ARIMA 모형을 이용한 주택시장의 가격예측 분석 = Analysis of the Price Forecasts in Housing Market with ARIMA model

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 주택시장의 예측을 시게열분석과 ARIMA 모형을 기초로 분석했다. ARIMA 분석에 사용한 데이터는 2001년 1/4분기부터 2013년 4/4분기 데이터를 사용해서 ARIMA 모형을 구축했으며 2014년 1/4분기부터 2014년 3/4분기 데이터를 사용해서 모형의 예측력을 검증하고 2014년 4/4분기부터 2016년 3/4분기까지 예측을 수행했다. 구축된 ARIMA 모형을 확인한 결과 전국주택매매가격지수와 서울주택매매가격지수의 ARIMA 모형은 모두 (1, 1, 1)로 결정되었다. 전국주택전세가격지수의 ARIMA 모형은(2, 1, 1)로, 서울주택전세가격지수의 ARIMA 모형은 (1, 1, 2)로 결정되었다. 분석한 결과는 주택매매가격의 경우 분기별 변동률 추이를 보면 전국과 서울 모두 전체적으로 일정하게 가격을 유지하지만 약간의 등락을 계속하면서 큰 변동폭은 없는 추세를 보임으로써 2014년도 3/4분기에서 2016년도 3/4분기에 이르기까지 전체적으로 큰 등락 없이 소폭의 오름세와 내림세를 반복할 것으로 나타났다. 주택전세가격의 경우 분기별 변동추이를 보면 전국은 물론 서울의 주택전세가격의 경우 2014년도 4/4/분기에 이어서 2015년도와 2016년도 3/4분기에 이르기까지 지속적으로 오름세를 이어갈 것으로 예측되었다. 이는 주택경기를 활성화시키기 위한 정부의 주택정책에도 불구하고 주택매매시장에는 큰 변화가 없을 것으로 추측되는데 주택을 매입하기보다는 전세를 계속 유지하는 편으로 주택수요자들이 반응함에 따라서 주택전세시장은 계속적으로 상승할 것으로 추측된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The purpose of this study is to make a model to forecasting a housing trade price and household rent price in housing market using ARIMA model. On the basis of those models, I tried to forecast the fluctuations of short-term housing trade price and household rent price in housing market. To analyze the ARIMA model, quarterly data during 2001 1/4∼2013 4/4 are used for identification, estimation, diagnosis, and prediction of the ARIMA model. Using ARIMA model, the outcome ARIMA (1,1,1) model is applied to nationwide and Seoul housing trade price in the rate of housing trade price forecasting model. ARIMA (2,1,1) model is applied to nationwide household rent price, and ARIMA (1,1,2) model is applied to Seoul household rent price in the rate of household rent price. According to the forecast result of housing trade price and household rent price of nationwide and Seoul in the ARIMA model, the housing trade price in 2015 3/4 ~ 2016 3/4 is fluctuated to be small changing portion to nationwide and Seoul, the household rent price in 2015 3/4 ~ 2016 3/4 is fluctuated to be a slight number of changing portion to nationwide and Seoul. In spite of the latest government s active involvement in the housing market, it is assumed that housing trade price is no change largely, and keeping on increasing household rent price consistently in housing market.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론4) Ⅱ. 시계열 모형이론에 대한 이론적 고찰 1. 시게열분석의 개념 2. ARIMA 모형의 의미 3. Box-Jenkins 방법론 Ⅲ. 분석의 설계 1. 변수의 정의 2. 주택가격지수 추이 Ⅳ. ARIMA 모형을 이용한 실증분석 1. 주택매매가격지수의 예측 2. 주택전세가격지수의 예측 Ⅴ. 결론

참고문헌 (Reference)

1 서승환, "한국부동산시장의 거시계량분석" 홍문사 1994

2 최차순, "주택정책의 효과성에 관한 연구 -MB정부를 중심으로-" 대한부동산학회 30 (30): 25-40, 2012

3 김근용, "주택가격 예측을 위한 모형설정과 검정""국토" 국토연구원 197 : 54-61, 1998

4 송형훈, "시계열모형을 이용한 부동산가격 예측에 관한 연구" 건국대학교 일반대학원 2002

5 박헌주, "시계열모형에 의한 토지시장의 예측연구" 한국주택학회 9 (9): 27-55, 2001

6 김갑성, "부동산시장의 구조변화에 대한 실증분석" 삼성경제연구소 1999

7 "기타 Eviews 매뉴얼 등"

8 김명직, "금융시계열분석" 2001

9 이종원, "계량경제학" 박영사 2004

10 이종원, "경영경제통계학" 박영사 2004

11 Box, G. E., "Time Series Analysis : Forecasting and Control" Holden Day 1976

12 Clements Michael, P., "Forecasting Economic Times Series" Cambridge University Press 1998

13 Dickey, D. A., "Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series with a Unit Root" 74 : 1979