• KDI Journal of Economic Policy
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• 제29권1호
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• pp.113-136
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• 2007

우리나라 주택가격은 2001년 이후 빠르게 상승하는 모습을 보이고 있어 주택가격의 급등에 대한 우려가 높다. 본 연구에서는 우리나라의 주택가격을 주택시장 수급의 장기균형모형, 현재가치모형 및 일반 균형자산 가격모형 등의 이론적 자산가격모형을 이용하여 분석하고 이에 따르는 시사점을 모색하였다. 분석결과 주택가격이 경제의 기초적인 여건을 반영한 균형가격보다 전반적으로 높게 나타나 주택가격의 안정화를 위한 노력이 필요한 것으로 판단된다.

• 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.

• 국제지역연구
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• 제14권3호
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• pp.246-263
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• 2010

본 연구에서는 2000년 이후 미국의 주택가격과 물가의 장기적 관계가 어떻게 변화하고 있는지를 분석하였다. 분석 모형은 벡터오차수정모형(VECM)을 이용하였으며, 모형을 통해 공적분 검정과 장기균형식 추정 그리고 그랜저 인과검정을 실시하였다. 데이터 기간은 1975년 1분기부터 2010년 2분기까지이며, 모형 추정 및 검정 기간의 최종 시점을 2000년 1분기부터 한 분기씩 늘려나가는 축차적(recursive) 방식을 택하였다. 실증 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 서브 프라임 모기지 사태 이전의 주택가격이 급등했던 시기에도 주택가격과 물가는 안정적인 장기균형관계를 유지하였다. 둘째, 주택가격과 물가의 장기 균형 관계가 2007년 이후 상당한 변화를 보였으며, 장기균형 이탈에 대한 주택가격변수의 조정 계수도 이론적인 부호와는 반대로 나타나고 있다. 이러한 결과는 2007년 이후의 주택 가격 하락이 물가와 주택가격의 안정적인 장기균형의 회복을 위한 주택가격 자체의 조정이라고 보기는 어렵다는 것을 시사한다. 셋째, 그랜저 인과검정 결과 10% 유의수준 하에서 물가가 주택가격을 그랜저-코즈 하는 것으로 나타났으며, 주택가격이 물가를 그랜저-코즈 하는가에 대한 검정은 기각되었다.

• 한국경제지리학회지
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• 제25권1호
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• pp.183-201
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• 2022

주택가격을 정확히 추정하기 위한 많은 연구가 진행되어 왔다. 선행연구들은 주택의 고유 특성과 인근 지역 특성을 통제하는 계량경제모형을 활용한 분석이 많았다. 본 연구에서는 인공신경망 모형(ANN)을 활용하여 주택가격을 추정하였다. 딥러닝 기술의 장점은 변수 간의 복잡하고 비선형적인 특성을 모델링하고 데이터의 패턴을 인식할 수 있다는 것이다. 본 연구에서는 부동산 시장에서 공간적 분포도 패턴으로 인식할 수 있다는 가정하에 지리좌표를 설명변수로 ANN에 투입하였다. 선형회귀분석과 ANN 모형 간 비교 결과, 선형 모형 대비 ANN 모형의 설명력이 높았으며, 특히 ANN 모형은 지리좌표를 투입하였을 때 더 높은 정확도를 보여주었다. 또한 ANN 모형의 경우 지리좌표를 통해 모형 잔차의 공간적 자기 상관성이 크게 감소하였다는 점을 확인하였다. 이를 통해 ANN 모형의 패턴인식 능력을 활용하면 공간적 패턴을 학습시킴으로써 주택가격을 정확히 추정할 수 있음을 밝혔다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제7권1호
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• pp.61-84
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• 1997

본 연구는 기존의 특성가격기법(特性價格技法)(hedonic price technique)에 공간(空間)개념을 도입한 계량경제모형을 이용하여 분석하였다. 이 공간시차모형은 기존의 모형과 달리 특성변수의 변화에 따른 직(直) 간접효과(間接效果)를 동시에 포착할 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 공간시차모형의 회귀진단 및 가설검정 결과는 공간시차모형이 적합한 것으로 나타났다. 이 경우 공간시차를 고려하지 않은 OLS 회귀분석 결과의 계수들은 편기추정(biased)된 동시에 효율적(efficiency)이지 못하다는 것이다. 회귀분석 결과는 주택에 자본화된 대기오염에 대한 잠재가격(潛在價格)(marginal implicit price)은 주택평균가격의 약 1.5% 정도인 것으로 추정된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권1호
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• pp.173-183
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• 2017

본 연구는 아파트 개별 실거래가격에 대한 시공간 자료를 활용하여 아파트 매매가격에 영향을 미치는 요인을 시계열적 흐름과 공간적 변화를 반영한 지리시간가중 회귀모형 (geographical temporal weighted regression; GTWR)모형을 적용하여 분석하였다. 기존 연구에서 활용되었던 일반적인 접근방법인 최소제곱 (ordinary least square; OLS) 회귀모형과 공간 데이터를 분석하기 위한 공간계량 모델 중 가장 많이 활용되고 있는 지리가중 회귀모형 (geographically weighted regression;GWR)과 달리 GTWR은 주택가격 특성을 고려함에 있어서 시간과 공간을 함께 고려함으로써 보다 정밀한 평가모형이 될 것으로 기대되었다. 본 연구에 사용된 주택가격결정 설명 요인들 중에서 건축연도 및 전용면적이 주택가격을 결정하는데 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 주택가격이 시간적 공간적 특성 모두에 의하여 유의적으로 설명되었다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제36권4호
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• pp.171-205
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• 2014

본 논문은 주택가격이 주택가격채널을 통해 거시경제변수에 어떻게 영향을 미치는지를 분석하였다. 분석의 방법으로는 Iacoviello(2005)의 경제구조와 동태적 확률적 일반균형(DSGE) 모형을 한국 데이터에 적용하였다. 본 논문의 분석 결과에 따르면, 주택과 소비 간 보완성이 강할수록 주택가격 상승에 대한 소비의 반응은 더 커지면서 주택과 소비 간 동조 현상이 나타난다. 보완성이 0.42이고 LTV(주택담보대출)가 50%일 때 주택가격의 1% 상승은 소비를 0.057%p 상승시키고, 보완성이 0.52인 경우 1%의 주택가격 상승은 소비를 0.047% 상승시킨다. 한편, 주택가격이 거시경제변수와 연계성을 가지는 주요 통로는 소비의 변화이다. 주택가격이 상승하면 소비가 늘어나고, 이는 다시 거시경제 전반에 걸쳐 영향을 미치게 된다. 한편, 주택과 소비 간 기간내대체탄력성은 0.42로 추정되어 주택과 소비 간 보완성이 존재함을 확인하였다. 이 보완성은 주택가격이 소비에 미치는 영향을 증폭시키는 중요한 역할을 한다.

• 지적과 국토정보
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• 제50권1호
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• pp.125-141
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• 2020

본 연구는 서울시 5대 권역을 대상으로 주택소비심리와 주택매매가격 간 시계열적 인과관계를 파악하고 소비심리 변동이 권역별 주택가격에 미치는 영향을 그랜저인과(Granger Causality)모형과 VEC (Vector Error Correction)모형을 이용해 실증분석하였다. 주요 결과를 요약하면 첫째, 주택소비심리와 권역별 주택가격은 밀접한 관계가 있으며, 소비심리는 주택가격에 강하게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 주택소비심리는 단기적으로 서울시 권역별 주택매매 가격에 차별적인 영향을 미치고 있었는데, 동남권 주택가격은 서울 주택소비심리 변화의 주요한 원인으로 작용하며 이에 따른 영향은 비동남권으로 전이되는 것을 확인하였다. 셋째, 동남권 이외 권역은 주택심리가 긍정적임에 따라 장기적으로 주택가격을 상승시키지만, 동남권은 보합세가 나타나는 것으로 분석되었다. 넷째, 권역별 상대적 기여도의 경우 대체로 아파트가격 변동은 인접권역 또는 경쟁권역의 영향을 가장 많이 받는 것으로 파악되었다. 이러한 결과를 통해 본 연구는 주택소비심리와 서울시 권역별 주택가격이 상호 간 명확한 인과관계가 있다는 점과 권역 간에도 차별적인 주택소비심리 영향이 나타나고 있다는 점을 확인하였다.

• 부동산연구
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• 제27권3호
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• pp.41-50
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• 2017

변동성 모형을 이용한 국내의 주택가격에 대한 기존의 연구에서는 변동성모형을 어떻게 주택시장분석에 적용할 수 있는지를 보여주고 있지만 최근 국내의 지역주택시장들에 나타나는 유의미한 변화를 반영하는데는 한계가 존재할 수 밖에 없다. 본 연구에서는 변동성모형을 적용하여 전국의 각 지역별 주택시장을 분석하고 이를 통해 미래의 지역별 주택시장의 가격변동을 실제적으로 예측하였다. AR(1)-ARCH(1), AR(1)-GARCH(1,1), AR(1)-EGARCH(1,1,1) 모형을 통하여 지역주택시장에 ARCH 및 GARCH효과가 존재하는 것을 확인하였다. 그리고 각 지역의 예측력을 비교하여 지역별 최적예측모형을 선정하였으며, 이러한 지역별 최적모형의 선정이 실제적으로 어떻게 이용될 수 있는지를 보여주기 위하여 2017년 하반기의 각 지역주택시장의 가격변동을 선정된 지역별 최적모형을 이용하여 예측하였다.

• 국제지역연구
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• 제16권1호
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• pp.3-27
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• 2012

본 연구는 패널 공적분 검정 그리고 비교적 최근에 개발된 패널 단위근 검정을 이용하여 지역 주택가격과 지역총생산 간의 장기관계를 분석하였다. 횡단면 의존성(cross-section dependence)이 확인된 경우, 이를 고려한 Pesaran의 CIPS 패널 단위근 검정을 이용하였다. 기존 패널 단위근 검정의 결과와 다르게 CIPS 검정은 변수들이 불안정성을 갖는 것으로 나타났다. 또한 패널 벡터오차수정모형(VECM)을 이용하여 변수들 간의 인과관계를 확인하였으며, 고정효과모형(Fixed effect)과 패널 자기회귀시차(ARDL)모형을 이용하여 계수들의 장기관계를 구체적으로 추정하였다. 먼저 변수들 간에 공적분관계가 형성되며 장 단기 인과관계가 성립하는 것으로 나타났다. 또한 VECM 모형의 오차수정항은 통계적으로 유의한 것으로 나타나 변수들 간의 장기 공적분 관계를 뒷받침하고 있다. 모형의 추정 결과, 장기적으로 주택가격의 상승은 지역총생산을 증가시키며 반대의 관계도 성립함을 알 수 있다. 이 결과에 의해 우리나라 지역 주택시장에서 부의 효과(wealth effect)가 존재하고 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과들과 함께 오차수정항으로부터, 주택 가격과 경제 변수들은 단기적으로는 일시적인 균형상태로부터 이탈될 수 있지만, 장기적으로는 이들 변수는 균형관계에 있다는 것을 의미한다.