VECM 모형을 활용한 아파트 가격 변동 요인에 관한 연구

Abstract

The era has arrived when domestic housing prices, especially apartment prices, evaluate the government's performance. Even if housing prices rise or fall, consumers begin to express dissatisfaction with the government. The 100 million-per-pyeong era of apartment prices, which began in Gangnam, is rapidly spreading throughout Seoul, and the balloon effect of soaring housing prices in key areas of the metropolitan area is repeated due to the steep rise in apartment prices. It is hard to judge a rise in apartment prices, which is more than 10 times the inflation rate, as a normal market. But it is also true that this uptrend market continues, so it will be meaningful to study which variables change have affected housing prices. Finding and understanding transitional aspect that can represent changes in the housing market will help predict changes in the housing market and the rise and fall in apartment prices. If apartment prices go up and down beyond the normal range, it will be guide to more stable housing market through government's policy and controlling the private construction supply. There are many theoretical models and variable written examples for predicting housing prices, but the approaches to these various studies has a limit to predicting changes of the real housing prices. After all, even if the model was developed in consideration of these variables, there was a limitation to predictions because the weights of the rapidly changing government's policy, supply and demand, and internal and external economic impacts of the rapidly changing housing market were also rapidly changing. As such, identifying the relationship between consumer sentiment index and housing indicators, which are with various variables reflected, rather than single-variable prediction model of the housing market, will be more accurate and faster, which will have a positive impact on policy implications and volume control for private construction companies. In addition, analysis with how supply volumes and lending rates when the government diagnoses the housing market frequently mentioned, are specifically affecting the housing market, we can verify the various variables and their relationship to the housing market In fact, The relationship between apartment prices in Seoul Metropolitan Government and Busan Metropolitan City, which are considered representative of the domestic housing market, and the consumer sentiment index, supply volume, and loan interest rates, resulted in significant results. As the experts said, the consumer sentiment index, supply volume, and loan interest rates were related to apartment prices, and factors affecting Seoul Metropolitan City and Busan Metropolitan City were different. If the government implemented policies to stabilize the housing market in consideration of regional variables, it could contribute to stabilizing the housing market, which is the goal of the policy. Also, If private construction companies can also make decisions on private supply by predicting future conditions in the housing market, it will be able to reduce the risk of insolvency of private companies due to unsold deficits. According to this study, the housing market should look at the relationship between various variables, and if continuous research continues, it will be more accurate in predicting the housing market, meaningful in suggesting a direction to help stabilize the housing market.|국내 주택가격, 특히 아파트 가격이 정부의 성과를 평가하는 시대가 도래하였다. 주택가격이 상승하여도, 하락하여도 소비자들은 정부에 불만을 표출하기 시작한다. 강남에서 시작한 아파트 평당 1억 시대는 빠른 속도로 서울시 전역으로 퍼져나가고 있으며, 서울시의 가파른 아파트 가격 상승으로 인해 수도권 핵심 지역들의 주택가격이 급상승하게 되는 풍선효과가 반복되고 있다. 물가상승률의 10배를 넘는 아파트 주택가격 상승을 정상적인 시장이라고 판단하기는 어렵다. 하지만 이러한 상승시장이 지속되고 있는 것 또한 사실이기 때문에, 어떠한 변수들의 변화가 주택가격에 영향을 준 것인지에 대한 연구는 의미가 있을 것이다. 주택시장 변화를 대표할 수 있는 변수들을 발굴하고, 추이를 관리한다면 주택시장 변화와 아파트 주택가격의 상하락폭을 예측할 수 있을 것이고, 상하락폭이 정상적인 범주를 벗어난다면 정부의 정책, 민간의 물량 조절을 통해 보다 안정화된 주택시장이 형성될 수 있도록 유도할 수 있을 것이다. 주택가격의 예측을 위한 이론모형과 변수작성 사례들은 많이 있지만 이러한 변수들이 접근하는 방식들은 다양하고, 실제 주택가격의 변화를 예측해 내는 데는 한계가 있었다. 결국, 이러한 변수들을 고려하여 모형이 개발되었다고 해도, 빠르게 변화하는 주택시장의 정책적, 수급적, 대내외 경제적 영향도의 가중치들 또한 빠르게 변화하기 때문에 예측의 한계성이 있었다. 이렇듯, 다양한 변수가 존재하는 주택시장의 단일 변수들을 통한 예측 모델보다는 다양한 변수가 반영되어 있는 구매자인 소비자의 심리와 주택지표와의 관계를 규명한다면, 보다 정확도 높고 빠르게 주택시장의 예측 결과치를 얻을 수 있고, 이를 통해 정책적 시사점과 민간기업의 물량조절에도 긍정적 영향을 줄 수 있을 것이다. 추가로, 정부에서 주택시장을 진단할 때 가장 많이 언급되는 공급물량과 대출금리에 대한 부분 또한 주택시장에 구체적으로 어떠한 영향을 주고 있는지에 대해 함께 분석한다면 다양한 변수들과 주택시장과의 관계성에 대한 부분을 검증할 수 있을 것이다. 실제로 국내 주택시장을 대표할 수 있는 서울특별시와 부산광역시의 주택시장을 대표하는 아파트가격과 소비자심리지수, 공급물량, 대출금리의 관계를 통태적으로 검증해 본 결과 유의미한 결과를 얻을 수 있었다. 실제 전문가들의 얘기처럼 소비자심리지수, 공급물량, 대출금리는 아파트 가격과 관계가 있었고, 서울특별시와 부산광역시에 영향을 미치는 요인은 다르게 나타났다. 주택시장 안정화를 위한 정책 시행시 지역별로 영향도가 높은 변수들을 고려하여 시행한다면 보다 정책의 목표인 주택시장 안정화에 기여를 할 수 있을 것이고, 민간기업에서도 주택시장의 향후 상황을 예측하여 민간공급의 의사결정이 진행될 수 있다면 미분양 적체에 따른 민간기업 부실화에 대한 리스크를 줄여 나갈 수 있을 것이다. 금번의 연구 결과, 변수와 주택시장과의 관계성에 대한 지속적인 연구가 이루어 진다면 변수와 아파트가격간의 영향 강도와 시점 등을 객관화 시켜 주택 시장에 대한 예측결과를 보다 정확하게 할 수 있을 것이며, 이를 통해 주택시장 안정화에 도움이 될 수 있을 것이라는 긍정적 의미를 만들 수 있다.