한국 부동산 시장의 버블에 대한 연구 : Shiller 검증을 통한 실증분석을 통해 = The Analysis of Real Estate Price Bubble in South Korea - By Using Shiller s Test

국문 초록 (Abstract)

최근 우리나라는 외환위기 이후에 크게 하락하였던 주거용 부동산 가격이 상승세로 반전되면서 부동산 거품에 대한 우려가 확산되고 있으며, 이에 따른 정부의 부동산 버블에 대한 대책이 발표되고 있다. 그러나 주지하는 바와 같이 정부의 부동산 대책은 그 실효성에 의문을 제기할 만큼 부동산 버블의 우려를 일소하지 못하고 있는 상황이다(물론 최근의 10·29 대책으로 부동산시장의 체감경기가 하락한 측면도 있음). 또한 그 대책의 중심을 서울 강남일대에 둠으로써 경제주체들의 인식에 서울 강남지역을 국내 부동산 버블의 온상으로 판단하게끔 하고 있다. 따라서 본 연구자는 우선 국내 부동산 시장의 버블이 존재하는지를 실증적으로 검토하고자 하였고, 버블이 존재한다면 서울의 강남지역이 국내 여타지역보다 얼마나 큰지를 비교하고자 하였다. 이러한 분석목적을 위해서 서울시전체, 강남지역, 광역시로 구분야여 이른바 수정된 Shiller의 과민변동성 검증을 해 보았다. 그 결과 비교대상지역에서 공통적으로 과민변동성이 나타남으로써 부동산버블의 존재에 대한 일반적인 인식과 일치함을 보였다. 다만, 서울의 강남지역이 서울시 전체지역보다 과민변동성의 크기가 미미만 정도이지만 적음을 보임으로써 경제전반이 인식하고 있는 바와 다소 다른 결과를 보였다. 그리고 광역시의 경우에서도 부동산 가격의 과민변동성이 3.78로 나타남으로써 서울(5.63) 및 강남지역(5.48) 보다는 적지만 부동산 시장의 거품에 대한 우려가 나타나고 있음을 알 수 있었다. 결과적으로 서울 강남지역을 부동산 버블형성의 최대근원지로 인식하고 따라서 정책의 중심을 서울 강남지역에 두는 것은 강남지역의 부동산이 제공하는 부동산 서비스의 긍정적인 측면에 의한 부동산 가격의 상승효과(부동산소유에 따라 부수적으로 항유하게 되는 교육, 생활여건 등에 대한 초과수요에 의해 가격이 상승하는 면)를 무시하는 듯한 인상을 갖게 된다. 결국 부동산 버블에 대한 대책은 서울 강남지역과 서울시 전체지역 그리고 광역시 전체에 대한 면밀한 검토를 통해 정책 결정이 이루어져야 할 것이며 시장의 논리를 외면하는 단기적인 부동산 가격 억제대책 마련보다는 버블형성의 우려가 있는 지역에 대한 대체시장의 개발을 통해 장기적인 부동산시장안정화대책을 마련해야 할 것이다. 또한 부동산 버블을 잡기 위한 후속조치만을 양산해 내지 말고, 부동산 시장여건을 왜곡시키는 정책시행에 대해서는 신중이 검토하고 결정함으로써 버블형성을 사전에 억제하려는 정책개발도 필요할 것으로 판단된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study aims at testing bubbles in real estate price in South Korea by using Shiller s test. We(=participants in economy) have concerned about bubbles because of rising prices in short terms since our recovery from IMF s system. As you know, Our government has made series of policies to break down the bubbles in real estate. but the effects of the policies have left room for doubt to participants in the markets. So. I wanted to find out the being of bubbles and to test its magnitude in real estate by using Shiller excess volatility test. First, I tested the unit root test on data because Shiller s test presumed the stationary process of data. At test. I found unit root in data. so I differenced the data first degree. Then, I was sured that the 1st difference data is stationary process because ADF-statistics and Phillips & Perron-statistics showed reliable value. Second, I tested the Equality of variance of that data. The result is that Seoul s volatility of price is 5.63. Gangnam s is 5.48, Metropolitan city s is 3.78. Of course. the bubbles in real estate were tested, but Seoul s volatility of price is a little larger than Gangnam s. And metropolitan city has bubbles in real estate though the magnitude is smaller than other cases. But this result has to be interpreted with the consideration about non-stationary process of data. In conclusion, Our policy to break down the bubbles in real estate has to consider not only Gangnam area but also Seoul total areas and metropolitan cities. Additionally, We have to have a long term mind to control the bubbles. that is. to make a substitute market for bubble doubtful markets, rather than short term radical policies.

목차 (Table of Contents)

• I. 서론 II. 본론 III. 실증적 분석 IV. 결론 및 시사점