가구수와 주택공급량의 변동이 주택가격에 미치는 영향 = A Study on the Effect of Household and Housing Supply on House Price

국문 초록 (Abstract)

최근 수도권 주택가격의 상승은 주택 공급 부족이 주된 원인이라는 문제가 제기되었다. 본 연구는 주택 가격에 영향을 미치는 수급 요인의 영향을 검정하고자 한다. 방법은 서울, 수도권, 지방으로 세분하고 주택가격변동성에 영향을 주는 수요 요인인 가구수와, 공급 요인인 주택량, 그리고 경제 요인 등의 영향력을 분석하고자 한다. 종속변수로 주택가격, 독립변수로 준공호수, 세대수, 산업별 종업원수, 통화량, 가계대출액을 사용하여 시계열자료를 구축하였다. 분석모형으로는 ARIMA, GARCH, BREAKS를 사용하였다. 분석결과는 첫째, ARIMA분석에서 주택가격은 모든 지역에서 자기회귀 영향이 크게 강하고, 둘째 BREAKS분석에서는 신규 준공량, 세대수는 가격 상승할 때에 유의미한 요인으로 나타났다. 셋째, GARCH 분석에서 주택가격의 변동성은 과거 불확실성과 예기치 못한 충격이 유의미했고 지역에 따라 가계대출액이나 통화량의 변동성이 유의미하였다. 결론적으로 세대수, 주택공급량, 고용의 변동이 주택가격에 영향을 주는 것으로 분석되었다. 특히 고용에서 수도권과 서울은 제조업 종사자수가 음(-)의 영향력, 정보,금융,보건 종사자수가 주택가격에 양(+)의 유의한 영향력을 주는 것으로 나타났다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Recently, an issue has been raised that a shortage of housing supply mainly caused the surge in housing prices in the metropolitan area. Therefore, to analyze regional differences, this study divided Korea into Seoul, metropolitan areas, and provinces. In addition, this study analyzes the number of households and housing completed as the factors of demand and supply, respectively. Moreover, economic factors that affect housing prices are determined. Dependent variables are housing prices, and the independent variables are completed housing, number of households, employees by industry, money supply (M2), and mortgage loan amount. Moreover, ARIMA, GARCH, and BREAKS are the analysis models used in this study. The findings of this study are as follows. First, ARIMA analysis showed a strong autoregressive effect in all regions. Second, BREAKS analysis showed that new construction and households are significant factors affecting the increase in housing price. Third, in the GARCH analysis, uncertainty and unexpected shock were significant in house price volatility, and the volatility of loan amount and M2 was significant depending on the region. In the case of Seoul and metropolitan areas, manufacturing workers had a negative (-) influence and ICT/finance/health workers had positive (+) influence on housing prices. Results reveal that changes in the number of households, housing supply, and employment affect the housing price. In particular, in terms of employment in Seoul and metropolitan areas, the number of workers in the manufacturing industry has a negative (-) influence on housing price, whereas the amount of information, finance, and the number of health workers has a positive (+) significant influence on the housing price.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론 Ⅱ. 선행연구 검토 및 연구의 차별성 Ⅲ. 분석모형 및 자료 Ⅳ. 실증 분석결과 Ⅴ. 결론

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