모형의 불확실성을 감안한 주택가격 상승률의 지속성 분석

김명석; 정용국

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김명석 정용국

저널정보: 한국부동산분석학회 부동산학연구 부동산학연구 제25권 제3호

발행연도: 2019.1

수록면: 73 - 88 (16page)

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주택가격 변동은 금융 및 실물경제의 움직임에 큰 영향을 미치기 때문에 주택가격 시계열의 특성을 파악하 는 것은 중요한 과제이다. 우리나라의 경우 부동산 정책의 방향이 정권의 교체와 부동산 경기의 변동에 따라 다양하게 변화한 것 뿐만 아니라 인구나 자산시장의 외생적인 구조 등이 지속적으로 바뀜으로 인해 주택가격 상승률의 시계열적 특성은 상당한 영향을 받았을 가능성이 크다. 주택가격 상승률의 지속성은 주택시장에 충격 이 발생한 후 주택가격 상승률이 장기 균형 수준으로 회귀하는 속도를 의미한다. 본 연구에서는 우리나라 주택 가격 상승률의 지속성이 시간의 흐름에 따라 어떻게 변동해 왔는지를 실증적으로 분석해 보았다. 본 연구의 주 요 특징은 주택가격 상승률 지속성의 변동 추이를 분석함에 있어 모형의 불확실성 문제를 고려하였다는 점이 다. 일반적으로 실증분석은 자료를 분석하여 가장 적합할 것으로 판단되는 모형을 선택한 후 모수를 추정하는 순서로 진행된다. 시계열 자료를 이용한 지속성의 추정에는 시차 내생변수가 포함된 모형이 사용된다. 하지만 제한된 표본을 이용한 실증분석 과정에서 시차구조의 선택의 오류로 인해 잘못된 시사점이 도출될 가능성이 항상 존재한다. 따라서 본 연구에서는 다양한 시차구조를 가진 모형을 고려대상에 포함함으로써 모형의 불확실 성 문제를 명시적으로 감안하였다. 모형의 추정에는 Kuo and Mallick(1998)의 방법에 근거한 깁스 표본추출법 (Gibbs sampling)이 활용되었다. 실증분석 결과 주택가격 상승률은 시기적으로는 상승기를, 지역적으로는 서울 을 중심으로 높은 지속성을 보이고 있음을 확인하였다. 1988년 이후 3차례의 대세 상승기가 관측되는데 상승기 에 들어서기 직전에 주택가격 상승률의 지속성이 높아지기 시작하여 상승기 중에는 매우 높은 수준을 유지하다 가 상승기가 종료되면서 지속성이 하락하는 양상을 보이고 있다. 지역적으로는 서울이 6대 광역시에 비해 지속 성의 변화가 큰 것으로 나타나고 있다.

Since the fluctuations in housing market have significant effects on financial and real economy, it is important to understand the statistical property of housing price data. In case of Korea , the frequent changes in government policy stance and the rapid developments in economic structure (such as population and the development of capital market) are very likely to have affected the statistical property of housing price inflation. The persistence of housing price inflation is defined as the speed of the price adjustment in response to a shock in housing market. This study analyzes how the persistence of housing price inflation in Korea has changed over time. The main feature of this study is that model uncertainty is considered in analyzing the fluctuation of the persistence. In general, empirical analysis proceeds as follows: (1) Most plausible model is selected based on data, and (2) parameters are estimated. To expound the persistence of a time-series data, we need to include autoregressive variables. Since we utilize small sample of data for the analysis, it is possible that an incorrect lag structure is selected and hence inappropriate implication is drawn. Therefore, we explicitly consider the model with various autoregressive structures in the estimation process to deal with the issue of model uncertainty. For the estimation, Gibbs sampling based on the method of Kuo and Mallick (1998) is utilized. The results of the empirical analysis indicate that the persistence of housing price inflation is stronger around the rising trend in terms of the cycle and in the Seoul metropolitan area in terms of region. Since 1988, three major upturns in housing market have been observed. The persistence of housing price begins to rise more rapidly just before the beginning of the upturns and to decline after the end of it. Regionally, the fluctuations in the persistence are greater in the Seoul metropolitan area than in the six local metropolitan area.

#Housing Price Inflation #Persistence #Model Uncertainty #Gibbs Sampling

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소속기관 한국부동산분석학회

주요연구분야 사회과학 > 경제학

논문수 1 이용수 13

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