리츠는 주식시장에 상장되어 있으면서 부동산 개발을 위한 자금조달의 성격과 부동산에 투자하는 특징도 있으므로, 주식 시장과 건설 및 부동산시장과 관계가 있을 것으로 예상할 수 있다. 본 연구에서는 리츠와 주식시장, 건설 및 부동산 경기와 관계된 지표들을 시계열 분석하여, 리츠와의 영향관계를 분석하였다. 시계열 분석은 백터자기회귀모형과 백터오차수정모형을 사용하였으며, 다음의 세 부분으로 분류하여 분석하였다. 첫째, 리츠와 건설 코스피 지수와의 관계를 분석한 결과, 건설 코스피 지수가 리츠에 영향을 주는 것으로 분석되었다. 둘째, 리츠와 건설경기 동행지수인 건축착공면적, 부동산 경기 지수인 오피스 임대지수와 주택매매가격지수와의 관계를 분석하였다. 각 지표들은 서로 인과관계는 없는 것으로 분석되었지만, 리츠와 주택매매가격지수는 서로에게 영향을 주는 것으로 분석되었다. 셋째, 리츠와 건설경기 선행지수인 건축허가면적의 관계를 분석하였다. 두 지표는 서로 인과관계가 없는 것으로 분석되었지만, 건축허가면적이 리츠에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구를 통해 리츠는 주식시장과 주택경기, 건설경기 선행지표인 건축허가 면적에 영향을 받지만, 건설경기 동행지표인 건축착공면적과 오피스 임대지수에는 상대적으로 영향을 작게 받는 것으로 분석되었다.
1997년 후반 외환위기 이후 내수침체로 인한 불황이 우려되자 정부는 부동산 수요와 거래를 진작시키는 방안을 통하여 경기활성화를 꾀하는 시책을 지속적으로 시행하였다. 주택 ${\cdot}$ 부동산 정책을 통해 경기부양을 꾀한 결과 경제성장률이 1999년 10.9%, 2000년에 8.8%의 고 성장세를 유지하며 경기가 뚜렷이 회복되었으나 지속된 경기부양책을 지속한 결과 2001년 하반기부터 주택시장이 과열되는 문제가 발생되었다. 이에 부동산 투기를 진작시킬 목적으로 투기억제정책을 실시한 결과 주택시장을 개선시키기보다 오히려 경제전반의 불안정을 초래하는 폐해를 발생시켰다. 이에 본 논문은 외환위기 이후의 주택매매가격지수, 주택전세가격지수 변동률을 통하여 주택 ${\cdot}$ 부동산 정책이 주택가격에 끼친 영향을 분석하여 향후 부동산 정책을 수립하는데 기초자료로 활용하고자 한다.
주식시장에서 종합주가지수를 부동산시장에서 서울지역아파트가격과 전국주택매매가격지수를 선정하여 경기선행지수와 함께 각 지표들 사이의 상관관계를 찾아보았다. 또한 각 지표들 사이의 흐름을 서로 비교하여 선행성이 성립되는지도 살펴보았다. 본 연구의 목적은 종합주가지수와 서울지역아파트가격, 전국주택매매가격, 경기선행지수의 상관관계와 선행성을 분석해 보는 것이다. 주식시장의 종합주가지수나 부동산시장을 예측하기 위해서는 이에 선행하는 지표를 찾아 그 추이를 먼저 분석해 보는 것이다. 지난 1987년 1월부터 2013년 12월까지 총 27년 동안 KOSPI의 상승률은 687%로 나타났으며 CLI은 443%, 서울아파트는 391%, HPPCI는 263% 순으로 높은 상승률을 보여주었다. 서울아파트와 CLI, KOSPI, HPPCI의 상관분석을 실시한 결과 KOSPI는 상관계수 0.877인 HPPCI와 서울아파트는 상관계수 0.956인 CLI와 높은 상관관계를 보여주었다. 분석결과 CLI는 주식시장 및 부동산시장과 높은 상관관계를 보여주고 있어 주식시장 및 부동산시장을 예측하기 위해서는 CLI의 흐름을 먼저 살펴보는 지혜가 필요해 보인다.
본 연구는 1986년부터 2009년까지 24년 동안 한국의 부동산정책과 부동산 관련 시계열자료를 세밀하게 분석한 후에, 주택가격에 영향을 미치는 부동산 지수 변수와 거시경제 지수 변수가 주택 가격에 미치는 영향에 대한 회귀분석을 실시하여 얼마만큼 영향이 있는지 분석하고자 한다. 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 한국의 부동산 정책은 후행정책이며, 정권별 부동산 정책은 서로 일관성이 없었다. 둘째, 정산적인 국면에서 부동산 문제가 발생할 때마다 규제 강화와 경기 회복 대책만 주기적으로 반복하고 이었다. 셋째, 정책에 대한 시기와 수단은 부적절하였고, 부동산 정책 시행할 때마다 부동산 경기가 더 나빠지곤 하였다. 넷째, 24년 동안 주택 유형중 주택가격 증감량이 가장 만이 오른 주택유형은 아파트였으며 가장 인가 좋았다. 정권별 주택 가격지수 증감량은 노태우(65.0%)-김대중(42.5%)-노무현(32.8%) 순으로 나타났다. 다섯째, 회귀분석을 실시한 결과 : 주택가격에 가장 많은 영향을 미치는 독립변수는 건설기 성액-1인당 국민소득-주택 전세가 지수-동행종합지수-후행종합지수-청약통자 가입자-선형종합지수 순으로 나타났다.
본 연구는 서울에 위치한 오피스 빌딩 및 소매용 부동산 자산 간 권역별 포트폴리오의 구성을 통해 서로 다른 용도의 상업용 부동산 간의 분산 투자 시, 포트폴리오의 위험-수익률 관계를 파악함으로써 투자의 효율성과 성과를 알아보는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 Markowitz의 평균-분산모델을 토대로 서울지역의 오피스 빌딩 자산과 소매용 부동산 자산을 권역별로 분류하여 이들 간의 포트폴리오를 구성한 후, 포트폴리오의 투자성과, 효율성, 그리고 Sharpe 지수에 기반한 최적의 포트폴리오를 확인하였다. 구체적으로, 서울의 3대 오피스 빌딩 시장인 강남권, 여의도 마포권, 그리고 도심권과 소매용 부동산의 3대 시장인 강남권, 신촌 마포권, 그리고 도심권에 대하여, 부동산 자산의 용도와 권역에 따라 투자비율을 달리해가며 포트폴리오를 구성하였다. 분석결과, 도심권 오피스 권역의 자산비중 10~30%와 도심권 소매용 부동산 권역의 자산 비중 70~90%로 구성한 포트폴리오가 가장 높은 분기별 Sharpe 지수인 2.7118~2.7776을 제시해 최적의 자산구성임을 알 수 있었으며 이때의 분기별 수익률은 1.826%~1.838% 그리고 분기별 위험은 0.573~0.589였다. 또한 부동산 자산 간 권역별 포트폴리오의 구성 시, 서로 다른 용도를 지닌 자산간의 포트폴리오 구성에 의한 분산투자가 동일한 투자자산의 권역별 분산투자 보다 더 좋은 투자성과를 보여주는 것을 알 수 있었다. 마지막으로, 본 연구의 결과를 바탕으로 부동산간접투자시장에서도 지역 및 용도별 분산투자에 대한 이해의 폭을 넓혀 부동산 및 건설경기의 활성화에 도움이 되기를 기대한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권1호
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pp.65-76
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2014
주택가격은 정부의 부동산 정책이나 국내외의 경기상황과 같은 외부충격요인에 따라 많은 영향을 받는다. 본 연구에서는 주택가격지수 예측을 위한 모형구축에서 중요한 요인은 외부충격요인으로 이를 개입효과라 하며, 이 외부요인들이 주택가격지수에 미치는 영향을 파악하고 향후 주택가격지수를 효율적으로 예측하기 위한 시계열모형을 찾는데 있다. 실제 자료를 이용하여 분석한 예측결과 개입모형이 다른 모형에 비해 우수한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 정부의 주택관련 부동산 정책의 발표에 따른 한국증권선물거래소의 유가증권시장에 상장된 건설업종 주식수익률의 변화를 분석함으로써 정부정책의 효과에 대한 논의의 계기를 마련하고자 하였다 본 연구는 정부의 주택관련 부동산 정책이 건설업종 주식시장의 변화에 어떠한 영향을 미칠 수 있는가를 분석함으로써 정부정책의 실효성에 대한 판단을 할 수 있는 근거를 제시하였다는 측면에서 그 경제적인 의미가 크다고 할 것이다. 본 연구에서는 2001년부터 2006년까지의 각 연도별로 사건일(event day)을 구분하여 사건연구(event study)를 실시하였다. 정부의 주택관련 부동산 정책의 공표일(event day)을 전후로 하여 시장지수인 종합주가지수(KOSPI)의 수익률과 비교하여 양(+)또는 음(-)의 초과수익률이 실현되는지의 여부를 살펴본 결과 정부의 부동산 정책 공표일 전부터 비정상 초과 수익률이 누적적으로 실현되고 있음을 알 수 있다. 본 연구의 실증분석 결과를 종합하면 2001년부터 2006년까지의 정부의 주택관련 정책 중에서 2001년의 경우에는 그 실효성이 상대적으로 낮은 편이었으나, 2002년부터 2006년까지는 한국증권선물거래소에 상장된 건설업종 주식의 수익률이 통계적으로 볼 때 유의적으로 나타남에 따라 건설경기에 큰 영향을 미쳤다는 사실을 확인할 수 있다. 게다가 2002년부터 2006년까지의 기간중에서 2004년을 제외한 전체기간에서 정부의 주택관련 부동산 정책이 건설업종 주식시장의 침체를 초래하였다는 점을 시사하고 있다.
본 연구의 목적은 거시경제 및 금융변수가 주택시장과 주식시장 사이의 상관관계에 미치는 영향을 분석하는데 있다. 이를 위해 본 연구에서는 표본기간(2004년 1월부터 2017년 11월) 동안의 월별 종합주택 매매가격지수와 KOSPI지수를 이용하였고, 시간가변적 상관관계는 AG-DCC GARCH 모형을 이용하여 추정하였다. 추정결과, 상관계수의 비대칭성을 나타내는 추정계수가 모두 통계적으로 유의한 양(+)의 값을 가지는 것으로 나타났으며, 이는 주택시장과 주식시장의 양(+)의 충격보다는 음(-)의 충격이 주택시장과 주식시장 사이의 상관계수를 더 증가시킨다는 것을 의미한다. 또한, 거시경제 및 금융변수가 상관계수에 미치는 영향을 분석한 결과 기간스프레드는 상관계수에 음(-)의 영향을 미치고, 신용스프레드는 상관계수에 유의한 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 위험프리미엄 효과로 해석이 가능하다. 기간스프레드가 하락하거나 신용스프레드가 상승하는 경우, 즉, 미래 경기가 하락할 것으로 예상되는 경우 우리나라 주택시장과 주식시장의 변동성이 증가하고 투자자들은 더 높은 위험프리미엄을 요구하게 된다. 이로 인해 주택가격과 주가는 하락하게 되고, 두 시장 사이의 상관계수는 상승하게 된다는 것이다. 또한 이 결과는 두 시장이 서로 헤지의 역할을 하기는 어렵다는 것을 의미한다.
본 연구는 근린상가 시장에 대한 대체투자재의 영향을 분석하여 근린상가의 투자시장과 관련된 이해당사자 들에게 합리적 의사결정의 기준을 제시하였으며, 근린상가 낙찰가율에 대한 영향의 형태와 설명력을 추정한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 부동산 경기를 포함한 대표적인 거시경제지표인 종합주가지수와 지가변동률의 상승은 경기활성화의 방증으로 근린상가 시장에 긍정적인 영향을 미치나 대체투자재인 이자율의 상승은 근린상가에 대한 상대적 수익률을 감소시켜 근린상가시장의 투자에 대한 매력을 감소시킨다. 소비재 특성을 지닌 주택과 자본재 특성을 지닌 근린상가는 상호 영향적 측면에서 이질적인 시장으로 나타나 큰 영향을 미치지 않음을 알 수 있다.
서브프라임 금융위기가 전세계적으로 확산되면서 한국은 금융시장뿐만 아니라 건설경기까지 침체되었다. 실제로 건설산업연구원 발표자료에 따르면 건설경기종합 BSI 추이가 2006년 12월의 80p에서 지속적으로 하락하여 2008년 11월 기준 14.6p까지 추락하였으며 특히 주택부분의 침체수준이 가장 심각하다고 하였다. 이러한 관점에서 본 논문은 글로벌 금융위기 전후 주식, 채권 등 금융시장 변화가 지역별 주택시장에 미치는 영향을 벡터오차수정모형을 통해 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 논문에서는 서울시 강남 및 강북지역 아파트 매매가격지수, 주가 및 회사채수익률을 분석변수로 활용하였다. 본 연구에서는 서브프라임 금융위기 발생 이전인 2000년 1월부터 2007년 12월까지를 Model 1로, 2008년 1월부터 최근 2015년 10월까지를 Model 2로 구분하여 비교분석하였다. 분석결과 경기상승기에는 강남지역 주택시장은 KOSPI와 더불어 매력적인 투자시장으로 자리매김하는 것으로 나타났으나, 경기하락시에는 전반적인 거시경제흐름에 따라 움직이는 것으로 판단된다. 금융시장 변동에 대하여 강북지역 주택시장은 다른 움직임을 나타냈다. 저금리 효과는 경기하락시에 부동산시장 자체적인 시장 리스크가 존재하기 때문에 제한적인 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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