부동산시장의 가격결정에 관한 실증적 연구 = (An) empirical study on the pricing of Korean real estate markets

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This paper has investigated the inter-dependence among national real estate markets, short-term and long-term interest rates and banks' loan market. As the real estate markets' data, we employed the housing trading and rental price index of the whole country and Seoul city, 6 metropolitan areas. In case of Seoul area, we separate the whole Seoul into north and south Seoul.
We selected the monthly real estate, short and long-term interest rates and bank loan data which are collected from bank of Korea and KB bank. The whole sample is covered from January, 1991 to December, 2011. To test the dynamic inter relationship among each variables we introduced Granger causality test as well as impulse response analysis based on vector auto regression model("VECM). The major empirical results are as follows;
First, according to the unit root test, except of bank loan, most of the level data are non-stationary, but the differential data are all stationary.
Second, we find that there is a long-run equilibrium relationship among all the level variables. Hence, we added the error correction term in the vector auto regression model in order to increase the robustness of the concerned projection model.
Third, there is a feed-back information transmission between trading and rental price index of the nation housing market. However, the influence of national housing rental market on national housing trading market is dominant.
Fourth, in case of south Seoul area, there is a feed-back Granger causality relationship between housing trading and rental market in the statistically significant level. The impact of housing rental market is relatively greater than that of housing trading market in south Seoul.
Fifth, there is a no inter relationship between housing rental and trading price index in the north Seoul area in the statistically significant level.
Sixth, in case of 6th largest metro city's real estate markets, there is a feed-back Granger causality relationship between housing trading and rental market in the statistically significant level. The rental market's influence is more strong than that of housing trading market.
Seventh, in terms of the empirical results on the short-term interest rate and housing trading and rental markets, the short-term interest rate has more impact on the housing rent market than trading market of the south and north Seoul as well as 6 metropolitan cities.
Eights, the long-term interest rate has a predictive power only on the housing rental price of south Seoul area. However, it does not impact on the other variables.
Ninth, the bank loan has an influence only on the housing rental market of 6 largest metropolitan area in the statistically significant level. But it does not have any impact on the other variables.
Tenth, we find that there is a feed back relationship between short-term interest rate and bank loan market with the influence of short-term interest rate against bank loan market dominant.
Finally, in terms of the Granger causality test between long-term interest rate and bank loan market, we find that the long-term interest rate has an impact on the bank loan market in the statistically significant level, but not vice versa.
From these empirical results, we infer that for the stabilization of Korean real estate market, it is more effective for the government policy makers to manage properly the short-term interest rate as well as bank loan markets.

국문 초록 (Abstract)

동 연구는 국내 부동산시장에서 장단기적인 정보전달 메커니즘을 분석하고자 하였다. 이를 위하여 전국, 서울, 서울 강남, 서울 강북, 인천 등을 포함하는 6대 광역시 주택 매매와 전세시장, 장단기금리시장 및 은행대출시장사이의 선도-지연관계를 실증적으로 분석하고자 하였다.
이를 위하여 1991년 1월부터 2011년 12월 말까지 월별(monthly) 각 금융시계열자료들을 사용하여 VAR, VECM, Granger 인과관계분석 및 충격반응함수(impulse response analysis) 등 전통적인 금융시계열 분석을 도입하였다. 주요 실증분석결과는 다음과 같다.
첫째, 각 시계열들의 수준변수(level variables)와 차분변수(differential variables)의 안정성(stationarity)을 분석하기 위하여 단위근 검증(unit root test)을 실시하였다. 실증분석결과, 은행대출시장 자료를 제외하고 대부분의 시계열들의 수준변수는 단위근이 존재하는 불안정한 자료였으나 차분변수들은 단위근이 존재하지 않는 안정적인 시계열인 것으로 나타났다. 은행대출 자료의 경우 수준변수와 차분변수모두 “단위근이 존재하지 않는다”는 귀무가설은 모두 기각됨에 따라 안정적인 시계열로 나타났다.
둘째, 요한센 공적분 검증결과, 전체분석기간 동안 전국, 서울 및 6대 광역시와 장단기 금리 및 은행대출시장의 수준변수사이에는 공적분관계가 존재하는 것으로 나타났다. 따라서 각 변수사이의 단기적인 정보전달메커니즘 분석 시 오차 수정 항(error correction term)을 포함하여 추정하였다.
셋째, 전국 주택 매매와 전세시장사이에는 피드백적인 Granger 인과관계가 존재하고 있으나 전국 주택매매시장의 전세시장에 대한 영향력이 전국 주택 전세시장의 매매시장에 대한 영향력보다 상대적으로 더 높은 것으로 나타났다.
넷째, 강남지역의 경우 주택매매와 전세시장사이에 피드백적인 Granger 인과 관계가 통계적으로 유의한 수준에서 존재하고 있으나 강남지역 주택 전세시장의 매매시장에 대한 영향력이 그 반대의 경우보다 상대적으로 더 강한 것으로 나타났다.
다섯째, 강북지역의 경우 주택매매와 전세시장사이에 통계적으로 유의한 수준에서 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
여섯째, 인천, 부산, 대구, 광주, 대전, 울산을 포함하는 6대 광역시의 경우, 주택매매시장과 전세시장사이에 피드백적인 Granger 인과관계가 통계적으로 유의한 수준에서 존재하고 있으나, 강남지역과 마찬가지로 6대 광역시 주택 전세의 매매시장에 대한 선도(lead)기능이 그 반대의 경우보다 상대적으로 더 높은 것으로 나타났다.
일곱째, 전국 주택 매매와 전세시장의 경우 단기금리와 피드백적인 Granger 인과관계가 존재하고 있는 것으로 나타났다. 지역별로 구분해 보면 단기금리시장은 서울 강남과 강북, 6대 광역시 주택 전세시장에 대해서는 통계적으로 유의한 수준에서 예측력을 지니고 있으나 주택 매매시장에 대해서는 영향력이 상대적으로 미약한 것으로 나타났다.
여덟째, 장기금리시장의 경우 강남지역 주택 전세시장에 대해서만 통계적으로 유의한 수준에서 영향을 미치고 있으나 나머지 변수들과는 영향력을 주거나 받지 않는 것으로 나타났다.
아홉 번째, 은행대출시장은 6대 광역시 주택 전세시장에 대해서는 통계적으로 유의한 수준에서 영향을 미치고 있으나, 나머지 변수들과는 통계적으로 유의한 수준에서 영향력을 미치지 않는 것으로 나타났다.
열 번째, 은행대출시장과 단기금리시장사이에는 피드백적인 Granger 인과관계가 통계적으로 유의한 수준에서 존재하고 있는 것으로 나타났으며, 단기금리시장의 은행대출시장에 대한 영향력이 은행대출시장의 단기금리시장에 대한 영향력보다 상대적으로 더 강한 것으로 나타났다. 장기금리와 은행대출시장사이의 Granger 인과관계 분석결과에 의하면 장기금리는 은행대출시장에 통계적으로 유의한 수준에서 영향을 미치고 있으나 그 반대의 현상은 존재하지 않는 것으로 나타났다.
이러한 실증분석결과를 요약해 보면 주택 매매와 전세시장사이에는 선도-지연 관계가 대체적으로 존재하고 있으며 대체적으로 서울강남 및 6대광역시의 경우 전세시장의 매매시장에 대한 영향력이 상대적으로 강한 것으로 나타났다. 또한, 장단기 금리와 은행대출시장도 부동산시장에 영향을 미치고 있으나, 장기금리보다는 단기금리시장이 매매보다는 전세시장에 미치는 영향력이 상대적으로 더 강한 것으로 나타났다. 이러한 단기금리시장은 은행대출시장에 대해서도 강한 영향력을 미치고 있으므로 부동산시장을 담당하고 있는 정책당국자들은 은행대출시장 뿐만 아니라 단기금리시장을 통하여 부동산시장의 정책을 전달하는 것이 보다 효과적일 것으로 보여 진다.

목차 (Table of Contents)

• 국문요약
• 제 1 장 서 론 = 1
• 제 2 장 기존문헌연구 = 3
• 제 3 장 분석자료 및 기초통계량 분석 = 17
• 제 1 절 분석자료 = 17
• 제 2 절 분석자료의 특성분석 = 22
• 1) 기초통계량 분석 = 22
• 2) 단위근(unit root) 검증 = 37
• 3) 공적분(co-integration) 검증 = 40
• 4) 상관관계 분석 = 42
• 제 4 장 연구방법론(Methodology) = 46
• 제 5 장 실증분석결과(empirical results) = 50
• 제 1 절 적정 시차(lag) 결정 = 50
• 제 2 절 VECM(4) 모형 추정 결과 = 52
• 1) 전국 주택 매매시장에 대한 영향력 분석 = 52
• 2) 전국 주택 전세시장에 대한 영향력 분석 = 53
• 3) 강남 주택 매매시장에 대한 영향력 분석 = 54
• 4) 강남 주택 전세시장에 대한 영향력 분석 = 54
• 5) 서울 강북지역 주택 매매 및 전세시장에 대한 영향력 분석 = 55
• 6) 6대 광역시 주택 매매 및 전세시장에 대한 영향력 분석 = 56
• 제 3 절 VECM모형에 기초를 둔 Granger 인과관계분석 = 66
• 1) 전국 주택 매매 및 전세시장에 대한 Granger 인과관계분석 = 66
• 2) 강남지역 주택매매 및 전세시장에 대한 Granger 인과관계분석 = 71
• 3) 강북지역 주택매매 및 전세시장에 대한 Granger 인과관계분석 = 74
• 4) 6대 광역시 지역 주택매매 및 전세시장에 대한 Granger 인과 관계 분석 = 77
• 제 4 절 충격반응함수분석 = 80
• 1) 전국 주택 매매 및 전세시장에 대한 충격반응함수 분석결과 = 80
• 2) 강남지역 주택 매매 및 전세시장에 대한 충격반응함수 분석결과 = 84
• 3) 강북지역 주택매매 및 전세시장에 대한 충격반응함수 분석결과 = 86
• 4) 6대 광역시 주택 매매 및 전세시장에 대한 충격반응함수 분석결과 = 88
• 제 6 장 요약 및 결론 = 91
• 참고문헌 = 94
• ABSTRACT = 104

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