeconomic factors relationships, We find that real estate markets, the stock market and interest rates affect the interaction and Rent affect interest rates. Especially compared to the previous financial, The correlation of the macroeconomic factors and real estate market has been increasing.
Volatility of REITs was separated before and after the financial crisis. we analyzed the differences between risk factors before and after. We find that Before Sub-prime financial crisis, Proxy for REITs excess return volatility of its own factors. After financial crisis, uncertainty and capital markets are influenced by changes.
Thus our finding in empirical results support that the correlation of the macroeconomic factors and real estate market has been increasing.
Risk factor analysis to quantify risk based on the Monte Carlo Simulation was carried out. Depending on the Loan to Value have risen along with return and risk and fluctuations of the up-phase the yield rising risk decreased down-phase the yield decreases and the risk increases. In Scenario analysis by investors, Our results show that the difference between return and risk is a more business cycle than characteristics real estate and the investor. Thus Business Cycle risk than the individual risks are much more influential in real estate investing
In a comprehensive analysis of risk factors, stocks, rent, office, interest rates are factors in the mutual influences. These factors were the main parameters in the risk measurement. Risk estimates for these factors as variables to measure. We can calculate the probability of Possibility of investment and loss of principal. Thus we can do Building of risk assessment models were available.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서론 = 1
• 제1절 연구 배경 및 필요성 = 1
• 제2절 연구 목적 = 3
• 제3절 연구 방법과 범위 = 4
• 1. 연구 방법 = 4
• 2. 연구 범위 = 5
• 3. 연구 구성 = 6
• 제2장 상업용부동산의 투자와 리스크 = 8
• 제1절 부동산투자 = 8
• 1. 부동산 투자와 리스크 = 8
• 2. 부동산투자의 특성 = 8
• 제2절 리스크 의의 = 10
• 1. 리스크 개념 = 10
• 2. 리스크의 유형 = 12
• 3. 상업용부동산 리스크 = 12
• 4. 리스크 평가의 기대 효과 = 15
• 제3절 금융 위기 = 16
• 1. 과거의 금융 위기 = 16
• 2. 서브프라임 모기지 세계 금융 위기 = 17
• 제4절 RISK 이론 및 분석 모델의 문제점 = 19
• 1. 리스크 이론과 문제점 = 19
• 2. 리스크 측정 모델과 문제점 = 21
• 제3장 거시경제와 부동산시장 연관성 분석 = 24
• 제1절 현황 = 24
• 1. 부동산과 경제변수의 관계 = 24
• 2. 부동산의 증권화 = 28
• 3. 투자 주체의 변화 = 30
• 제2절 이론적 고찰 = 31
• 1. 경기변동과 부동산시장 관계 = 31
• 2. 거시경제변수와 부동산시장 관계 = 33
• 3. 주식시장과 부동산시장의 이론적 고찰 = 35
• 4. 부동산가격결정모형 = 38
• 5. 선행연구 = 46
• 제3절 분석 방법 = 48
• 1. 시계열 분석 모형 = 48
• 2. 연관성의 검정과 분석 모형 = 50
• 3. VAR의 분석 절차 = 52
• 제4절 분석 자료 = 53
• 제5절 분석 결과 = 55
• 1. 단위근 검정과 적정 시차 = 55
• 2. Granger의 인과검정 = 55
• 3. VAR 모형 추정 결과 = 58
• 4. 충격반응과 분산분해분석 = 61
• 제6절 소결 및 시사점 = 64
• 제4장 REITs의 변동성 분석 = 67
• 제1절 개요 = 67
• 1. REITs 현황 = 67
• 2. REITs와 다른 투자 자산들의 관계 = 68
• 3. 선행 연구 = 69
• 제2절 분석 방법 = 70
• 제3절 분석 자료 = 73
• 1. 기초 자료 = 73
• 2. 기초 분석 자료 = 75
• 제4절 분석 결과 = 78
• 제5절 소결 및 시사점 = 81
• 제5장 오피스시장 리스크 분석 = 83
• 제1절 리스크 분석 의의 = 83
• 1. 리스크 분석 방법 = 83
• 2. 선행 연구 검토 = 87
• 제2절 Monte Carlo Simulation Model = 90
• 1. Cash Flow Model = 90
• 2. 시뮬레이션 모델 설정 = 94
• 3. 분포 적합도(fit distribution) = 95
• 4. 상관관계 = 95
• 5. 분석 방법 = 96
• 제3절 분석 자료 = 98
• 1. DATA = 98
• 2. 분석 대상의 구성 = 100
• 제4절 분석 결과 = 106
• 1. BASE 기초 분석 = 106
• 2. VAR 분석에 의한 추정 계수 = 109
• 3. 대출 비율의 민감도 분석 = 112
• 4. 경기변동에 따른 분석 결과 = 114
• 5. 투자자별 시나리오 분석 결과 = 119
• 6. 스트레스테스트 = 121
• 제5절 소결 및 시사점 = 124
• 제6장 결론 = 127
• 제1절 결과의 요약 = 127
• 제2절 시사점과 기여도 = 128
• 제3절 연구의 한계와 연구 과제 = 130
• 참고문헌 = 132
• 부록 = 139
• Abstract = 140