강북아파트 전세시장은 전국아파트 전세시장을 선도하는가?

김주일(Joo_Il Kim) 대한경영학회 2012 대한경영학회 학술발표대회 발표논문집 Vol.2012 No.1

본 논문은 서울시 강북지역 아파트 전세가격과 전국아파트 전세가격에 대하여 국민은행을 통하여 제공된 수익률 자료를 가지고 상호간에 가격발견 기능을 통하여 선도/지연(lead-lag)관계를 규명하고자 한다. 표본자료는 1986년 1월부터 2012년 9월까지 26년 9개월간의 월별 수익률 자료를 이용하여 동태적 분석방법인 VAR모형을 이용하여 그랜저 인과관계분석(Granger Causality test)과 충격반응분석(Impulse Response Function) 및 분산분해(Variance Decomposition)를 실시하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 그랜저 인과관계 분석(Granger Causality test)결과 수익률과 변동성에 있어서 강북아파트 전세가격은 전국아파트 전세가격을 선도하는 것으로 나타났다. 그러나 전국아파트 전세가격은 강북아파트 전세가격에 대한 수익률에 대하여는 선도하지 않고 변동성에 대해서만 선도하는 것으로 나타났다. 따라서 강북아파트 전세시장이 전국아파트 전세시장을 선도하는 것으로 추론할 수 있다. 둘째, 충격반응함수(Impulse Response Function)의 분석결과 강북아파트 전세가격은 전국아파트 전세가격에 즉각적인 반응을 보이기 시작하여 시차 10까지 지속적인 영향을 주다가 시차 11에서 충격이 점차 사라짐을 알 수 있었다. 그러나 전국아파트 전세가격은 강북아파트 전세가격에 영향을 거의 주지 않는 것으로 나타났다. 마지막으로 분산분해(Variance Decomposition) 분석결과 강북아파트 전세가격은 자기 자신의 오차에 의해서만 거의 영향을 받는 것으로 나타났으나, 전국아파트 전세가격은 68.76%~ 82.31%가 강북아파트 전세가격에 의해서 영향을 받는 것으로 나타나 강북아파트 전세시장이 전국아파트 전세시장을 선도하는 것으로 추론할 수 있다. 본 연구는 많은 기존연구가 주택시장의 전세가격과 매매가격을 대상으로 한 상호간의 가격발견을 통한 선도/지연효과를 분석한 방법을 확장하여 개별 구단위인 서울 강북과 전국아파트 전세시장 간의 상호연관성을 분석함으로써 서울 강북지역과 전국 아파트 전세시장 간의 가격발견 기능을 파악하는데 기여하였다고 사료된다. We examine the information transmission between the Kangbuk Apartment Rent Price the Jeonkuk Apartment Rent Price, based on the returns data offered by Kookmin Bank. The data includes monthly return data from January 1986 to September 2012. Utilizing a dynamic analytical tool – the VAR model, Granger Causality test, Impulse Response Function and Variance Decomposition have been implemented. The results of the analysis are as follows. Firstly, results of Granger Causality test suggests the existence of mutual causality the Kangbuk Apartment Rent Price precede and have explanatory power the Jeonkuk Apartment Rent Price, and the Jeonkuk Apartment Rent Price as well precede and have explanatory power over the Kangbuk Apartment Rent Price. However the results also identified a greater causality and explanatory power of the Kangbuk Apartment Rent Price over the Jeonkuk Apartment Rent Price. Secondly, the results of impulse response function suggest that the Jeonkuk Apartment Rent Price show immediate response to the Kangbuk Apartment Rent Price and are influenced by till time 10. From time 11, the impact gradually disappears. Lastly, the variance decomposition analysis showed a low influence of the Jeonkuk Apartment Rent Price on the Kangbuk Apartment Rent Price and significant influence of the Kangbuk Apartment Rent Price on the Jeonkuk Apartment Rent Price. This implies that returns on the Kangbuk Apartment Rent Price have a significant influence over returns on the Jeonkuk Apartment Rent Price. The study is a further extension of existing study on information transmission mechanism between selling and rental prices of housing. It contributes to the understanding of market price formation function through analysis of detached the Kangbuk Apartment Rent Price and the Jeonkuk Apartment Rent Price.

아파트가격의 지역 간 연관성 분석

신종협(Jong-Hyup Shin) 한국산업경제학회 2018 산업경제연구 Vol.31 No.5

다변량 VAR-GARCH 모형을 사용하여 국내 아파트 매매가격과 전세가격의 지역 간 연관성을 살펴보았다. 전국을 대상으로 한 분석에서 수도권의 아파트 매매가격은 5대 광역시와 기타 지역의 아파트 매매가격에 음의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 현상은 수도권의 아파트 수요 증가가 다른 지역의 아파트 수요 위축으로 이어질 경우 나타날 수 있다. 반면 5대 광역시와 기타 지역의 매매가격은 수도권 매매가격에 전혀 영향을 미치지 못하는 것으로 밝혀졌다. 수도권 전세가격은 5대 광역시와 기타 지역의 전세가격에 음의 영향을 미치는 것으로 나타나 이들 지역의 아파트 전세 간에는 대체관계가 존재하는 것으로 분석되었다. 수도권 지역을 대상으로 한 분석에서 서울의 매매가격은 인천과 경기도의 매매가격에 양의 영향을 미친 것으로 나타났는데, 서울의 아파트 매매가격을 상승시키고 남은 유휴자금이 인천과 경기도로 이동하여 이들 지역의 매매가격을 상승시키게 되면 이와 같은 현상이 나타날 수 있다. 반면 인천과 경기도의 매매가격은 서울의 매매가격에 음의 영향을 미친 것으로 나타났는데, 이는 서울 이외의 수도권 지역에 호재가 발생할 경우 이들 지역으로 자금이 집중됨에 따라 서울의 매매가격 상승을 저해하는 경우에 발생할 수 있다. 인천의 전세가격 상승은 서울과 경기도의 전세가격 상승을 유발하는 것으로 나타나 수도권 전세가격에 있어서는 서울보다 인천의 영향력이 더 큰 것으로 밝혀졌다. 서울 지역을 대상으로 한 분석에서는 강북과 강남의 아파트 매매가격이 전혀 영향을 주고받지 않는 것으로 나타났다. 이는 강남 3구 이외의 지역들이 강남권에 포함됨에 따라 강북과 강남 간 아파트가격 격차를 감소시킨 때문인 것으로 추정된다. 한편 강북의 전세가격은 강남의 전세가격에 음의 영향을, 강남의 전세가격은 강북의 전세가격에 양의 영향을 각각 미치는 것으로 나타났다. 강남의 전세가격 상승이 일부 전세 세대의 강북 이전을 초래하게 되면 전세 수요의 변화에 따라 이와 같은 현상이 나타날 수 있다. 아파트가격의 지역 간 파급에 있어 일관성 있는 패턴이 나타나지 않았기 때문에 정책당국은 주택가격 문제를 해결함에 있어 전국을 대상으로 한 주택정책과 함께 지역특화적인 주택정책을 병행하여 사용하는 것이 바람직해 보인다. This paper investigates the interregional spillover effect of apartment prices using multivariate VAR-GARCH models. The sales price of apartments in the Seoul-metropolitan area has a negative effect on the sales prices of apartments both in the five metropolitan cities and in the non-metropolitan area. This is attributable to the fact that funds are concentrated in the more profitable Seoul-metropolitan area, which hinders the increase of sales prices of apartments in other regions. On the other hand, the latter has no effect on the former. The rental price of the Seoul-metropolitan area is negatively influenced by the rental prices of the five metropolitan cities and the non-metropolitan area, so there is a substitute relationship between the apartment rents of these areas. In the Seoul-metropolitan area, the sales price of Seoul has a positive effect on the sales prices of Incheon and Gyeonggi. It seems that the funds that increased sales price of Seoul have moved to Incheon and Gyeonggi and raised the sales prices of these areas. The sales prices of Incheon and Gyeonggi, however, show negative effects on the sales price of Seoul. The increase in the rental price in Incheon leads to an increase in the rental prices in Seoul and Gyeonggi. In the Seoul area, sales prices in Gangbuk and Gangnam have no effect on each other. This is presumably due to the fact that Gangbuk has priority for housing purpose and Gangnam has priority for investment purpose in buying apartments. The rental price of Gangbuk has a negative impact on the rental price of Gangnam, and the rental price of Gangnam has a positive influence on the rental price of Gangbuk. It might be the case that the increase in the rental price in Gangnam causes some families in Gangnam to move into Gangbuk.

논문 : 전세가격 상승요인과 주택임차금융의 동태적 분석에 관한 연구

조이운 ( I Un Jo ),김상봉 ( Sang Bong Kim ) 명지대학교 금융지식연구소 2015 금융지식연구 Vol.13 No.1

본 연구는 주택임차금융 지원이 전세가격 상승에 직접적인 영향을 나타내는 지에 대해 분석한다. 2008년 1월부터 2013년 8월까지의 월별 전세가격, 매매가격, 산업생산지수, 금융기관 유동성, 임차보증비율, 주택담보대출 이자율을 이용하였다. 실증분석 결과, 전세가격지수, 임차보증비율, 매매가격지수, 산업생산지수, 주택금리, 금융기관 유동성의 모든 변수가 불안정한 시계열을 나타낸다. 공적분 검정결과, 모든 경우에서 공적분 관계가 존재하는 것으로 나타난다. 충격반응 분석결과, 전세임차보증비율이 1단위 표준편차만큼 상승하면, 전세가격 증가율의 반응은 양(+)으로 반응하고 12개월 이후에도 지속된다. 예측오차의 분산분해 결과, 전세가격에 대한 1개월 후 전세가격의 예측오차에 대한 설명력은 전세가격 자신, 매매가격, 임차보증비율, 금융기관 유동성, 산업생산지수, 이자율 순서로 높게 나타나며, 12개월 후에 금융기관 유동성, 매매가격, 전세가격 자신, 이자율, 산업생산지수 순으로 변한다. 따라서 전세 가격의 자기 자신에 대한 설명력은 시간에 따라 줄어들며, 다른 변수들에 의해 영향을 많이받는 것으로 나타난다. 임차보증비율은 전세가격에 대해 단기적인 설명력이 큰 것으로 나타난다. 따라서 주택금융은 전세가 상승의 직접적인 원인이 되는 것으로 나타난다. In this paper, we investigate whether the increasing Cheonsei price is directly affected by housing lease financing or not. We use monthly Cheonsei price, buy and sell price, industry price index, liquidity aggregates of finance institutions(Lf), lease guarantee ratio, and mortgage rate from January, 2008 to August, 2013. As results, we find that all variables are nonstationary and those variables have cointegration relationship. As the result of the Granger causality, there are exogenous relationship as industry price index, Lf, mortgage rate, lease guarantee ratio, Cheonsei price, and buy and sell price. When we implement the VECM, the Cheonsei price response permanently positive if one unit of standard deviation of the lease guarantee ratio increases. The explanation ratio of the Cheonsei price is influenced by the rank of Cheonsei price itself, mortgage rate, lease guarantee ratio, industrial production index, Lf, and buy and sell price. Therefore, we can conclude that housing lease finance have an direct influence on the Cheonsei price.

서울시 아파트 전세가격 및 전세금비율 변동의 결정요인 분석

김대원(Dai-Won Kim),조주현(Joo-Hyun Cho) 한국주택학회 2012 주택연구 Vol.20 No.3

본 연구는 전세가격의 결정요인 분석과 동시에 전세가격과 매매가격 간의 연관지표로 자주 사용되는 전세/매매가비율 결정요인을 분석함으로써 전세가격 관련 정책 결정에 참고할 수 있는 시사점을 도출하는데 그 목적이 있다. 본 연구에서는 서울시 아파트 전세가격 및 전세/매매가비율의 변동요인을 분석하기 위하여 주택가격특성모형(Hedonic Price Model)을 분석의 틀로 사용하여 3가지 모형을 설정하였다. 3가지 모형의 종속변수는 ‘3.3㎡당 전세가격’, ‘전세/매매가비율’, ‘전세/매매가비율 변동량’으로 각각 설정하였다. 또한 각 모형의 설명변수로는 주거특성과 가격특성(매매가격)을 동시에 설정하였는데, 가격특성은 모형1과 모형2에서는 ‘3.3㎡당 매매가격’으로, 모형3에서는 ‘매매가격 상승률’로 구분하여 사용하였다. 또한 모형1과 모형2에서는 설명변수간의 심각한 상관관계 발생이 예상되어 2SLS방식으로 회귀분석을 실시하였으나, 모형3은 OLS방식으로 회귀분석을 실시하였으며, 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 전세가격 결정에는 주거특성 및 가격특성 변수 모두가 영향력을 미치는데, 이중 매매가격이 더 큰 영향력을 발휘하고 있으며, 매매가격의 규모 증가에 따라 전세가격의 규모도 증가한다. 둘째, 전세/매매가비율 결정에도 주거특성 변수는 영향을 미치는 것으로 확인되었으나, 매매가격이라는 가격특성은 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다. 즉, 전세/매매가비율 수준의 결정에는 매매가격에 의한 영향 보다는 주거요인 등에 의한 영향을 받아 결정되는 것으로 보인다. 셋째, 전세/매매가비율 변동에는 다양한 주거특성 변수가 영향을 미치나 가장 큰 영향력을 미치는 것은 매매가격 상승률로 분석되었으며, 매매가격 상승률은 전세/매매가비율 변동에 음(-)의 영향력을 미치는 것을 확인할 수 있었다. 결론적으로, 전세가격 또는 전세/매매가비율의 최초 수준은 매매가격 수준과 주거요소에 비례하여 정해질 수 있으나, 그렇게 정해진 전세가격의 추후 상승은 매매가격의 하락 또는 안정화에 의해 유발 될 수 있음을 본 연구는 시사하고 있으며, 이는 곧 주택의 자산 가치 하락으로 인한 손실이 전세가격에 전가되는 현상으로 해석할 수 있다. Studying Jeonse system is of critical importance because most of the house leasing contracts in Korea are in the form of Jeonse. The main purpose of this study is to analyze determinants of Jeonse price and the ratio of Jeonse price to sale price. Our empirical analysis is based on the hedonic pricing model. Three different type os estimation were performed based on price information on apartments in Seoul. Empirical results show that the strongest factor to explain variations of Jeonse price and the ratio of Jeonse price to sale price is sale price. Sale price is negatively related to variations of the Jeonse price to sale price. This finding suggests that the recent rapid increase in Jeonse price is possibly due to sluggish movement or decrease in sale price.

APT 전세가와 매매가 상호 영향력에 관한 실증적 연구

최현일(Choi, Hyun-Il),임병진(Yim, Byung-Jin) 대한경영학회 2011 大韓經營學會誌 Vol.24 No.6

특성별 서울 아파트 전세가격 결정모형에 관한 연구

성주한(Sung, Joo Han),서철수(Seo, Chul Soo),윤정득(Yoon, Jung Duck) 한국지적학회 2014 한국지적학회지 Vol.30 No.2

전세가격은 전세시장의 전반적인 상황을 나타내 주는 대표적인 지표이며, 전세가격의 변동은 여러 가지 요인에 의해 영향을 받는다. 또한, 전세가격의 변동은 다양한 요인들의 복합적인 변화를 전세 소비자에게 전달하는 신호 역할을 한다. 본 연구의 궁극적인 목적은 최근의 전세가격 상승 원인을 분석하여 미래에는 어떤 방향으로 변할 지에 대한 예측을 가능케 하고, 전세가격 변화에 대한 예고 지표로 활용될 수 있는 전세가격 결정모형을 설정하는 것이다. 즉, 횡단면 자료를 이용한 서울 아파트 전세가격 결정모형을 통하여 미시적인 측면에서 어떠한 요인들이 전세가격에 영향을 미치는지 헤도닉 가격 모형(Hedonic Price Model)을 적용하여 실증 분석을 하였다. 분석 결과, 4개의 특성(아파트 특성, 가격 특성, 수요ㆍ공급 특성, 사회적 특성) 중 아파트 특성이 가장 중요한 요인으로 나타났으며, 특히, 아파트 특성 중에서 물리적 특성과 경과 연수, 접근성에 대한 부분이 유의성 있는 것으로 분석됨에 따라 거주에 대한 효용 측면을 중요시 하는 것으로 판단되었다. 가격 특성에서는 전국지가변동률과 아파트 매매가격변동률, 아파트 전세가격변동률이 서울 아파트 전세가격에 영향을 주는 것으로 분석되었다. 그리고 수요ㆍ공급 특성에서는 수요 측면의 인구수와 공급 측면의 멸실주택수, 재건축입주량, 재개발입주량이 서울 아파트 전세가격에 영향을 주는 것으로 나타났다. 사회적 특성에서 장기전세주택 Shift가 있는 지역은 서울 아파트 전세가격에 영향을 주었다. 또한 OLS 및 PLS 회귀분석 결과를 살펴보면, 서울 아파트 전세가격에 영향력을 크게 미치는 변수들은 교육적인 측면, 쾌적성 측면, 가격특성 측면, 접근성 측면인 것으로 나타났다. The hedonic price model was applied to get the apartment Chonsei price decision model for Seoul by using cross-sectional data at the microstructural level. As a result of analysis, the apartment characteristic of four ones(apartment characteristic, price characteristic, demand and supply charac- teristic and social characteristic) was found to be the most important one. Especially, it was found that physical properties, the number of years of passage, accessibility were significant, which implies that value was put on the utility of residence. And it was found that price characteristics such as the fluctuation rate of land price, selling price and Chonsei price had an effect on the Chonsei price. And it was found that the number of the population had an effect on the Chonsei price in terms of demand and that the number of disappeared houses, quantities of occupied rebuilt houses and quantities of occupied redeveloped houses had an effect on the Chonsei price. The region where the shift, long-term Chonsei, had an effect on the Chonsei price in terms of social characteristics. In addition to, looking at OLS and PLS regression, Seoul apartment chonsei prices significantly are influenced by educational aspects, comfort aspects, characteristic aspects of price, aspects of accessibility, respectively.

전세가격지수의 평활화와 전세거래량: -서울지역 공동주택을 중심으로-

김현영(Hyun Young Kim),연규필(Kyu Pil Yeon),이용만(Young Man Lee) 한국주택학회 2018 주택연구 Vol.26 No.3

본 논문에서는 조사가격에 기반한 한국감정원(KAB)의 전세가격지수가 평활화 문제를 안고 있는지 여부를 확인하기 위해, 반복매매가격지수방법으로 실거래 전세가격지수를 작성한 후, KAB 전세가격지수와 비교해 보았다. 그리고 거래량의 많고 적음에 따라 평활화 정도가 다른지를 분석하였다. 2011년부터 2017년까지의 서울시 아파트 전세가격지수를 분석 대상으로 삼았다. 분석결과, KAB 전세가격지수는 낮은 변동성을 갖고 있으며, 1개월정도의 시차를 두고 실거래 전세가격지수를 뒤따라가는 것으로 나타났다. 그리고 지수 변동의 상당부분은 실거래 전세가격지수의 변동에 기인하는 것으로 확인되었다. 이러한 평활화 현상이 경기상황에 따라 다르게 나타나는지를 확인한 결과, KAB 전세가격지수의 증가율은 전기의 두 지수의 증가율 격차를 30%정도 반영하여 조정되는 것으로 나타났다. 특히, 전세 거래량이 평균 이상일 때, 조정속도가 더 빠른 것으로 나타났다. 이에 따라 두 지수의 격차는 전세 거래량이 평균 이상일 때 더 빨리 좁혀 지는 것으로 확인되었다. 이는 평활화현상이 시장상황에 따라 비대칭적으로 일어나며, 조사자가 과거조사가격에 편의(bias)되어있으면서도 실거래 양에 따라 실거래가격의 반영 정도를 달리하는 것을 볼 수 있다. To see whether the survey-based rental price index compiled by the Korea Appraisal Board(KAB) has the smoothing problem, we compare it with the transaction-based rental price index that we created on the repeat sales price index model in this paper. We further investigate if the degree of smoothing problem differs according to transaction volumes. These indexes are for the ‘Jeonse’ rental market of condominiums in Seoul from 2011 to 2017. Analysis shows that the KAB’s survey-based rental price index has low volatility and a time lag of about 1 month compared with the transaction-based rental price index. And we find that a significant portion of variations in the KAB’s survey-based rental price index reflects changes in the transaction-based rental price index. We also find that the KAB’s survey-based rental price index adjusts about 30% of the increase rate gap of the previous period between the two indexes. In particular, it adjusts faster during the periods that the transaction volumes are above average. As a result, the gap between two indexes narrows more quickly when the transaction volumes are above average. These findings imply that the smoothing effect is asymmetric depending on the market condition and that surveyors reflect the change of actual transaction prices differently depending on the transaction volumes although they anchor at previous survey prices.

전세특성을 고려한 부동산 가격 급상승기 공동주택 가격추정에 관한 연구 - 회귀모형과 기계학습 기법 비교를 중심으로 -

이다솜,허유경,강민규 한국콘텐츠학회 2023 한국콘텐츠학회논문지 Vol.23 No.11

본 연구는 공동주택 가격추정에 있어 가격형성요인으로 전세특성을 고려하여 과연 어떤 요인들이 공동주택 매매가격에 영향을 미치는지를 회귀분석과 기계학습 기법을 통해 살펴보고, 그에 대한 분석 및 결과를 바탕으로 정책적 대안을 제시하는 데 목적을 두고 있다. 본 연구는 대전광역시 유성구 노은지구의 아파트 35개 단지를 대상으로 실거래가격 및 전세가격 분석을 통해 진행하였다. 분석 결과, 공동주택 가격형성요인에서 전세특성 변수인 전세거래량과 전세금액이 모두 매매가격에 정(+)의 영향력을 미치는 것으로 나타났다. 각 모형별 예측 정확도는 기계학습 기법인 랜덤포레스트 모형이 가장 높게 나왔고 그 다음으로 딥러닝딥러닝 모형, 회귀분석 모형 순으로 예측 정확도가 높게 나왔다. 각 모형에서 전세특성을 고려한 경우, 전세특성을 고려하지 않은 경우에 비해 예측 정확도가 모두 상승하여 전세특성이 가격 예측에 있어 중요한 요인으로 작용함이 입증되었다. 가격형성요인 중요도 분석 결과 랜덤포레스트와 회귀분석에서 전세특성 중 전세가격이 가장 중요한 요인으로 도출되었으며 딥러닝 모형에서도 상대적으로 중요한 요인으로 도출되었다. 본 연구는 공동주택 가격형성요인에 대한 올바른 이해를 바탕으로 전세시장과 매매시장을 연계한 주택 안정화 정책 수립에 시사점을 제공한다. 그리고 효율적인 주택 정책 운영을 위하여 부동산 관련 데이터를 종합적으로 고려할 수 있는 기계학습 모형의 가능성을 확인한다.

전국 아파트 매매와 전세시장사이의 동적연관성에 대한 실증적 연구

홍정효 ( Chung Hyo Hong ) 아시아.유럽미래학회 2012 유라시아연구 Vol.9 No.4

동 연구는 전국 아파트(APT) 매매시장과 전세시장사이의 동적연관성에 대한 실증분석을 실시하였다. 이를 위하여 1986년 1월부터 2011년 12월 말까지 월별(monthly) 아파트 매매 및 전세가격 자료를 이용하여 VECM(vector error correction model)에 기초를 둔 Granger 인과관계 및 충격반응함수 (impulse response analysis) 분석을 실시하였다. 주요 실증분석결과는 다음과 같다. 첫째, 분석자료의 안정성을 검증하기 위하여 전국 및 강남지역 아파트매매와 전세가격지수의 수준변수(level variables)와 차분변수에 대한 단위근(unit root) 검정을 실시하였다. 이를 위하여 금융시계열분 석방법에서 일반적으로 사용되는 ADF(Augmented Dickey-Fuller)와 PP(Phillips Perron) 검정을 도입 하였다. 분석결과 전국 및 강남지역 아파트 매매와 전제시장 가격지수의 수준변수는 단위근이 존재하는 불안정한 시계열로 나타났으나 차분변수는 단위근이 존재하지 않는 안정적인 시계열로 나타났다. 둘째, 전국 및 강남지역의 아파트 매매와 전세가격사이의 장기적인 균형관계, 즉 공적분관계(co-integration relationship)가 존재하는지를 분석하기 위하여 요한센(Johansen) 공적분 검증을 실시하였다. 분석결과 전국 및 강남지역 아파트 매매가격과 전세가격사이에는 장기적인 균형관계가 존재하는 것으로 나타났다. 셋째, VAR(1)모형에 기초를 둔 Granger 인과관계분석을 통하여 전국 및 강남지역 아파트 매매가격 과 전세시장사이의 선도-지연관계를 분석하였다. 분석결과 전국 아파트 매매가격은 전국아파트 전세가격 변화에 강한 예측력을 지니고 있는 것으로 나타났다. 그 반대 현상은 통계적으로 유의한 수준에서 존재하지 않는 것으로 나타났다. 강남지역의 경우 아파트 매매가격과 전세가격사이에 피드백적인 영향력을 미치고 있는 것으로 나타났으나, 매매가격의 전세가격에 대한 영향력이 전세가격의 매매가격에 대한영향력이 상대적으로 더 강한 것으로 나타났다. 또한, 강남지역 부동산시장의 전국 부동산시장에 대한교차적인 영향력을 분석한 결과 강남지역 아파트 매매시장과 전세시장 모두 전국 아파트 매매와 전세시장 변화에 강한 예측력을 지니고 있으나, 강남지역 매매가격이 전세가격보다 전국 아파트 매매와 전세시장에 미치는 영향력이 상대적으로 더 강한 것으로 나타났다. 넷째, VAR(1) 모형에 기초를 둔 충격반응함수(impulse response analysis) 분석을 실시한 결과 전국 아파트 전세시장은 전국 아파트 매매시장에서 발생한 수익률 충격 한 단위 변화에 대하여 즉각적인 반응을 보인 후 동 영향력은 10기간 이상 지속되는 것으로 나타났다. 전국아파트 매매시장은 전국 아파트 전세시장에서 발생한 수익률 충격 한 단위에 대하여 1기간 후 반응을 보인후 동 반응은 10기간 이상 지속되는 것으로 나타났다. 전반적으로 매매시장의 전세시장에 대한 영향력이 그 반대의 경우 보다 상대적으로 더 강하고 지속적인 것으로 나타났다. 또한, 강남지역 아파트 매매와 전세시장에서 발생한 수익률 충격 한 단위에 대하여 전국 아파트 매매와 전세시장은 1기간 후 반응을 보인 후 동 반응은 10기간 이상 지속되는 것으로 나타났으나 강남지역 아파트 매매시장이 전세시장보다 전국 아파트 매매와 전세시장에 미치는 영향력이 상대적으로 더 강한 것으로 나타났다. 따라서 국내 아파트 매매와 전세시장사이에는 대체적으로 전국 및 강남지역 모두 아파트 매매시장의 전 세시장의 영향력이 아파트 전세시장의 매매시장에 대한 영향력보다 상대적으로 더 강한 것으로 나타났다. 이러한 실증분석결과는 부동산 정책 담당자들의 부동산정책수립 및 부동산 투자자들의 투자전략 수립에 다소 나마 기여를 할 수 있을 것으로 보여 진다. This study tests the dynamic interrelationship between trading and rental prices of real estate markets in Korea using the monthly data from January, 1, 1986 to December, 31, 2011. For this purpose we employ both Granger causality test and impulse response analysis based on the vector autoregressive model. Considering the co-integration relationship between national and Gangnam province apartment trading and rental price index, we incorporate the error correction term into the VAR model. The main empirical results are as follows. First, we estimated whether the level variables and returns of national and Gangnam province apartment trading and rental price index are stationary or not. For this we make us of the ADF (Augmented Dickey-Fuller) and PP (Phillips Perron) which is used frequently in financial econometrics areas. According to the unit root test results, there is a unit root in the level variables but not in the returns of national and Gangnam province apartment trading and rental price index. Second, we also studied whether there is a co-integration relationship among the level variables in the national and Gangnam province apartment trading and rental price index. For this, we employ Johansen co-integration test. According to the empirical results, we find that there is a co-integration relationship between national and Gangnam province apartment trading and rental price index with a statistically significant level. Third, in order to the short-run information transmission between national and Gangnam province apartment trading and rental price index, we estimated Granger causality test based on VECM (1) model. We selected lag one (1) based on estimates of bayesian information criteria. According to the Granger causality test, we find that the national apartment trading market has an impact on the change of the national apartment rental market with a statistically significant lever, but not vice versa. In case of Gangnam province’s real estate market, there is a bilateral impact between the trading and rental market but the impact of trading market to rental market is relatively more strong than that of rental market to trading market with statistically significant levels. We also estimated the impact of Gangnam province’s real estate market to national market and the empirical result showed that both the trading and rental market of Gangnam province have an impact on the national market with the statistically significant levels. Fourth, we estimated the impulse response analysis based on VECM (1) to study the persistence of impact between trading and rental market in national and Gangnam province real estate markets. The empirical results show that national apartment rental price reply instantly the new impact took placed in national apartment trading market and this influence persist more than 10 period. National trading market also shows similar response on the news from national rental market. We also find that the trading and rental markets of Gangnam have a strong influence on the national trading and rental markets more than 10 period, but Gangnam``s apartment trading index``s influence are more dominant. From these empirical results we infer that the change in apartment trading price in national and Gangnam province have much more information than those of rental market prices. We hope these kinds of empirical results would be helpful for the policy maker and investors to set up investment and risk management strategies.

전국 아파트 전세변동률 기준 시장 유형화와 유형별 전세가격 변동률 영향요인 분석

이윤홍(Lee Yun Hong) 한국부동산학회 2016 不動産學報 Vol.64 No.-

본 연구는 아파트 가격특성에 기반해 전국의 아파트 시장을 유형화하고 각 유형별로 전세가격 변동률 영향요인을 분석하였다. 연구의 방법은 우선 전국의 10년간 아파트 매매가격지수 및 전세가격 지수의 평균 변동률을 기반으로 포트폴리오 분석을 활용해 4개의 지역으로 구분하였다. 다음으로 구분된 4개의 지역을 의사결정나무분석을 통해 전국의 전세시장을 전세가격 변동률이 평균 이상인 상위지역, 반대로 평균 미만인 하위지역으로 분류하고 각 유형별 PLS 회귀분석을 적용해 전세가격 변동률에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 두 모형의 분석결과 순인구유입비율, 1인가구비율, 결혼건수, 사업체수, 부동산 취득세, 보육시설수, 매매가격변동률, 지가변동률, 아파트 거래량 등 9개 변수는 전세가격 변동률 상위그룹과 하위그룹 모두 공통적으로 전세가격 상승에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 반면, 초등학생수, 복지예산 비중, 주택노후도 3개의 변수는 전세가격 상승률이 높게 나타난 상위지역에서만 전세가격에 영향을 미치는 것으로 나타났고, 노인인구비율 및 서비스업 LQ의 경우 전세가격 상승률이 상대적으로 낮게 나타난 하위지역에서만 전세가격 상승에 유효한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 1. CONTENTS (1) RESEARCH OBJECTIVES This study analyzed factors affecting to rate of chonsei price change after classified market by type thorough the characteristic price of apartment in korea (2) RESEARCH METHOD In research method, the portfolio analysis is used to devide 4 regions based on average change rate of housing deal price index and chonsei price index. And then, it classified high rank area over average or row rank area under average of rate of chonsei price change in market through the answer tree analysis and investigated factors affecting chonsei price change rate using the PLS regression. (3) RESEARCH FINDINGS Number of elementary student, weight of welfare budget, degree of old house are represented to influence chonsei price in high rank area, also, rate of elder person and LQ of service industry are represented to influence increase of chonsei price in row rank area. 2. RESULTS As a result of comparison between 2 models, rate of population inflow, rate of one-person household, number of marriage, number of company, property acquisition tax, number of childcare facilities, change rate of housing transaction price, rate of change in price of the land, volume of are apartment, etc are represented to influence increase of chonsei price in common all of group.