부동산 버블 형성요인 분석을 위한 한·일 비교연구 : -VECM과 PSY 방법론을 중심으로- = Comparative Study of Korea and Japan for Analysis of Factors Causing Real Estate Bubble Formation : - Focusing on VECM and PSY methodologies -

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Abstract
Comparative Study of Korea and Japan for Analysis of Factors Causing Real Estate Bubble Formation
- Focusing on VECM and PSY methodologies -

Choi, Kil
General Graduate School, Changshin University
Department of Real Estate & Business Aministration


In this study, the causes of Japan's bubble economy in the 1980s, the subsequent economic recession, and the policy responses to the real estate market bubble are closely examined, with the aim of contributing to policy formulation for stabilizing the Korean real estate market, dealing with long-term recession, and addressing population issues. For this purpose, we conducted an empirical analysis of housing prices in Tokyo and Seoul, two major cities in Japan and South Korea, to investigate the macroeconomic factors affecting housing prices, and analyzed the occurrence of bubbles to determine the presence and trends of bubbles in both Tokyo and Seoul, comparing and analyzing the differences to provide policy implications for future policies. The study constructed a time series dataset of housing prices in Seoul and Tokyo from January 2010 to June 2024, following the 2008 financial crisis.
The empirical analysis of this study used the VECM (Vector Error Correction Model) and PSY (Phillips, Shi, and Yu) tests to examine the determinants of housing prices and the presence of bubbles in major cities. The main findings of the study are as follows.
First, both Tokyo and Seoul showed that macroeconomic variables, such as money supply (M2), consumer price index (CPI), and short-term interest rates (3-year bonds), had a significant effect on housing prices. In particular, changes in short-term bonds negatively affected housing prices in both regions, indicating that interest rate policy plays a crucial role in stabilizing the housing market.
Second, in the analysis to evaluate the presence of bubbles, it was found that housing bubbles existed in Seoul during specific periods, mainly due to housing supply shortages and increased speculative demand. On the other hand, Tokyo's housing prices remained stable after the collapse of the bubble economy, suggesting that the prolonged economic recession and declining population contributed to suppressing the housing bubble.
Third, in the analysis of housing sale prices in major cities, Tokyo experienced a total of five housing bubble periods, with bubbles generally occurring for shorter durations. Specifically, bubbles were identified in October-November 2012 and April 2013, during a period of significant GDP decline under Prime Minister Abe. Additional bubbles were identified in March-May 2020 during the COVID-19 pandemic, in January 2021, and in December 2022 during a period of significant yen depreciation. The bubble periods were primarily concentrated after the outbreak of the COVID-19 pandemic in 2020. In the case of Seoul, housing bubbles occurred three times, fewer than in Tokyo. The bubble periods were observed in September 2012, from September to October 2018, and from October 2022 to February 2023, also mostly concentrated after the COVID-19 pandemic.
Fourth, in comparing the estimated results of the bubble periods, both Tokyo and Seoul experienced housing price bubbles in December 2022. The trends observed in the graphs were similar, suggesting that the changes in these two major cities were influenced not only by local real estate factors but also by international factors such as global geopolitical changes.
This study empirically elucidated the mechanism of bubble formation in the housing markets of two regions, Japan and Seoul. The findings indicate the usefulness of comparative studies for analyzing bubble formation factors in future research on other regions' housing markets, emphasizing the importance of tailored analyses that reflect regional characteristics. Furthermore, this study's quantitative analysis of the relationship between macroeconomic variables and housing prices provides a foundational academic resource for housing market stabilization.
As future research tasks, it is necessary to expand the analysis to include not only Tokyo and Seoul but also other major cities or smaller cities in Japan and South Korea. This approach would allow for more comprehensive policy implications tailored to each city's characteristics. Additionally, it is important to analyze more deeply the influence of external factors such as international capital flows, foreign investment, and exchange rate fluctuations on housing bubble formation. Since these factors can be major causes of bubble formation, future research should involve a multidimensional analysis that includes external factors.
Moreover, it is essential to analyze qualitative factors such as the psychological aspects of housing market participants and their responses to policy changes, rather than relying solely on quantitative analysis. This can be achieved through surveys or in-depth interviews to examine participants' behavior and their impact on housing prices. Lastly, to understand housing bubble formation, it is crucial to accumulate and analyze long-term data. Therefore, future research should build a more extensive panel dataset to examine the trends in housing price changes and bubble formation mechanisms from a long-term perspective, allowing for the identification of structural factors beyond short-term market fluctuations.


Key word : Real Estate Bubble, Housing Price Model, VECM(Vector Error Correction Model), Impulse Response Analysis, Variance Decomposition Analysis, PSY Test(Phillips, Shi, and Yu Test)

국문 초록 (Abstract)

서울과 도쿄 부동산버블 형성의 비교에 관한 연구
- VECM과 PSY 방법론을 중심으로-

최 길
창신대학교 일반대학원
부동산경영학과

본 연구는 1980년대 일본 버블경제 발생의 주요 원인과 이후 나타난 장기 경기침체를 분석하고, 부동산시장 버블에 대한 일본 정부의 정책 대응을 면밀히 검토함으로써, 한국 부동산시장의 안정화 및 장기 불황에 대비한 정책적 시사점을 제시하는 데 목적이 있다. 특히, 도쿄와 서울의 주택가격 변동에 대해 실증분석함으로써 주택가격에 영향을 미치는 거시경제요인에 대해서 살펴보고, 버블 발생에 대한 분석을 실시하여 도쿄와 서울의 버블 발생의 유무와 동향을 살펴보고 이에 대한 차이를 비교 및 분석하여 향후 정책에 필요한 방안에 대한 시사점을 제시하고자 하였다. 본 연구는 시간적 범위로 2008년 금융위기가 발생한 이후인 2010년 1월부터 2024년 6월까지 서울과 도쿄의 주택가격 시계열 자료를 중심으로 분석하였다.
본 연구는 도쿄와 서울을 대상으로 주택가격의 변동과 버블 여부에 대한 실증분석을 수행하였으며, 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 일본과 서울 모두에서 거시경제변수로 통화량(M2), 소비자물가지수(CPI), 단기금리(국고채 3년)는 주택가격에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히, 단기금리(국고채 3년)의 변화는 두 지역 모두에서 주택가격에 부정적인 영향을 미쳤으며, 이러한 결과는 금리정책이 주택 시장 안정화에 중요한 역할을 시사한다. 둘째, 버블 여부를 평가하기 위한 분석에서, 서울은 특정 시기(2012년 9월, 2018년 9월에서 2018년 10월, 2022년 10월에서 2023년 2월) 동안 주택가격에 버블이 존재한 것으로 나타났으며, 이는 주택공급 부족과 투기적 수요 증가에 기인한 것으로 판단된다. 반면, 도쿄의 경우 버블경제 붕괴 이후 주택가격의 안정세가 유지되고 있는 것으로 나타나, 장기적인 경제 침체와 인구 감소가 주택가격 버블 억제에 기여하고 있음을 확인할 수 있었다.
셋째, 도쿄 주택가격 버블 기간은 총 5번 발생하였고, 주로 버블이 발생한 기간이 짧은 것으로 나타났다. 발생기간으로는 일본의 아베총리시기 GDP성장이 크게 하락하던 시기로 2012년과 2013년에 2012년 10월에서 2012년 11월, 2013년 4월 도쿄 주택가격에 버블이 발생한 것으로 나타났고, 코로나 펜데믹이 발생한 시기인 2020년 3월에서 2020년 5월, 2021년 1월, 엔저양상이 크게 발생하던 시기인 2022년 12월에 버블이 발생된 것으로 나타났다. 주로 버블이 발생한 기간으로 코로나 펜데믹이 발생한 2020년 이후에 집중되어 있는 것으로 나타났다. 서울의 경우 주택가격 버블 기간은 총 3번 발생하였고, 도쿄의 버블 발생 횟수보다 적은 것으로 나타났다. 발생기간으로는 2012년 9월, 2018년 9월에서 2018년 10월, 2022년 10월에서 2023년 2월에 버블이 발생된 것으로 나타났다. 주로 버블이 발생한 기간으로 코로나 펜데믹이 발생한 2020년 이후에 집중되어있는 것으로 나타났다.
넷째, 주택가격 버블이 존재하는 시기의 분석결과, 추정결과를 비교해보면 도쿄의 주택가격 버블이 발생한 2022년 12월에 서울 주택가격 버블 또한 같이 발생한 것으로 나타났다. 또한 그래프의 추세선에 변화가 서로 비슷한 것으로 나타나는 것을 통해 두 도시의 변화는 단순히 지역의 부동산 영향뿐만 아니라 세계정세 변화와 같은 글로벌 환경의 영향을 받은 것으로 판단된다.
본 연구는 일본과 서울라는 두 지역의 주택시장에 대한 비교분석을 통해 버블 형성의 메커니즘을 실증적으로 규명하였다. 이는 향후 다른 지역의 주택시장 연구에서 버블 형성 요인을 분석할 때 비교 연구의 유용성을 시사하며, 지역적 특성을 반영한 맞춤형 분석의 중요성을 강조한다. 또한, 거시경제변수와 주택가격의 관계를 정량적으로 분석한 본 연구는 주택시장 안정화를 위한 학술적 기초 자료로 활용될 수 있다.
향후 연구과제로는 본 연구에서 다룬 도쿄와 서울뿐만 아니라, 일본과 한국의 다른 주요 도시 또는 중소도시들을 포함하여 주택가격 변동요인과 버블 형성을 분석하는 것이 필요하다. 그리고 주택가격 버블 형성에 미치는 국제 자본 흐름, 외국인 투자, 환율 변동 등 외부 요인의 영향을 심도 있게 분석할 필요가 있다. 이러한 요인은 버블 형성의 주요한 원인이 될 수 있으므로, 향후 연구에서는 외부요인을 포함한 다차원적 분석이 이루어져야 한다. 또한 정량적 분석에만 의존하지 않고, 주택시장 참여자들의 심리적 요인이나 정책변화에 대한 반응과 같은 정성적 요인도 함께 분석할 필요가 있다. 이를 위해 설문조사나 심층 인터뷰를 활용하여 주택시장 참여자들의 행태와 그들이 주택가격에 미치는 영향을 규명하는 연구가 필요하다. 마지막으로 주택가격의 버블 형성을 이해하기 위해서는 장기적인 데이터의 축적과 분석이 필요하다. 이에 더욱 장기적인 패널데이터를 구축하여 주택가격의 변화 추이와 버블 형성 메커니즘을 장기적인 관점에서 살펴보는 것이 중요하다. 이를 통해 단기적인 시장 변동을 넘어서는 구조적 요인들을 파악할 수 있을 것이다.


핵심주제어 : 부동산 버블, 주택가격 변동, 벡터오차수정모형VECM, 충격반응분석, 분산분해분석, PSY검정

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론 1
• 1. 연구의 배경 및 목적 1
• 2. 연구의 범위 및 방법 3
• 1) 연구의 범위 3
• 2) 연구의 방법 3
• 3. 연구의 구성 5
• Ⅱ. 부동산 버블에 대한 이론적 고찰 7
• 1. 부동산 버블의 개념 7
• 1) 부동산 버블의 개요 7
• 2) 부동산 버블의 정의 8
• 3) 버블과 기초가격 간의 관계 11
• 4) 부동산 버블의 모형 12
• 2. 서울과 도쿄의 부동산 버블에 대한 현황 15
• 1) 서울 부동산 버블의 현황 15
• 2) 도쿄 부동산 버블의 현황 18
• 3) 서울과 도쿄의 부동산시장 비교 30
• 3. 선행연구 검토 및 차별성 45
• 1) 선행연구 검토 45
• 2) 선행연구와의 차별성 48
• Ⅲ. 연구가설과 연구모형 49
• 1. 연구가설 49
• 1) 주택가격 변동에 따른 연구가설 49
• 2) 부동산 버블형성의 연구가설 50
• 2. 방법론 및 연구모형 51
• 1) 방법론 51
• 2) 연구모형 55
• Ⅳ. 실증연구 57
• 1. 연구의 틀 57
• 2. 분석자료 및 변수의 정의 59
• 3. 기술통계분석 60
• 4. 실증분석 62
• 1) 주택가격 변동의 실증분석 62
• 2) 부동산 버블형성의 실증분석 75
• Ⅴ. 결론 80
• 1. 연구의 요약 80
• 2. 연구의 시사점 81
• 3. 연구의 한계 및 향후 연구계획 82
• 참고문헌 84
• Abstract 88