대구 주택가격 변동패턴에 관한 연구 = A Study on the Fluctuation Patterns of the Residential Housing Prices in Daegu
저자
발행사항
경산 : 대구대학교 대학원, 2012
학위논문사항
학위논문(박사)-- 대구대학교 대학원 : 도시학과 2012. 2
발행연도
2012
작성언어
한국어
주제어
KDC
359
발행국(도시)
경상북도
형태사항
xi, 245 p. ; 26cm
소장기관
본 연구의 목적은 대구광역시 주택가격의 변동패턴을 도출하는 것이다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 사용한 통계적 방법은 교차상관관계분석과 그랜저인과관계검정법 그리고 벡터오차수정모형(VECM, Vector Error Correction Model)의 구축을 통한 충격반응분석과 분산분해분석이다.
실증분석의 첫 번째 단계로 거시경제변수와 전국주택가격 그리고 거시경제변수와 대구광역시주택가격 간에 교차상관관계분석과 그랜저인과관계검정을 실시하여 “거시경제변수는 전국과 대구광역시 주택가격에 상이한 영향력을 가진다”는 것을 입증하였다.
교차상관관계분석 결과는 다음과 같다.
첫째, 주택자금대출금(HL), 종합주가지수(KOSPI), 소비자물가지수(CPI), 광의통화(M2), 경상수지(BCA) 등은 전국주택가격(NHP)과 대구광역시주택가격(DHP)중에서 전국주택가격에 먼저 영향을 끼치고 지역경제에 속해 있는 대구광역시의 주택가격에는 시차를 두고 영향을 주었다.
둘째, 3년만기회사채수익율(CB)과 CD수익율은 대구광역시주택가격에 대한 상관강도가 전국주택가격에 대한 상관강도의 약 50% 정도로 약하게 작용하였다.
셋째, 환율(원/달러, FX)은 전국주택가격과 대구광역시주택가격에 대해 상관하는 방향성이 서로 반대로 나타났다.
넷째, 주거용건축허가면적(CP)은 전국주택가격과 대구광역시주택가격에 대하여 무상관인 것으로 판별하였다.
그랜저인과관계검정 결과는 다음과 같다.
전국주택매매가격에 그랜저인과하는 거시경제변수는 소비자물가지수(CPI), 3년만기회사채수익율(CB), 광의통화(M2), 환율(원/달러, FX), CD수익률, 경상수지(BCA) 등이었다. 그러나 대구광역시주택가격에 그랜저인과하는 거시경제변수는 소비자물가지수(CPI), 3년만기회사채수익률(CB), 광의통화(M2), 종합주가지수(KOSPI) 등으로 결과가 서로 상이하였다.
실증분석의 두 번째 단계로 본 연구의 목적인 대구광역시주택가격의 변동성을 유발하는 요인을 밝혀내기 위해 대구광역시주택가격과 대구경제변수조합(DEVP, Daegu Economic Variables Pool)간에 벡터오차수정모형(VECM, Vector Error Correction Model)의 구축을 통한 충격반응분석과 분산분해분석 을 실시하였다.
VECM 모형은 변수의 숫자를 9개로 채택한 Full Model과 변수의 숫자를 5개로 제한한 Reduced Model로 이원화하여 구성하였다. 그리고 각 VECM 모형별로 계수추정을 실시하고 대구광역시주택가격에 대한 회귀식을 도출하였으며 모형내의 각 변수들의 자기회귀계수의 유의도 검정과 각 모형의 설명력의 정도를 알아보았다.
Full VECM과 Reduced VECM의 계수추정 결과는 다음과 같다.
Full VECM(2)의 추정결과 전월의 대구광역시주택가격과 소비자물가지수 그리고 종합주가지수 등의 회귀계수 값이 p-value 5% 유의수준 내의 값을 나타내 통계적으로 유의한 변수로 나타났고 모형의 설명력을 나타내는 Adjusted R-squared 값은 0.6091을 나타냈다.
Reduced VECM(2)의 추정결과 Full VECM(2)에서와 같이 전월의 대구광역시주택가격과 소비자물가지수 그리고 종합주가지수 등이 p-value 5% 유의수준 내의 값을 나타내 통계적으로 유의한 변수로 나타났으며 소비자물가지수의 회귀계수의 값과 유의도가 Full VECM(2)에서보다 조금 더 높게 나타났다. 그리고 Adjusted R-squared 값이 0.6192로 Full VECM(2)에서의 0.6091보다 조금 더 높았지만 두 모형 간에 통계학적으로 유의미한 차이는 존재하지 않는 것으로 나타났다.
그리고 각 VECM 모형별로 실시한 충격반응분석과 분산분해분석 결과는 다음과 같다.
첫째, Full VECM(2)의 구성을 통한 분석결과이다.
충격반응분석의 결과로 대구광역시주택가격은 시차 1부터 시차 10까지는 대구광역시주택가격(DHP) 자체의 변동 그리고 다음으로 소비자물가지수(DCPI), 주거용건축허가면적(DCP) 등의 순서로 그리고 시차 15부터 시차 24까지는 소비자물가지수(DCPI), 대구광역시주택가격(DHP), 주거용건축허가면적(DCP) 등의 순서로 변수의 1단위 충격에 대하여 정(+)의 방향성을 가지고 반응을 크게 하였다.
그리고 대구광역시주택가격은 시차 1에서는 실업율(DUR), 주거용건축허가면적(DCP)의 순서로 시차 5에서는 실업율(DUR), 3년만기회사채수익률(CB) 시차 10에서는 실업율(DUR), 예금은행대출금(DBL) 시차 15에서는 예금은행대출금(DBL), 실업율(DUR) 시차 20에서는 예금은행대출금(DBL), 종합주가지수(KOSPI) 시차 24에서는 종합주가지수(KOSPI), 예금은행대출금(DBL) 등의 순서로 변수의 1단위의 충격에 대해 충격의 방향과 반대인 부(-)의 방향성을 가지고 반응을 크게 하였다.
Full VECM(2)에서는 대구광역시주택가격이 변수의 1단위 충격에 대해 부(-)의 방향성을 가지고 반응한 변수들 간의 영향력 순서가 시차의 흐름에 따라 안정되지 않고 계속 바뀌는 현상이 나타났다.
분산분해분석결과 대구광역시주택가격의 분산에 대한 설명력은 대구광역시주택가격(DHP) 그 자체, 지역경제변수인 대구광역시의 소비자물가지수(DCPI), 거시경제변수인 종합주가지수(KOSPI), 3년만기회사채수익율(CB) 그리고 지역경제변수인 예금은행대출금(DBL), 대형소매점판매액(DLRS), 광공업생산액(DIP), 실업율(DUR), 주거용건축허가면적(DCP), 무역수지(DTB) 등의 순서로 설명력 비중을 나타냈다.
둘째, Reduced VECM(2) 모형의 구성을 통한 분석결과이다.
충격반응분석 결과 대구광역시주택가격은 시차 5부터 시차 15까지는 대구광역시주택가격(DHP) 자체의 변동, 소비자물가지수(DCPI), 대형소매점판매액(DLRS) 등의 순서로 변수의 1단위 충격에 대하여 정(+)의 방향성을 가지고 충격에 대한 민감도가 크게 반응한 것으로 나타났다. 그리고 시차 20부터 시차 24까지는 소비자물가지수(DCPI), 대구광역시주택가격(DHP) 자체, 대형소매점판매액(DLRS) 등의 순서로 나타났다.
그리고 대구광역시주택가격은 시차 10부터 시차 24까지 거시경제변수인 종합주가지수(KOSPI), 3년만기회사채수익률(CB) 등의 순서로 변수의 1단위 충격에 대하여 부(-)의 방향성을 가지고 반응을 크게 하는 것으로 분석되었다.
분산분해분석 결과 대구광역시주택가격의 분산에 대해서는 대구광역시주택가격(DHP) 자체, 지역경제변수인 소비자물가지수(DCPI), 거시경제변수인 종합주가지수(KOSPI), 지역경제변수인 예금은행대출금(DBL), 거시경제변수인 3년만기회사채수익률(CB), 지역경제변수인 대형소매점판매액(DLRS) 등의 순서로 설명력 비중(백분율)의 크기를 나타내는 것으로 분석되었다.
VECM 모형별 충격반응분석과 분산분해분석을 통한 실증분석 결과를 종합하여 대구광역시의 주택가격은 대구광역시주택가격(DHP) 자체가 변동하는 것의 영향을 가장 많이 받고 그 다음으로 대구광역시의 지역경제변수인 소비자물가지수(DCPI) 그리고 거시경제변수 중에서 자산선택(portfolio selection)적 변수인 종합주가지수(KOSPI)와 3년만기회사채수익률(CB)의 영향과 지역경제의 펀더멘탈(fundamental)적 변수인 예금은행대출금(DBL), 대형소매점판매액(DLRS) 등의 영향을 동시에 받아들이는 것으로 추정하였다.
The purpose of this letter is to identify the causing factors of the volatility of the Daegu housing prices. The korean government has been ruled regional housing markets without any discrimination against national housing markets. The macroeconomic tools like a liquidity control policy were mostly applied onto the national wide. This sort of wrong housing policy has distorted regional housing markets like Daegu's due to the different regional housing market status and regional economic fundamentals from those of national's.
To achieve the goal of this letter, four statistical methodologies, which were the Cross Correlation Analysis, the Granger Causality Test, the Impulse Response Analysis and the Variance Decomposition Analysis, were used. The Impulse Response Analysis and the Variance Decomposition Analysis were set up through the Vector Error Correction Model(VECM).
The statistical null hypothesis() that The macroeconomic variables undiscriminatingly affected the Daegu housing prices against the national housing prices was tested thru the Cross Correlation Analysis and the Granger Causality Test. These are the macroeconomic variables which were selected and used; Broad Money, Consumer Price Index, Blance of Current Account, Foreign Exchange, Corporate Bonds, negotiable Certificate of Deposit, Korean Stock Price Index, Housing Loan and Residential Construction Permits. And the statistical null hypothesis() was turned out to be rejected.
To clarify the causing economic variables to the fluctuations of the Daegu housing prices, the Daegu Economic Variables Pool(DEVP) was set up. The DEVP was consisted of 8 regional economic variables and 2 macroecnomic variables; Daegu Large Retail Sales, Daegu Consumer Price Index, Daegu Unemployment Rate, Daegu Trade Blance, Daegu Industrial Products, Daegu Bank Loan, Daegu Construction Permits and the macroecnomic variables which were KOSPI and Corporate Bonds.
Then three statistical methods which were the Granger Causality Test, the Impulse Response Analysis and the Variance Decomposition Analysis were executed between the Daegu Housing Prices and DEVP.
Two different VECM were made. One was a full model which had 10 variables including Daegu housing prices itself variable and the other was a reduced model which had 6 variables including a target variable. The adjusted of those two models were almost the same which were 0.6091(full model) and 0.6192(reduced model) and there were no statistically significant differences between two different models. And Daegu housing prices itself, Daegu CPI and KOSPI variables were found to be the statistically significant variables within 5% CI from two models. Also under the same conditions, two different VAR models were made to compare the outputs with the outputs of VECMs.
Consequently, the Daegu housing prices itself, Daegu Consumer Price Index, KOSPI, Corporate Bonds, Daegu Bank Loans and the Daegu Large Retail Sales were turned out as the key factors of the causes of the fluctuations of Daegu housing prices.
That is, the Daegu housing prices itself was the biggest causing variable of the fluctuations of the Daegu housing prices and the Daegu Consumer Price Index which was the regional economic variable came next. And the KOSPI which was a macro economic variable and the Corporate Bonds, the Daegu Bank Loans and the Daegu Large Retail Sales in the order.
The conclusion of this research implies these points.
First, the macro economic variables do not affect the national-base housing prives and regional Daegu housing prices.
Second, there exists a limit to fully explain the causes of the fluctuations of Daegu housing prices only with the macro economic variables.
Third, the fluctuations of Daegu housing prices were derived from the regional economic variables and macro economic variables. but there also exists a limitation to explain the causes of the fluctuations without Daegu housing prices itself variable.
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