국내외 변동성지수와 상장지수펀드간의 상호관계에 관한 연구 : KODEX200, KINDEX200, KOSEF200을 대상으로

허지훈,김기근 한국경영컨설팅학회 2021 경영컨설팅연구 Vol.21 No.3

본 연구는 변동성지수와 주가지수 간의 관계를 살펴본 기존 연구를 확장하여 미국의 변동성지수 VIX, 한국의 변동성지수 VKOSPI와 KOSPI200 지수를 추종하도록 만들어진 국내 대표 ETFs 간 어떠한 동태적 영향을 가지는지와 특정 변수가 다른 변수에 대해 가격발견기능이 존 재하는지를 분석하고자 하였다. 본 연구의 표본 기간은 2009년 1월 1일부터 2018년 12월 31일까지 일별 자료를 이용하며, 변동성지수가 ETF에 대한 예측력을 가지는지와 어느 정도의 시차로 영향을 미치는지, 영향력이 어느 정도인지를 확인하기 위해서 벡터자기회귀모형(VAR)을 기반으 로 한 그랜저 인과관계 분석, 충격반응함수 분석, 분산분해분석을 실시하였다. 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫 번째로는, 그랜저 인과관계 검정에서는 미국의 VIX와 KODEX200, KOSEF200 수익률 사이에는 상호 양방향 선후행관계가 존재하는 것으로 나타났고, KINDEX200에 대해서는 VIX가 일방적으로 선행하는 것으로 확인되었다. 한국의 VKOSPI의 경우에는 VIX의 결과와 달리 VKOSPI의 수익률 변화는 KOSEF200의 수익률에 대해서는 일방적인 선행관계를 가지나 다른 상장지수 펀드와의 관계에서는 오히려 KODEX200, KINDEX200 수익률이 일방적으로 선행하는 것으로 나타났다. 두 번째로는, 일방적 혹은 양방향의 선후행관계 가 존재한다면, 어느 정도의 시차 동안 영향을 주는지를 확인하기 위하여 충격반응함수를 이용한 분석 결과, 모든 변동성지수와 상장지수펀드 수익률은 자체의 충격에 크게 영향을 받는 것으로 나타났으며, 변동성지수(VIX, VKOSPI) 표준편차 한 단위 충격에 대해서는 상장지수펀드 (KODEX200, KINDEX200, KOSEF200) 수익률이 2기간(2일) 강한 음(-)의 반응을 보이는 것으로 확인되어 변동성지수의 충격이 상장지수펀드 수익률에 일방적인 영향을 주는 일관된 결과가 제시되었다. 마지막으로, 얼마만큼의 영향력이 있는가를 확인하기 위해 분산분해분석을 실시한 결과, 상장지수펀드는 변동성지수에 크게 영향을 미치지 못하는 것으로 도출되었으나 변동성지수는 모든 상장지수펀드 수익률에 대한 강한 설 명력을 가지는 것을 확인, VKOSPI는 VIX에 비해 더욱 강한 설명력을 보였다. 이러한 정보의 비대칭성으로 인한 선후행관계의 존재는 투자자에 게 미국의 변동성지수 VIX, 한국의 변동성지수 VKOSPI를 활용한 ETF의 가격발견, 가격예측을 통한 투자전략 수립을 제시하는 한편 시장의 불 완전성을 나타내는 증거가 된다. This study expands the previous research that looked at the relationship between volatility index and stock index to examine the dynamic impact between the US volatility index VIX, Korea's volatility index VKOSPI, and Korea's leading ETFs. In addition, we tried to analyze whether a specific variable has a price discovery function with respect to other variables. For the sample period of this study, daily data from January 1, 2009 to December 31, 2018 is used, andwhether the volatility index has predictive power for ETFs, howmuch time lag does it affect, and finally howmuch In order to analyze whether there is a significant effect, the Grandeur causal analysis, shock response function analysis, and variance decomposition analysis, which are representative inferencemethods of the vector autoregressivemodel (VAR), were performed. The study results are summarized as follows. First, in the Granger causal relationship test, it was found that there is a bidirectional lead-lag relationship between the US VIX, KODEX200, and KOSEF200 returns, and it was confirmed that VIX unilaterally leads KINDEX200. In the case of Korea's VKOSPI, unlike the results of VIX, the change in VKOSPI's return has a unilateral antecedent relationship with the return of KOSEF200, but rather, the return of KODEX200 and KINDEX200 leads unilaterally in relation to other exchange-traded funds. Second, if there is predictive power, the impact response function was performed to find out how much time lag it has. Regarding the shock of one unit of standard deviation of the index (VIX, VKOSPI), the returns of the exchange-traded funds (KODEX200, KINDEX200, KOSEF200) showed a strong negative response for 2 periods (2 days), indicating that the shock of the volatility index Consistent results have been presented that unilaterally affect fund returns. Finally, as a result of variance decomposition analysis to confirmhowmuch influence it has, it was found that the exchange-traded fund did not significantly affect the volatility index, but the volatility index has a strong explanatory power for the returns of all exchange-traded funds. Confirming that, VKOSPI showed stronger explanatory power than VIX. The precedence and lag relationship due to the asymmetry of such information can help investors to establish an investment strategy using the US volatility index VIX and Korea's volatility index VKOSPI, but on the other hand, this is evidence ofmarket imperfection.

산업지수별 구조변화 시점과 선도지연 관계에 관한 실증분석

김태혁,강종민,박종해 한국자료분석학회 2014 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.16 No.4

The purpose of this paper is to describe the lead-lag relationship among industry indices in Korea Exchange. The idea about that relationship is motivated by interindustry analysis of BOK (Bank of Korea). For the purpose of this paper, we designed structural change model suggested by Zivot, Andrew (1992) and Granger-causality model. The data used in this paper is 9 industry indices generated from KRX database. From the empirical analysis we found 2 major results. First, finance shows the earliest structural change by 10 months but, it didn't show the evidences which lead other indices from Granger-causality analysis. Second, the steel and shipbuilding industry show earlier structural change than other industry and also show that they lead other indices. Through these result we expect that we will be able to build new investment strategy. 본 연구는 산업지수간 선도지연관계를 분석하기 위해 수행되었다. 산업지수간 선도지연관계분석에 관한 아이디어는 산업연관분석에서 보여지는 산업간 영향력관계로부터 출발하였다. KRX 14개 섹터지수 중 9개 지수를 대상으로 구조변화 분석과 그랜저 인과관계 분석을 통해 각 산업별 구조변화시기와 선후행 관계를 살펴보았으며, 분석결과 다음과 같은 주요 결과를 발견하였다. 구조변화 분석결과 분석기간 중 구조변화 시점이 가장 빠른 업종은 금융업종이었다. 그러나, 분석기간 전반에 걸쳐 다른 산업에 선행하는 결과는 보이지 못함으로 인해 앞선 구조변화를 보였지만 다른 산업을 주도적으로 선행한다는 증거는 되지 못하는 것으로 볼 수 있다. 이에 반해 철강업종과 조선업종은 다른 산업보다 상대적으로 빠른 구조변화와 함께 다른 산업을 선행하는 것으로 분석되었다는 점이 주목할 만하다. 이러한 점을 종합해 보면 주식시장의 환경변화에 따라 각각의 산업지수들이 서로 선후행관계를 가지며 변화하는데, 철강업종과 조선업종이 다른 산업을 선행하는 것으로 결론지을 수 있다. 이러한 결과는 향후 선행하는 산업지수를 지표로 한 투자전략과 포트폴리오 전략의 개발에 유용한 정보가 될 것이다.

웨이블릿 분석을 통한 수요-공급요인과 해운시황의 연관성 분석

정회진,윤희성,이기환 한국항만경제학회 2022 韓國港灣經濟學會誌 Vol.38 No.3

해운시장의 구조적 복잡성 및 높은 변동성을 감안할 때, 해운시황에 미치는 영향요인을 식별하고 상호관계를 파악하는 것은 아주 중요하다. 본 연구는 해운시장에서 가장 근본적인 수요 및 공급요인이라고 할 수 있는 세계 경제상황 및 선대량과 해운시황 간의 동적 상호관계 분석을 목적으로 한다. 벌크선형 중 케이프선과 파나막스선을 대상으로 1999년 2021년까지의 GDP, 선대량 성장률, BCI 및 BPI의 분기 자료를 사용하였으며, 웨이블릿 결합성 분석 및 웨이블릿 그랜저 인과관계 분석을 통해 시간-주기영역에서 변수 간 동조화 및 인과관계를 파악하고자 하였다. 실증분석 결과, 변수 간 동조화 및 인과관계에 있어 주기별 및 시기별로 큰 차이를 보여 이들 변수간 동적 상호작용이 존재한다는 것을 알 수 있었다. 또한 수요와 공급요인을 동시에 적용한 다중 웨이블릿 결합성 분석에서 변수간 인과성이 명확하게 드러나지 않은 것과는 달리 제어변수로 선대량 성장률과 GDP를 설정한 부분 웨이블릿 결합성 분석에서는 주기 및 시기별 인과관계를 파악할 수 있었다. 이를 통해 두 수급요인이 해운경기에 뚜렷한 영향을 미친다는 것과 해운시황 영향요인의 상호관계 분석을위해서는 수요와 공급요인을 분리하여 해석하는 것이 필요하다는 것을 알 수 있었다. 마지막으로 해운시장의 호황과 불황에 해상운임지수는 각각 수요 및 공급요인과 높은 상관성을 보였으며, 전반적으로호황일 때는 GDP가 운임지수를 동일 위상으로 선도하고 불황일 때는 선대량 성장률이 운임지수를 반대 위상으로 선도하였다. 본 연구의 분석결과는 기존에 사용이 미미했던 웨이블릿 분석방법을 해운분야에 적용했다는 점과 수급요인을 분리하여 해운시황을 분석함으로써 수요 및 공급으로 해운시황을 판단할 수 있는 합리적인 근거를 제시하였다는 점에서 의의가 있다.

KOSPI200 옵션과 ETF 간의 선도-지연관계

한덕희(Hahn, Deok-Hee) 대한경영학회 2007 大韓經營學會誌 Vol.20 No.1

USD선물시장에서의 가격과 거래량간의 정보전달 관계

한덕희 한국산업경제학회 2007 산업경제연구 Vol.20 No.2

본 연구는 2004년 1월 2일부터 2005년 12월 16일까지를 표본기간으로 하여 1분 단위 및 5분 단위 USD 선물가격 및 거래량을 사용하여 USD선물가격과 거래량간의 선도-지연관계를 분석하였다. 구체적으로 회귀분석 모형 및 VAR모형의 대표적 추론방법인 그랜저 인과관계, 충격반응함수, 분산분해분석을 실시하였으며 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 회귀분석 모형 및 그랜저 인과관계 분석 결과, 가격은 거래량에 대하여 단방향으로 예측력을 보여 선도함으로써 가격이 거래량보다 정보에 더 민감하게 움직이는 것으로 나타났고 이는 Copeland(1976), Jennings-Starks-Fellingham(1981) 등이 주장한 순차적 정보도달가설을 지지하는 것으로 나타났다. 둘째, 충격반응함수분석과 분산분해 분석 결과, 가격 한 단위 충격이 가해졌을 때 거래량은 즉각적으로 증가하는 반응을 보였고 거래량 한 단위 충격이 가해졌을 때 가격은 즉각적으로 조금 감소하다가 증가하는 반응을 나타내었다. 하지만 두 경우 모두 신뢰구간이 0을 포함하여 통계적으로는 유의한 반응은 아닌 것으로 추론되므로 가격이 거래량에 대해 예측력은 존재하지만 가격에서 거래량으로의 정보의 전달이 시차를 두고 영향을 미치지는 못함을 알 수 있다. 또한 가격 및 거래량의 변동은 각각 자기 자신의 변화에 의해서 대부분 설명되고 있는 것으로 추론되었다. 전체적으로 볼 때 USD 선물시장에서 정보의 흐름이 가격에서 거래량으로 단방향으로 움직이는 것으로 보임에 따라 거래량에 비해 선물가격에 포함된 정보가 처리되는 속도가 보다 빠른 것을 보여줄뿐 아니라 가격에 반영된 정보가 경제활동의 의사결정에 대한 보다 효율적인 지표가 될 수 있으며 경제 전체의 운용을 좀 더 효과적으로 만드는 기능이 있음을 보여준다. I empirically examine transmission of information between prices and volumes in the USD futures market. The analysis employs the regression and the vector-autoregression, Granger causality, impulse response function and variance decomposition using high frequency transaction data, 1-minute and 5-minute data, from January 2, 2004 to December 16, 2005. The findings in this paper indicate that prices have predictive power for the volumes from regression test and Granger causality test. However, the influence of volumes on prices doesn't have any predictive power. This result supports the sequential information arrival hypothesis of Copeland(1976), Jennings et al.(1981). According to the test results using the impulse response function and variance decomposition, the impact of futures prices to volumes is relatively greater than that of the volumes to the prices. However, the impulse response is not significant. The overall results suggest that the dominant influence run from the USD futures prices to the USD volumes; the USD futures prices lead the USD volumes.

The Association of Macroeconomic Indicators and Stock Market Returns : Evidence from Japan

Yoon, Il-Hyun 경성대학교 산업개발연구소 2016 산업혁신연구 Vol.32 No.2

본 연구는 일본의 주식시장과 이자율, 통화량, 대미엔화환율, 명목실효환율, 실질실효환율, 물가상승률 및 국제유가의 가격 등 거시경제지표와의 연관성에 관하여 연구를 하였다. 이들 거시경제변수의 움직임이 주식시장의 수익률에 어떤 영향을 미치는가를 살펴보기 위하여 1985년 9월부터 2015년 8월까지의 30년간의 월간 시계열자료를 사용하여 상관관계분석, 그랜저인관관계분석 및 GARCH 모형추정을 하였다. 상관분석에서 명목실효환율과 실질실효환율은 아주 높은 상관관계를 보여 명목실효환율은 분석에서 제외하였다. 분석결과, 일본의 주식시장수익률은 엔화의 가치절하와 양의 상관관계를 보였다. 그랜저인과관계 분석을 통해 주식시장은 실질실효환율과 인플레이션에 일방의 인과관계를 나타냈으며, 국제유가와는 양방향의 인과관계가 있는 것으로 나타났고 그 외의 변수들과 주식시장의 인과관계는 없었다. 한편 GARCH 모형추정을 통한 변수 간 수익률 및 변동성 전이효과에 관해서는 일본 주식시장수익률에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 변수는 엔화의 대미환율과 통화량이며 특히 엔화환율의 영향력이 지대한 반면 통화량의 영향력은 아주 미미한 것으로 나타났다. 거시경제변수들의 일본주식시장으로의 변동성전이는 없는 것으로 나타났다. This study examined the association of macroeconomic indicators and stock market performance in Japan. Macroeconomic indicators for analysis included interest rates, money supply, foreign exchange rates including both nominal and real effective exchange rates, inflation rates, and crude oil prices. To investigate the effect of changes in these variables on stock market returns, GARCH model was estimated using monthly time series of the period of 30 years from September 1985 to August 2015. Correlation analysis and Granger causality test were also employed for estimation. As nominal effective exchange rates are almost perfectly positively correlated with real effective exchange rates, nominal effective exchange rates are removed for the analysis. The results showed that Japan’s stock market returns are positively associated with the yen’s devaluation, and that the stock market has a one-way Granger causality to real effective exchange rate and inflation and a two-way causality with oil prices. The changes in foreign exchange rate and money supply are the statistically significant variables that affect the stock market returns, with weak explanatory power of money supply. No volatility spillover effect from macroeconomic indicators to the stock market is found.

주택가격과 거래량의 지역 간 인과관계 및 시 ･ 공간적 파급효과 분석

정주희(Joo-Hee Chung),유정석(Jung-Suk Yu) 한국주택학회 2011 주택연구 Vol.19 No.4

This study analyzes the interregional causality and space-time spillover effects of housing prices and trade volumes in the metropolitan area. The main empirical results are as follows: First, the three major boroughs in Gangnam and bubble seven areas in Gyeonggi Province were found to lead the housing price, while Gangbuk and Incheon were most influenced by other areas. Second, Gangbuk and Incheon were found out to be largely affected by the price of the three major boroughs in Gangnam than by its own price, and were affected by Gangnam for a long period. Third, the trade volume in the metropolitan area was led by Gangnam, while Incheon and the northern areas of Gyeonggi were analyzed to be influenced by other areas the most. fourth, Incheon and the northern areas of Gyeonggi largely reacted to the shock of the trade volume of Gangnam and itself. The policy suggestions of this study are first, as the interregional causality and space-time spillover effects of housing trade volumes are limited, more active efforts are necessary for the vitalization of housing trades. Second, for the vitalization of housing trades in the metropolitan area, the deregulation on Gangnam area or specialized policy to vitalize the area which is least affected by the housing market is demanded. 본 연구의 목적은 수도권을 대상으로 주택가격과 거래량의 지역 간 인과관계 및 시･공간적 파급효과를 실증적으로 분석하는 것이다. 하위시장을 크게 서울시, 경기도, 인천시, 수도권 전체로 구분하였고, 서울시와 경기도는 다시 강남3구, 강남, 강북, 버블세븐 경기도, 경기남부, 경기북부로 세분화하였다. 2006년 2월부터 2011년 3월까지의 시계열 자료를 이용하여 그랜저 인과관계 검정, 교차상관분석, VAR모형을 통한 충격반응분석, 분산분해분석을 실시하였으며, 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 수도권의 주택가격은 한 방향으로 움직이는 패턴을 나타냈다. 강남3구와 버블세븐 경기도가 수도권의 주택가격을 선도하고, 강북과 인천이 타 지역의 영향을 가장 많이 받는 것으로 나타났다. 둘째, 강남3구의 주택가격 충격에 수도권 하위시장의 가격은 모두 정(+)의 변화를 보였고, 대부분 5~6개월 후에 안정을 찾는 것으로 나타났다. 주택가격이 가장 후행하는 강북과 인천은 자신의 가격보다 강남3구의 가격에 가장 큰 영향을 받고, 강남으로부터 장기간 영향을 받는 것으로 나타났다. 셋째, 주택거래량은 주택가격보다 상대적으로 지역 간 인과관계가 더욱 많은 것으로 나타났다. 수도권의 거래량은 강남이 선도하고, 인천과 경기북부가 타 지역으로부터 영향을 가장 많이 받는 것으로 분석되었다. 넷째, 강남의 주택거래량 충격에 수도권 하위시장의 거래량은 모두 5개월 동안 정(+)의 변화를 나타냈으나, 그 파급효과는 주택가격보다 시･공간적으로 제한적인 것으로 나타났다. 인천과 경기북부는 강남과 그 자신의 거래량 충격에 큰 반응을 나타냈는데, 이는 수도권의 주택거래 활성화를 위해서는 강남시장과 그 자신의 시장에서 거래가 활발히 이루어져야 함을 의미한다. 정책적 시사점은 첫째, 주택거래량의 지역 간 인과관계는 많으나 파급효과는 시･공간적으로 제한적이므로 주택거래 활성화대책 마련 시 보다 적극적인 노력이 필요하며, 무엇보다 부처 간 정책의 혼선을 조율한 정책의 일관성이 필요하다. 둘째, 수도권 주택거래 활성화를 위해 강남에 대한 규제완화 혹은 시장의 영향을 가장 늦게 받거나 가격 상승의 우려가 적은 지역 내의 거래활성화를 위한 특화된 정책 마련이 필요하다.

한국 주식시장에서 주식 수익률과 거래량간의 동적관계 분석

이용대(Yong-dae Lee),박현기(Hyun-Ki Park),김수욱(Soo-ook Kim) 한국산업경제학회 2015 산업경제연구 Vol.28 No.2

본 연구는 한국 주식시장에서 주식 수익률과 거래량의 인과관계를 분석했다. 분석에 사용된 자료는 2000년 1월부터 2012년 12월까지의 일별 자료로 분석방법은 인과관계 분석과 주식 수익률과 거래량 간의 상호 영향력과 설명력을 알아보기 위해 분산분해 분석을 실시하였다. 분석은 IT버블, 카드대란, 금융위기의 기간별, 규모별, 투자 주체별로 분석을 하였다. 분석결과 시간이 지남에 따라서 상황별로 인과관계가 감소하는 모습을 확인했다. 거래량이 주식 수익률을 선도하는 경우는 극히 드물며 유의성도 낮게 측정되었다. 기간별 분석의 경우 시간이 지날수록 인과관계가 사라졌다. 규모별 분석 결과 대형주의 경우 모든 기간에서 인과관계가 나타나지 않거나 약한 관계를 보였으며, 중형주와 소형주의 경우에는 지속해서 주식 수익률이 거래량을 선도하는 것으로 나타났다. 투자 주체별 분석에서는 개인, 기관, 외국인 모두 시간이 지남에 따라 인과관계가 감소하거나 사라지는 모습을 보였다. 분산분해 분석 결과에서도 주식 수익률에 대한 거래량의 영향력과 설명력은 낮음을 확인했다. 거래량에 대한 주식 수익률의 영향력과 설명력은 주식 수익률 대한 거래량의 값보다 크게 나타났으나 시간이 지남에 따라 감소했다. 결과적으로 정보통신기술의 발달과 분석능력 향상으로 인해 주식시장에서 거래량 데이터를 통한 차익거래는 기대할 수 없다고 판단된다. This study analyzed the influence that movement of stock prices in Korean stock market have on trading volume and that trading volume has on stock prices. The analyzed data were extracted from daily data from Jan. 4, 2000 to Dec. 28, 2012 through the Korea Stock Exchange and Data Guide. At the analysis result, as time went by, it was checked that a causal relationship by situation reduced. It was very rare that trading volume led stock prices, similarity was measured low. In case of daily analysis, causal relationship disappeared over time. From the analysis result by size, in case of large-capital stocks, a causal relationship was not shown or weak relations were shown in all periods. In case of small- and medium-capital stocks, it was represented that consecutively stock prices led trading volume. At the analysis by subject of investment, as time went on, causal relations of individuals, institutions, and foreigners had decreased or disappeared. At the variance decomposition analysis, influence and explanation power of stock prices against trading volume were shown to be greater than values of trading volume against stock prices.

VAR모델을 이용한 서울시 아파트시장과 오피스시장간 동태적 상관관계에 관한 연구

김경민 한국집합건물법학회 2017 집합건물법학 Vol.24 No.-

This study analyzed the dynamic relationship between Seoul apartment sale price, lease price, monthly rental price, large office building lease and vacancy rate from 2004Q1 to 2016Q4 using time series analysis. Office rents in the Seoul area are related to the Grandeur causality at the apartment rent prices in Seoul at the 5% significance level. The office vacancy rate in the Seoul area is affected by the Grandeur causality at the monthly rent price of the Seoul area at the 1% significance level. The price of apartment sale in Seoul is at the 10% significance level and acts as a Grandeur causality to office rent in Seoul. The price of apartment sale in Seoul is at a 10% significance level and acts as a Grandeur causation in apartment rent price in Seoul area. According to the results of the shock response, office rents showed positive (+) and office vacancy rate was negative (-). The impact of office rents on apartment sales was positive (+) and office vacancy rate was negative (-). The impact of the office vacancy rate on apartment sales was positive (+) and office rent was negative (-). As a result of the analysis of the distributed decomposition, it is found that the apartment sale price and monthly rent price, like the Grandeur causality test result, become more and more long term with the office rent and the office vacancy rate in common. In this study, we can confirm that there is a correlation between apartment market and office market which were treated as different markets. 본 연구는 2004년 1분기부터 2016년 4분기까지의 서울시 아파트 매매가격, 전세가격, 월세가격과 서울시 대형 오피스빌딩 임대료, 공실률 간 동태적 관계를 시계열분석을 이용하여 실증분석하였다. 서울지역 오피스 임대료는 5% 유의수준에서 서울지역 아파트 월세가격에 그랜저 인과관계 작용한다. 서울지역 오피스 공실률은 1% 유의수준에서 서울지역 아파트 월세가격에 그랜저 인과관계 작용한다. 서울지역 아파트매매가격은 10% 유의수준에서 서울지역 오피스임대료에 그랜저 인과관계로 작용한다. 서울지역 아파트매매가격은 10% 유의수준에서 서울지역 아파트전세가격에 그랜저 인과관계로 작용한다. 충격반응 결과를 종합하면, 아파트매매가격 충격에 오피스 임대료는 양(+)의, 오피스 공실률은 음(-)의 반응을 보였다. 오피스 임대료 충격에 아파트 매매가는 양(+), 오피스 공실률은 음(-)의 반응을 나타냈다. 오피스 공실률의 충격에 아파트 매매가는 양(+), 오피스 임대료는 음(-)의 반응을 나타냈다. 분산분해 분석결과, 그랜저 인과관계 검정결과와 마찬가지로 아파트 매매가격, 월세가격은 오피스임대료 및 오피스공실률과 공통적으로 설명력이 장기로 갈수록 커진다는 것으로 알 수 가 있었다. 본 연구를 통해 서로 다른 시장으로 취급되었던 아파트시장과 오피스시장 간에 상호 연관성이 있음을 실증적으로 확인할 수 있었다.

아파트 매매가격과 부동산 온라인 뉴스의 교차상관관계와 인과관계 분석 - 온라인 뉴스 기사의 비정형 빅데이터를 활용한 감성분석 기법의 적용 -

박재수,이재수 대한국토·도시계획학회 2019 國土計劃 Vol.54 No.1

본 연구는 서울시를 사례지역으로 주요 온라인 신문기사에서추출한 아파트 매매와 관련된 감성지수가 아파트 매매가격과 시계열적으로 유의미한 영향 관계를 나타내는지 분석하고 시사점을 제시하는 것을 목적으로 한다. 온라인 신문기사의 텍스트 마이닝(Text Mining)을 위해 웹 크롤링(Web Crawling) 기술을 개발하고 적용하여 아파트 매매와 관련된 신문기사를 수집한다. 수집된 기사는 토픽분석을 통해 연관된 주제로 분류하고 아파트 매매와 관련된 단어로 감성분석을 실시한다. 감성분석을 통해 산출된 월별 감성지수가 아파트 매매가격에 유의미한 선행관계와 인과관계를 형성하는지 교차상관분석과 인과관계 분석을 통해 검증한다. 서울시의 하위 주택시장을 고려하여 도심권, 서북권, 동북권, 서남권, 동남권의 5대 권역으로 구분하고, 아파트의 규모별로 5개 규모로 세분하여 분석하였다. 본 연구의 차별성은 분석대상 아파트시장을 서울시의 권역과아파트의 규모에 따라 구분하고, 분석대상 빅데이터인 온라인 뉴스를 토픽모델링 분석을 통해 신문에 포함된 단어들을 체계적으로 분류하여 감성사전 및 감성지수를 만드는데 활용하였다는 것이다.