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학술저널
저자정보
강주화 (한국외국어대학교) 윤성민 (부산대학교)
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제23권 제5호
발행연도
2021.10
수록면
2,285 - 2,296 (12page)
DOI
10.37727/jkdas.2021.23.5.2285

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주택시장의 향후 가격 변동을 예측할 수 있느냐는 문제는 연구자들은 물론이고 일반인들도 크게 관심을 가지는 중요한 현실문제이다. 본 연구에서는 주택가격 중에서도 가격 변동이 가장 심한 서울지역 아파트 매매가격 움직임을 예측할 수 있는지를 시장의 효율성 정도를 기준으로 다음과 같은 몇 가지 관점에서 비교연구를 하였다. 첫째, 서울 아파트가격 움직임의 효율성은 과거보다 개선되었는가 아니면 오히려 더 나빠졌는가? 둘째, 서울 아파트 매매시장은 서울지역 다른 유형의 주택시장보다 효율적인가? 셋째, 서울 아파트 매매가격 움직임은 다른 지역의 아파트 매매가격 움직임보다 더 효율적인가? 이 문제들에 대한 답을 얻기 위하여 본 연구에서는 1986년 1월부터 2021년 4월까지 서울의 주택유형별(아파트, 단독주택, 연립주택) 매매가격과 전국 아파트 매매가격 데이터를 이용하여 표본이동(rolling window) 허스트 지수(Hurst exponent)를 측정하고 분석하였다. 실증분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 서울지역 아파트 매매가격은 물론이고 다른 주택 유형과 전국 아파트 경우에도 효율성 정도는 시간 흐름에 따라 매우 불규칙한 움직임을 보인다. 둘째, 서울지역 아파트 매매가격을 포함하여 분석대상 주택가격 움직임은 분석기간 내내 장기기억 특성과 예측 가능성을 보여주고 있고, 최근에도 높은 비효율성과 예측 가능성을 보인다. 셋째, 서울 아파트 매매가격은 전국 아파트 매매가격보다는 예측 가능성이 작지만 다른 주택유형(단독주택과 연립주택)보다는 예측이 더 쉬운 것으로 나타났다.
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참고문헌 (37)

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John T. Barkoulas / 2000 / Long memory in the Greek stock market / Applied Financial Economics 10(2):177~184 Crossref Case, K. E. / 1989 / The efficiency of the market for single-family homes / American Economic Review 79(1):125~137 google schola Karl E. Case / 1990 / Forecasting Prices and Excess Returns in the Housing Market / Real Estate Economics 18(3):253~273 Crossref 장병기 / 2020 / 주식시장과 부동산시장 간의 비대칭적 인과관계 / Journal of The Korean Data Analysis Society 22(2):659~674 dbpia 최희갑 / 2009 / 주택가격 전망이 주택가격 및 경기에 미치는 영향 / 국토연구 63:141~158 dbpia

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