부동산정책에 따른 투자심리와 주택가격 변화에 관한 연구 : 자연어처리를 활용한 온라인 커뮤니티 분석 = A Study on Investor Sentiment and Changes in Housing Prices due to Real Estate Policy: Online Community Analysis using Natural Language Processing

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Recently, housing prices in Korea have risen sharply. In response, President Moon Jae-in and his administration announced approximately 28 real estate policies one after another, starting with the June 19 measures in 2017 and ending with the October 26 measures in 2021. This study aims to examine the effect of stabilizing housing prices among the various effect expected by the government announcing the real estate policies. In particular, from the perspective of behavioral economics, in which housing prices can change depending on investor sentiment, we will examine the stabilizing effect of real estate policies on housing prices.
However, it is not easy to measure investor sentiment, and the dynamic relationship between investor sentiment and housing price or between investor sentiment and real estate policy is different depending on the study. Since the online community texts contain thoughts spontaneously expressed by many people, it will be possible to measure various dimensions of investment sentiment by analyzing them with Natural Language Processing methods.
The purpose of this study is divided into three main parts. The first is to derive investor sentiment on various topics from online community texts and verify whether each investor sentiment explains housing prices well. The second is to analyze the dynamic relationship between investor sentiment and real estate policy for each theme, and examine whether investor sentiment changes with real estate policy. Finally, we will see if real estate policy interventions that lower investment sentiment among online community users during periods of rising housing prices will have a stabilizing effect on housing prices.
The main research results are as follows. First, six interest indices("Future Price Expectations and Market Conditions", "Housing Desires", "Buying and Selling Recommendations", "Reconstruction and Remodeling", "Market Trends", "Politics") and three sentiment indices("Future Price Expectations and Market Conditions", "Buying and Selling Recommendations", "Politics") that show a two-way Granger casuality with housing prices were derived from real estate-related online communities as investment sentiment indices. Among the nine investment sentiments, two interest indices (“Future Price Expectations and Market Conditions" and "Buying and Selling Recommendations") and one sentiment index (“"Buying and Selling Recommendations") were found to explain housing prices well. In particular, these three investor sentiment indices were found to explain house prices more than macroeconomic variables, even in VAR models that consider macroeconomic variables.
We categorized the types of real estate policies into development regulation policies, tax system policies, financial regulation policies, and transaction regulation policies. In the case of development regulation policies, housing prices barely reacted, while in the case of tax system policies and financial regulation policies, housing prices responded in a slightly downward direction. Even in the case of the transaction regulation policy, there were some positive and negative effects, indicating that it is difficult to expect changes in housing prices. In other words, we found that the effect of real estate policies on stabilizing housing prices is generally small.
As a result of the Granger causality test between real estate policy and investor sentiment, the tax system policy appears to be highly related to the interest index(“Future Price Expectations and Market Conditions" and "Buying and Selling Recommendations") and the sentiment index("Buying and Selling Recommendations"), which are highly related to housing prices. No association with psychological indices was found. When the impact of the tax system policy appeared, there was a reaction that 'Future Price Expectations and Market Conditions', an index of interest, dropped sharply.
In the VAR model, which considers the investor sentiment index, housing price, and real estate policies, it was found that the reaction of the investor sentiment index to the real estate policy shock changed the reaction of the housing price to the real estate policy shock. The impact of the tax system policy did not significantly reduce the ‘Buying and Selling Recommendations’', which is an interest index, and the ‘Buying and Selling Recommendations’, which is an sentiment index. However, the shock of the tax system policy caused a relatively large decline in the ‘Market Conditions’, which is an interest index, and the ‘Future Price Expectations and Market Conditions’, which is an sentiment index. As a result, the impact of the tax system policy has resulted in a relatively large drop in housing prices.
The academic implications of this study are: First, from the perspective of behavioral economics, we demonstrated the role of investor sentiment in the emergence of a bubble related to housing prices. Specifically, through text analysis, we demonstrated the relationship between online communities and house prices.
It was revealed that the housing price stabilization effect appears when investor sentiment declines due to the impact of real estate policies. Therefore, when housing prices rise sharply, strengthening the tax system can be expected to have the effect of stabilizing housing prices.
The methodological implications are: First, a sentence-by-sentence text analysis methodology was applied. We also segmented the dimensions of investor sentiment using a deep learning-based language model.
The policy implications are as follows. In order to achieve the goals of the policy, it is necessary to design and announce the content of the policy in consideration of investor sentiment.
Among the interest index and sentiment index constructed to measure investor sentiment in this study, it was shown that the interest index explains housing prices well, but frequent policy announcements and interviews attract people's attention. It is necessary to ponder whether or not this has had the effect of fueling the spread of investor sentiment. Also, if you look at South Korea's real estate policy report, you can see that it is trying to persuade investors by justifying the policy with a large amount of statistical data. However, research shows that investors underreact to statistical data, so it seems necessary to worry about how to convey the details of real estate policies to people. Due to the conservatism bias, people tend to modify their thinking very little by little when exposed to new evidence. It may be more effective to present a strong one at a time rather than increasing the intensity gradually.
It was shown that investor sentiment, measured using texts from real estate-related online communities, well explains housing prices. Therefore monitoring online communities can be useful in anticipating changes in investor sentiment and predicting change in housing prices.

국문 초록 (Abstract)

최근 우리나라의 주택가격은 급격하게 상승했다. 이에 문재인 정부에서는 2017년 6.19대책을 시작으로 2021년 10.26대책까지 대략 28개의 부동산 관련 정책을 잇달아 발표했다. 이 연구에서는 정부가 부동산 정책을 발표하며 기대한 여러가지 효과 중에서 주택가격 안정화 효과에 대해 살펴보려고 한다. 특히, 투자심리에 따라 주택가격이 변화할 수 있다는 행동경제학의 관점에서 부동산정책의 주택가격 안정화 효과를 살펴보려고 한다.
하지만, 투자심리를 측정하는 것은 쉽지 않으며, 투자심리와 주택가격 또는 투자심리와 부동산정책 사이의 동태적 관계가 연구에 따라 다르게 나타나고 있다. 이는 투자심리가 다차원적 개념이지만 그동안 단일차원으로 간주하여 투자심리를 측정했기 때문에 나타나는 문제일 수 있다. 온라인 커뮤니티의 텍스트에는 다수의 사람들이 자발적으로 표현한 생각이 담겨있기 때문에 이를 자연어처리 방법으로 분석한다면, 다양한 차원의 투자심리를 측정할 수 있을 것이다.
이 연구의 목적은 크게 세 가지로 구분된다. 첫 번째는 온라인 커뮤니티 텍스트로부터 여러가지 주제에 대한 투자심리를 도출하고, 각각의 투자심리가 주택가격을 잘 설명하는지 검증하는 것이다. 두 번째는 각각의 주제에 대한 투자심리와 부동산정책 사이에 동태적 관계를 분석하여 부동산 정책에 따라 투자심리가 변화하는지 살펴보는 것이다. 마지막으로, 주택가격이 상승하는 시기에 부동산정책 개입에 의해 온라인 커뮤니티 이용자의 투자심리가 낮아진다면, 주택가격 안정화 효과가 나타나는지 살펴보는 것이다.
주요한 연구결과는 다음과 같다. 우선, 부동산 관련 온라인 커뮤니티로 부터 주택가격과 양방향 그레인저 인과관계가 나타나는 여섯 개의 관심지수(‘미래가격기대 및 시장상황’, ‘주택소유욕구’, ‘매매 추천’, ‘재건축 및 리모델링’, ‘시장동향’, ‘정치’)와 세 개의 감성지수(‘미래가격기대 및 시장상황’, ‘매매 추천’, ‘정치’)를 투자심리지수로 도출했다. 아홉 개의 투자심리 중에서 두 개의 관심지수(‘미래가격기대 및 시장상황’, ‘매매 추천’)와 하나의 감성지수(‘매매 추천’)가 주택가격을 잘 설명하는 것으로 나타났다. 특히, 이 세 개의 투자심리지수는 거시경제변수를 고려한 VAR모형에서도 거시경제변수보다 주택가격을 더 많이 설명하는 것으로 나타났다.
부동산정책의 유형을 개발규제 정책, 조세제도 정책, 금융규제 정책, 거래규제 정책으로 구분하고 각 부동산정책의 유형의 충격이 발생했을 때, 주택가격이 어떻게 반응하는지 살펴본 결과, 개발규제 정책의 경우 주택가격이 거의 반응하지 않았고, 조세제도 정책과 금융규제 정책의 경우 주택가격이 미묘하게 하락하는 방향으로 반응했다. 거래규제 정책의 경우에도 조금 상승시키는 효과와 하락시키는 효과가 나타나 주택가격의 변화는 기대하기 어려운 것으로 나타났다. 즉, 대체적으로 부동산정책의 주택가격 안정화 효과는 미미한 것으로 나타났다.
부동산정책과 투자심리의 그레인저 인과관계 검정 결과, 조세제도 정책이 주택가격과 관련성이 높은 관심지수(‘미래가격기대 및 시장상황’, ‘매매 추천’)나 감성지수(‘매매 추천’)과 관련성이 나타났으며, 다른 부동산정책 유형의 경우 주택가격과 관련성이 높은 투자심리지수와 관련성이 나타나지 않았다. 조세제도 정책의 충격이 나타날 때, 관심지수인 ‘미래가격기대 및 시장상황’이 크게 하락하는 반응이 나타났다.
투자심리지수, 주택가격, 부동산정책을 모두 고려한 VAR모형에서 부동산정책 충격에 따른 투자심리지수 반응에 따라 부동산정책 충격에 따른 주택가격 반응이 달라지는 모습이 나타났다. 조세제도 정책의 충격에 관심지수인 ‘매매 추천’과 ‘감성지수인 ‘매매 추천’이 크게 하락하지 않았고, 그 결과 조세제도 정책 충격에 따른 주택가격의 반응도 크게 나타나지 않았다. 하지만, 조세제도 정책의 충격에 관심지수인 ‘시장동향’과 감성지수인 ‘미래가격기대 및 시장상황’이 상대적으로 크게 하락하는 반응이 나타났고, 그 결과 조세제도 정책의 충격에 따라 주택가격이 상대적으로 크게 하락하는 반응이 나타났다.
이 연구의 학술적 함의는 다음과 같다. 우선, 행동경제학의 관점에서 주택가격과 관련된 버블의 발생에서 투자심리의 역할을 실증했다. 구체적으로, 텍스트 분석을 통해 온라인 커뮤니티와 주택가격의 관련성을 실증했다.
부동산정책의 충격에 따라 투자심리가 낮아지는 방향으로 반응한다면, 주택가격 안정화 효과가 나타날 수 있음을 밝혔다. 따라서 주택가격이 급격하게 상승할 때, 조세제도를 강화한다면, 주택가격 안정화 효과를 기대할 수 있을 것이다.
방법론적 함의는 다음과 같다. 우선, 문장 단위 텍스트 분석 방법론을 적용했다. 또한, 딥러닝 기반 언어모델을 사용해 투자심리의 차원을 구분했다.
정책적 함의는 다음과 같다. 정책의 목표를 이루기 위해서는, 투자심리를 고려해 정책의 내용을 설계하고, 발표할 필요가 있다. 이 연구에서 투자심리를 측정하기 위해 구축한 관심지수와 감성지수 중에서 관심지수가 주택가격을 잘 설명하는 것으로 나타났는데, 잦은 정책발표 또는 인터뷰 등이 사람들의 관심을 끌어서 투자심리의 확산을 부추기는 효과를 야기하지 않았는지 고민해볼 필요가 있다. 또한, 우리나라 부동산 정책 보도자료를 살펴보면 많은 양의 통계자료로 정책을 정당화하고, 투자자를 설득하고자 하는 모습이 니타난다. 하지만, 통계자료에 대해 투자자는 과소반응한다는 연구결과가 있기 때문에 부동산정책의 내용을 어떻게 사람들에게 전달할 것인지에 대한 고민이 필요할 것으로 보인다. 보수성 편향에 의해 사람들은 새로운 증거를 접한 경우 자신의 생각을 매우 조금씩 수정하는 경향이 나타나기 때문에, 투자심리가 매우 높고, 주택가격이 빠르게 상승하는 상황이라면 규제정책의 강도를 점진적으로 높이기 보다는, 한 번에 강하게 제시하는 것이 효과적일 수도 있다.
부동산 관련 온라인 커뮤니티의 텍스트를 이용해 즉정한 투자심리가 주택가격을 잘 설명하는 것으로 나타났기 때문에, 온라인 커뮤니티의 동향을 모니터링하는 것은 투자심리의 변화를 사전에 파악하고, 주택가격 변화를 예측하는데 효과적일 수 있다

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서 론 1
• 1.1. 연구의 배경 및 목적 1
• 1.2. 연구의 범위 및 내용 8
• 제 2 장 이론적 고찰 12
• 2.1. 투자심리와 주택시장 12
• 2.2. 투자심리의 차원과 측정 22
• 2.3. 정부개입의 주택가격 안정화 효과 27
• 제 3 장 연구방법 30
• 3.1. 분석방법 30
• 3.1.1. 잠재 디리클레 할당 31
• 3.1.2. BERT 32
• 3.1.3. 그레인저 인과관계 검정 35
• 3.1.4. 벡터자기회귀모형 36
• 3.2. 자료수집 38
• 3.2.1. 텍스트 자료 수집 및 전처리 38
• 3.2.2. 부동산 시장 변수 41
• 3.2.3. 부동산 정책 42
• 제 4 장 분석결과 44
• 4.1. 투자심리지수 측정 44
• 4.1.1. 텍스트 분류 47
• 4.1.2. 지수화 57
• 4.1.3. 투자심리지수 선정 61
• 4.1.4. 투자심리지수 특징 66
• 4.1.5. 소결 74
• 4.2. 주택가격 변화에 대한 투자심리의 상대적 중요도 75
• 4.2.1. 분석모형 설정 75
• 4.2.2. 충격반응 분석 79
• 4.2.3. 분산분해 분석 84
• 4.2.4. 소결 88
• 4.3. 거시경제 변수를 고려한 주택가격 변화에 대한
• 투자심리의 상대적중요도 90
• 4.3.1. 분석모형 설정 90
• 4.3.2. 분산분해 분석 95
• 4.3.3. 소결 99
• 4.4. 부동산정책의 주택가격 안정화 효과 100
• 4.4.1. 분석모형 설정 100
• 4.4.2. 충격반응 분석 104
• 4.4.3. 소결 108
• 4.5. 부동산정책과 투자심리의 동태적 관계 109
• 4.5.1. 분석모형 설정 109
• 4.5.2. 충격반응 분석 118
• 4.5.3. 소결 127
• 4.6. 투자심리를 고려한 부동산정책의 주택가격 안정화 효과 129
• 4.6.1. 분석모형 설정 129
• 4.6.2. 충격반응 분석 134
• 4.6.3. 소결 148
• 제 5 장 결론 149
• 5.1. 연구연과 요약 149
• 5.2. 연구의 의의 및 정책적 함의 154
• 5.3. 연구의 한계 156

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74. 신문기사 내용과 주택가격: 인식, 사유, 그리고 투자 심리 [Newspaper content and home prices: perception, reasoning and affect], Paul, G., 진창하, 부동산학연구, 18(2), 125-142, , 2012

75. 소비자 심리와 아파트 실거래가격 간 관계분석: 인 터넷 검색량 및 국토연구원 주택매매시장 소비심리지수를 중심으로, 노민지, 유선종, 국 토연구, 3-13, , 2016

76. 주택정책에 따른 서울 자치구별 주택시장 반응에 대한 연구 [A Study on the Housing Market of Seoul Districts in Responses to Housing Policies], 이우민, 김경민, 김진석, 한국경제지리학회지, 22(4), 555- 575, , 2019

77. 주택가격과 정책 간의 인과관계 분석: 정책변수의 외생성을 중심으로 [Causality between Housing Price and Policy: Is Housing Policy Exogenous?], 손재영, 함종영, 주택연구, 20, 27-45, , 2012

78. 국토연구원 세션 : 주택시장 소비심리지수를 활용한 시장 진단 및 활용 방안 [Analysis on the Predictive Power of the KRIHS Housing Market Survey Indices], 박천규, 김태환, 부동산분석학회 학술발표논 문집, 2015(0), 53-66, , 2015

79. 주택가격에 대한 심리적 태도가 주택 매매 거래량에 미치는 영향 분석 [An Analysis on How Psychological Attitudes on the House Price Affect the Trading Volume], 유정석, 김대원, 주택연구, 21, 73-92, , 2013

80. 포털 검색 지수를 활용한 전세 가격 예측 - 네이버 구글을 중심으로 [The Jeonse Price Forecasting used by Portal Search Index - Focusing on Naver Google Trend -], 이종아, 정준호, 이종민, 부동산 학보, 68(0), 134-148, , 2017

81. 남북 관계 뉴스 제목 텍스트 마이닝 분석: 227개월 44만 건 보도 관심 주제 [Text Mining News Analysis on North-South Korea Relation: News Coverages for 227 months], 윤호영, Journal of The Korean Data Analysis Society, 22, 2517-2534, , 2020

82. 부동산정책이 주택가격의변동성 변화에 미치는 영향 - 주택가격의 변동성 변화 시점을 중심으로 [The Impacts of Public Policy on Housing Price Volatility Changes], 곽승준, 이주석, 주택연구, 14, 175-194, , 2006

83. 인공신경망을 이용한 공동주택 가격지수 예측에 관 한 연구*- 서울지역을 중심으로 [A Study on the Forecasting of the Apartment Price Index Using Artificial Neural Networks], 이상엽, 정원구, 주택연구, 15(3), 39-64, , 2007

84. 신문기사가 부동산가격변동에 미치는 영향- ‘투기’가 포함 된 신문기사와 주택가격간의 그랜저인과관계분석을 중심으로 [Influence of Newspaper Articles on Real Estate Market], 김진유, 주택연구, 14(2), 39-63, , 2006

85. 부동산 뉴스와 주택경기의 동적 관계에 대 한 고찰: 언론보도논조지수 개발을 중심으로 [Exploring the Dynamic Relationship between Real Estate News and Housing Market: Focusing on the Development of Media Tone Index], 김정섭, 오지훈, 서정석, 한국지역개발학 회지, 33, 89-112, , 2021

86. 서울시 주택시장에서 작동되는 가격기대심 리에 관한 실증연구 [Relationship between the Present Price and Expectations on Future Capital Gains in the Housing Market - Adaptive Expectation and Rational Expectation Hypotheses -], 최막중, 이창무, 최영걸, 국토 계획, 39, 131-141, , 2004