주택가격은 거시경제상황을 나타내는 다양한 변수들과 밀접한 관계를 지니고 있다. 다수의 선행연구에서는 경제상황 변화 하에서의 주택가격 행태나 여러 변수들과의 관계성에 초점을 맞추고 있다. 본 논문에서는 선행연구를 참고하되 데이터에 근거한 새로운 시각의 실증분석을 실시하고자 하였다. 주택가격에 미치는 잠재적 영향요인들 중 정책금리에 초점을 맞추고 금리충격에 대한 여타 주요 변수들의 비선형적 반응 행태를 분석하였다. 데이터마이닝 기법 중 하나인 랜덤 포레스트 알고리즘을 이용하여 선행연구에서 제시되었던 거시경제변수들의 변수 중요도 점수를 산출하였다. 이 과정을 통해 변수를 선택한 뒤, 비선형성을 포착할 수 있는 모형을 사용하여 충격반응을 산출하였다. 동 모형에 따르면 주택가격의 경우에 있어서 금리 인상 시에만 충격반응이 유의미하게 나타났다. 특히 기존 전통적 VAR(vector autoregression) 방법론에서 포착하지 못한 비선형적 특징에 기인하여 금리 인상 충격의 크기가 커질 경우 그 효과가 정률적으로만 증가하는 것이 아니라 그 이상 증폭될 수 있다는 분석 결과를 얻었다. 이러한 파급효과의 비선형성, 비대칭성은 정책 수단으로서의 금리를 보다 신중한 시각에서 접근해야 함을 의미한다고 하겠다.
부동산의 물리적 특성상 주택시장은 공간적으로 다양하게 분화된다. 그러나 주택시장을 대상으로 시행되는 주택정책은 지역에 따른 세부적 시장 분화를 반영하는데 한계점을 보이고 있다. 본 연구는 향후 주택정책의 효율적인 시행을 위해 자치구별 정책에 대한 반응의 차이를 알아보았다. 2003년에서 2018년까지의 주택정책을 월별로 조사하고 두 종류로 구분하여 가중치를 부여한 뒤 각 자치구의 지정지역 현황에 따라 자치구별 주택정책지수를 수립하였다. 주택정책지수가 자치구별 아파트시장에 미치는 영향을 분석하기 위해 VECM 모형을 구축하고, 이를 기반으로 충격반응분석과 분산분해분석을 시행하였다. 분석 결과 주택정책은 시장가격변화에 반응하여 수립되나 반대로 주택정책이 주택가격에 미치는 영향력의 크기는 주택가격이 주택정책에 미치는 영향에 비해 미미한 것으로 나타났다. 또 주택정책이 주택 가격에 유의한 효과를 미치는 지역은 서울 동북권 위주의 일부 지역에 한정되는 것으로 확인되었다. 이와 같은 결과는 서울 내에서도 자치구별로 주택정책에 대한 반응에 차이가 존재하며, 따라서 주택정책 시행 시 보다 미시적인 지역별 반응 양상 차이에 대한 세부적 고려가 필요함을 보여준다.
본 연구는 주택가격의 변화가 거시경제변수와 소득불평등에 영향을 미치는 중요한 요인으로 작용하였을 것으로 판단하여 주택 전세가격과 매매가격, 지니계수, 금리, 취업자수와의 관계를 분석하였다. 2003년부터 2016년까지 국내 16개 광역시 도의 자료를 활용한 패널분석을 하였고 패널자료임을 감안하여 패널 VAR모형을 구축한 뒤 그랜저인과관계, 충격반응함수, 분산분해분석을 실시하였다. 그랜저인과성 검사와 충격반응검사 결과, 주택시장의 매매가격과 취업자수, 금리가 소득불평등에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 글로벌 금융위기 이전에는 전세가격만이 통계적으로 유의한 결과를 보였지만 금융위기 이후에는 주택 전세가격과 매매가격이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 분산분해분석 결과에서는 금융위기 이전에는 전세가격이 소득불평등에 미치는 영향력이 크게 나타난 반면에 금융위기 이후에는 전세가격의 영향력이 낮아지고 금리가 큰 영향을 미치는 것으로 나타나, 금리, 취업자수, 주택시장의 매매가격과 전세가격이 소득불평등에 주요한 요인으로 작용할 수 있다는 것으로 확인되었다. 따라서 정부의 부동산 정책을 비롯한 경제 활성화를 위한 정책시 변수들간의 영향력을 고려하여 소득불평등을 완화시킬 수 있는 정책수립이 될 수 있길 기대한다.
본 연구의 목적은 유동성 관련 변수가 주택시장에 미치는 영향과 지역별 영향력의 차이를 벡터자기회귀모형을 이용하여 실증분석하고 정책적 시사점을 도출하는데 있다. 2003년 10월부터 2012년 5월까지의 월별 시계열 자료를 사용하여 유동성 관련 변수는 주택담보대출금리, 주택담보대출금, 금융기관유동성, 종합주가지수로 하였고 전국, 서울, 강남, 강북의 아파트 매매가격을 분석대상으로 하였다. 그랜저인과관계 검정결과, 주택담보대출금리와 주택담보대출금이 지역별 매매가격에 강하게 인과관계가 있었다. 이후 충격반응 분석결과, 각 변수 충격에 대해 매매가격은 지열별로 차이는 존재하였으나 매매가격 자체에 가장 크게 지속적인 양(+)의 반응을 보였고 주택담보대출금리는 음(-), 주택담보대출금은 양(+), 금융기관유동성은 양(+), 종합주가지수는 양(+)의 반응을 보였다. 매매가격 충격에 종합주가지수는 음(-)의 반응을 보였다. 유동성의 변화가 주택가격을 상승시킬 수 있고 강남지역이 강북지역에 비해 주택투자적인 요인이 크다는 것을 실증적으로 확인하였다. 정부는 현재의 경제상황을 고려해 저금리 기조를 유지하면서 시장의 유동성이 부동산이 아닌 산업활동으로 투입될 수 있도록 해야하며 지역별로 차별화된 정책을 수립 집행해야 부동산 정책효과를 크게 거둘 수 있을 것이다.
글로벌 안전자산으로서 미달러화의 위상을 고려할 때 미국 통화정책 등 글로벌 요인은 여타국 금융시장에도 상당한 영향을 미칠 수 있다. 이러한 가설에 대해 본고에서는 미국 통화정책이 국내 채권 및 외환스왑시장에 미치는 영향을 사건연구(event study)를 통해 살펴 보았다. 분석결과, 미국 통화정책은 국내 금리에 유의한 양(+)의 영향을 미치며, 특히 기간프리미엄 비중이 큰 장기물에 보다 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 시기별로 살펴 보면 금융위기 이전에는 미국 통화정책과 국내 금리 간의 상관관계가 유의하지 않았으나, 위기 이후에는 뚜렷한 양의 관계를 보였다. 또한, 미 연준 통화정책의 기대충격은 우리나라의 단기 및 중기 국고채 금리에, 기간프리미엄충격은 장기 국고채 금리에 크게 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 그리고 금융위기 이전에는 미국의 통화정책 충격에 대해 외환 스왑시장의 스왑레이트가 매우 민감하게 반응한 반면 위기 이후에는 유의한 반응을 보이지 않은 것으로 나타났다. 이는 미국의 통화정책 충격이 무위험 이자율 평형에 따라 금융 위기 이전에는 주로 스왑레이트 조정을 통해, 금융위기 이후에는 국내 금리 변화를 통해 국내금융시장으로 파급되었음을 시사한다.
본고에서는 무역보험과 환위험이 우리나라의 수출에 미치는 영향을 분석하였다. 먼저 공적분 검정을 통해 적어도 하나의 공적분 벡터가 존재하는 것을 확인하였고, CCR, DOLS, FMOLS와 같은 공적분 벡터식과 오차수정모형을 추정하였다. 설정된 모형 내 변수들이 수출에 미치는 영향의 방향이 무역보험, 세계경기, 상대가격, 는 양(+)으로, 환위험과 실업률은 음(-)으로 나타났다. 또한 모형1의 오차수정 모형의 경우 단기 불균형에서 균형으로의 조정역할은 세계경기와 상대가격이 하고 있으며, 모형2의 오차수정모형의 경우 단기 불균형에서 균형으로의 조정역할은 환율변동성이 수행하고 있는 것으로 분석되었다. 다음으로 충격반응분석 결과 모형 1과 모형 2에서 무역보험 충격에 대한 수출의 반응은 충격을 받은 시점에서 2개월까지는 상승하고, 이후에는 상승세가 둔화되면서 상승효과가 소멸되는 것으로 나타났다. 모형 2에서 환율변동성 충격에 대한 수출의 반응은 충격을 받은 시점에서 4개월이 되는 시점에서 가장 큰 폭으로 하락하고 빠른 속도로 감소하고 있음을 알 수 있었다. 결과적으로 우리나라의 경우 무역보험은 수출촉진을 위한 무역정책의 역할을 수행하며, 환율변동성 확대는 환위험을 증가시켜 수출을 위축시키는 것으로 나타났다. 따라서 무역보험의 정책적 지원이 확대되어야 하며, 외환시장의 다변화와 거래 규모 확대가 필요하다.
본 논문에서는 국내 중심항만인 부산항, 광양항, 인천항을 중심으로 각 항만간의 물동량 영향 관계를 분석한다. 그리고 이를 바탕으로 현재의 국내항만간의 무분별한 투자와 경쟁으로 인한 비효율적 항만개발 및 운영에 대한 정부차원의 정책적 시사점을 제공하고자 한다. 각 항만 물동량간의 관계를 파악하기 위하여 벡터오차수정모형(VECM)을 이용하여 인과관계를 분석하였다. 그리고 충격반응함수와 예측오차분산분해를 통하여 분석함으로써 항만간의 동태적 관계도 분석하였다. 분석결과 부산항 물동량은 상대 항만인 광양항 물동량과 인천항 물동량의 변화 충격에 대하여 상대적으로 효과가 적고 효과의 지속성도 크지 않다. 광양항 물동량은 상대적으로 부산항물동량 충격에 의한 효과가 인천항 물동량 충격 효과 보다 더 심하고 오래 지속되었다. 인천항 물동량은 광양항 물동량 충격에 의한 효과가 크다. 예측오차의 분산분해 결과 부산항물동량은 부산항 자신의 오차항에 의해서 설명되는 부분이 상대적으로 크며 초기에는 광양항 물동량에 의하여 설명되는 부분이 상대적으로 크지만 점차 인천항 물동량에 의하여 설명되는 부분이 크다. 광양향 물동량은 부산항 물동량에 의해서 설명되는 부분이 인천항 물동량에 의해서 설명되는 부분 보다는 크다. 하지만 시간의 경과와 함께 인천항 물동량에 의한 기여도가 점차 증가했다. 인천항 물동량은 다른 항만 물동량에 의해서 설명되는 부분이 세 항만 중 가장 크다. 특히 광양항 물동량이 부산항 물동량이 기여하는 부분보다 더 큰 것으로 나타났다. 이상의 분석 결과를 바탕으로 다음과 같은 정책적 시사점을 도출할 수 있다. 정부는 국내 다른 항만의 물동량의 변화에 크게 영향을 받지 않은 부산항에 대해서는 해외 경쟁 항만과의 경쟁에서 경쟁력을 가질 수 있도록 항만정책을 집중해야 한다. 그리고 광양항과 인천항에 대해서는 독자적인 항만물동량 창출이 가능한 모형을 구축하도록 정책적으로 유도해야 할 것이다.
본고는 소규모 개방경제를 상정한 동태확률모형을 통해 2000년 이후의 한국 거시경제의 변동요인들과 금융위기 기간의 통화정책과 재정정책의 변화요인을 추정하였다. 실증분석을 위해 동태확률모형은 경제성장률을 결정하는 두 가지 다른 추세요인과 다양한 구조충격요인 그리고 다양한 형태의 마찰을 포함시킴으로써, 거시변수들이 어떠한 요인에 의해 변화했는지를 정량적으로 분석하였다. 실증분석 결과, 금융위기 기간 동안 통화정책은 주로 테일러 준칙을 따른 것으로 나타난 반면, 재정정책의 반응은 재정준칙보다는 상대적으로 큰 폭의 재정충격요인에 의해서 설명된 것으로 추정되었다.
연구의 목적은 서민주거안정정책이 주택가격에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 이에 대한 실증분석을 실시한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 그랜저인과관계를 검증한 결과 전 지역의 주택시장은 서민주거안정정책에 영향을 주고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 충격반응은 전 지역에서 부(-)의 반응을 보이며, 서민주거안정정책은 주택시장안정에 어느 정도 기여한 것으로 나타났다. 셋째, 로짓회귀분석결과 서민주거안정정책은 노무현 정부의 강남지역을 제외하고 주택시장안정에 상당한 효과가 있는 것으로 나타났다.
이 논문은 기존의 포트폴리오와 관련된 모형에 경기변동(business cycle)과 관련된 변수들을 포함하였을 경우 경기변동이 개인투자자들의 현금 및 주식보유를 통한 자본이득 극대화와 어떤 관련성이 있는지와 관련된 것이다. 기존 문헌들을 살펴보면, 개인투자자들은 경기호황기에는 모멘텀 투자와 소형주와 성장주 등에 포트폴리오를 분산투자하지만 경기가 침체기(recession)에 들어설 경우 수익률이 급등락 하는 특성을 지니는 소형주(small cap)에 집중적인 투자를 하는 성향을 나타내고 있다. 한편 이 논문의 분석결과에 따르면, 경기안정과 금리안정정책, 물가안정 등은 서로 상충관계(trade-off)에 놓여 있음에도 불구하고 코스피 수익률과 코스닥수익률에 모두 향후 영향을 미칠 것으로 판단된다. 이는 현재까지의 정책조합(policy mix)보다 더 정교하고 타이밍을 잘 포착하지 않으면 정책실패에 따른 경기와 물가불안이 동시에 나타나는 스태그플레이션(stagflation)으로 이어질 수 있음으로 정책집행의 효율성이 어느 때보다도 중요해 질 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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