EGARCH와 VECM모형을 이용한 부동산 가격의 변동성 및 예측에 관한 연구 : 부산을 중심으로 = (A) study on the forecasting volatility and price of the real estate using the EGARCH and VECM model

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 부산권을 중심으로 한 주택매매가격 시계열의 변동성예측과 가격예측을 목적으로 한다. 연구방법론으로써 시계열자료의 특성인 비정상성 즉, 단위근 검정을 통한 조건부이분산성의 존재에 대한 검정과 ARCH효과 검정을 통하여 다양한 GARCH모형으로 변동성의 예측을 수행하였다. 특히, 제약조건이 완화되고 비대칭적인 변동성 레버리지 효과의 파악도 가능한EGARCH(1,1)모형의 적용을 통하여 전국주택가격 및 서울강남, 강북, 6대광역시 총괄, 부산, 대구, 울산 등 주요도시의 변동성 추정모형을 식별하였다. 각 지역별 평균방정식에서 유의수준 1%수준에서 계수값이 유의한 것으로 나타났으며 로그차분 전국주택매매가격의 경우 전기 수익률에 83.24%의 영향을 받으며 각 지역별로 최저 70.25%～86.24%의 영향력이 있는 것으로 나타났다. 양의 레버리지효과는 전국, 서울전체, 인천, 강북, 대구, 음의 레버리지는 광주지역이며 통계적으로 10% 유의수준을 벗어난 지역은 6대광역시총괄, 울산, 부산지역이다. 추정된 모형의 진단을 위해 Inverted AR Roots<1 이고, 조건부이분산성여부를 판단하기 위한 ARCH-LM 검정결과 1차로그차분값을 기준으로 하였을 때 적정한 결과를 보여준다. 각 계수의 Wald 검정 및 실현변동성에 대한 RMSE, MAE, MAPE 및 Variance Proprtion 진단결과 모형의 표본내 예측력이 우수한 것으로 판단되며 각 지역별 실현변동서의 정보효과검정에서 최고 79%의 설명력을 보여준단. 표본외 5개월에 대한 예측에서도 변동성이 방향성을 적절히 추정하고 있으며 표본내 검정수단을 동일하게 적용한 결과 정보효과의 설명력이 99%로 나타나고 있다. 추가적으로 변동성예측치의 불편성검정에서 표본외 예측모형은 붚편치임을 추정할 수 있다.
부동산 가격을 예측하기 위하여 공적분관계가 있는 권역을 대상으로 오차수정모형을 적용한 후 그랜져인과관계검정과 시차별 교차상관관계분석, 오차수정모형에 대한 충격반응함수와 예측오차 분산분해을 수행하였다. 먼저 공적분검정은 부산을 기준으로 각 권역별 대쌍비교형식으로 실시한 결과 서울강남, 6대광역시총괄 및 대구-부산간 대쌍모형에서는 공적분관계를 신뢰할 수 없는 것으로 나타나 이들 지역과 부산간 대쌍모형을 제외한 나머지 지역에서는 공적분관계가 5% 유의수준에서 1개인 것으로 판단된다. VECM모형의 추정결과 t-1기의 영향을 가장 크게 받고 오차수정항에 나타난 장기조정과정을 살펴보면 전국주택가격의 부산주택가격 장기탄력성은 0.961로 나타났으나 기타 지역에 대한 장기탄력성은 서로 음(-)의 관계로 나타나는 지역도 있어 상호 대체관계에 있는 것으로 해석할 수 있다. 그랜져 인과관계검저에서는 서울강남지역이 1% 유의수준에서 대부분의 지역에 선행영향을 미치고 부산주택가격에 선행영향을 미치는 지역은 서울강남, 대구, 울산이고 후행영향을 주는 지역은 인천인 것을 나타났다. 교차상관관계의 경우 단위기간 동시적 상관관계가 가장 큰 것으로 보아 주택가격정보의 유통발달과 금융조달의 발전으로 인해 전국의 주택가격변화가 국지성에 탈피하여 1월이내 타 지역으로 전파된다는 것을 추론할 수 있다. VECM 모형의 충격반응함수결과 부산권에 영향을 미치는 효과를 파악한 결과 10개월이후에도 소멸되지않고 완만하게 영향을 미치는 것을 나타났다. 예측오차의 분산분해결과 자체의 가격충격이 중요한 비중을 차지하고 전국주택가격과은 3개월까지 28%수준으로 상승하고 이후 지속적인 상대적 중요도를 보이고 있다. 예측의 방법론에 있어 경제시계열분석의 방법의 적용을 통해 가격변동성과 가격자체의 예측방법은 횡단면분석과 공간계량모형과의 접목을 통해 보다 정도높은 예측이 가능할 것이다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The purpose of this paper is to forecast the volitality and future prices of time series housing prices using the EGARCH-model and vector error correction model(VECM) for main cities especially interested in Busan Metropolitan City. Data ranges covers Jan.1987～Dec.2011. to EGARCH model and Jan.1999～Dec.2011. to Coinergration analysis, VECM model.
For forecasting the volitality of housing prices, EGARCH model is used with time series housing prices' staionary transformation that is proved by ADF-unit root test.
The empirical results of estimated EGARCH volatilty forecasing equation at 0.01 significance level are for busan including main cities as follows : the result is that differential housing prices logarithm is influenced by formal time series from 70.25% to 86.24%. Positive leverage effect is showed in Total Cities, Seoul, Inchon, Daegu, etc and Negative leverage effect is showed in Gwangju.
The propriety of estimated volatity model is supported by the method of RMSE, MAE, MAPE, VP and Wald coefficient test and information effect test of residual explains 79% volatity.
VECM model includes Busan and other cities housing prices that have cointergration relations. Then Granger-causality test and cross correlation test results show that Seoul Gangnam and Daegu region has influenced to Busan region and each pair region has strong correlation at lag 0. Impulse-Response analysis and Variance Decomposition results show that long run elasticity between Busan housing pries and other cointergrated relation region's prices exists.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서 론 1
• 제 1 절 연구의 목적 및 배경 1
• 제 2 절 연구의 범위 및 방법 2
• 제 2 장 문헌연구 3
• 제 1 절 부동산 가격변동성에 관한 문헌연구 3
• 1. 변동성 추정모형 3
• 2. 선행연구 9
• 제 2 절 주택가격예측에 관한 문헌연구 10
• 1. 주택가격예측모형 10
• 2. 선행연구 13
• 제 3 장 주택가격 변동성 추정모형 개발 14
• 제 1 절 분석자료의 개관 14
• 1. 자료 및 기간 14
• 2. 기초통계량 15
• 3. ARCH 효과 검정 21
• 4. 단위근 검정 26
• 5. 공적분 검정 29
• 제 2 절 변동성 추정모형의 개발 및 실증분석 35
• 1. GARCH(1,1) 모형 적용 35
• 2. EGARCH(1,1) 모형 적용 37
• 3. EGARCH(1,1) 모형 진단 40
• 4. EGARCH(1,1) 모형 예측 48
• 제 4 장 주택가격 예측모형 개발 53
• 제 1 절 VECM 모형 적용 53
• 1. VECM모형의 개관 53
• 2. VECM모형의 추정 56
• 제 2 절 그랜져 인과관계와 교차상관관계분석 63
• 1. 그랜져 인과관계 63
• 2. 교차상관관계 69
• 제 3 절 충격반응분석과 예측오차분산분해 72
• 1. 충격반응분석 72
• 2. 예측오차분산분해 76
• 제 5 장 결론 82
• 제 1 절 연구결과 요약 82
• 제 2 절 연구의 공헌 및 한계 84
• 1. 연구의 공헌 84
• 2. 연구의 한계 85
• 참고문헌 86
• Abstract 89