과소거래 오피스 시장 거래기반 가격지수 산정 연구

Abstract

국내 오피스 시장의 지속적인 성장에도 불구하고 폐쇄적인 시장 정보체계로 인해 투명성이 부족한 상황이다. 이러한 문제에 대한 원인으로 신뢰할 수 있는 가격지수의 부재를 들 수 있다. 부동산 가격지수는 시장의 가격 움직임을 대표적으로 보여주는 지표로서 수익률과 위험 등 부동산 시장의 정보를 제공하여 투자자, 정책입안자, 연구자 등 다양한 수요자들에게 반드시 필요한 기초적인 시장 지표이다. 특히, 하위시장을 세분화하여 지표 작성이 가능하다면 이들에게 보다 상세한 정보를 제공하여 지수의 활용도를 극대화시킬 수 있다. 이에 본 연구에서는 서울시 오피스 시장을 대상으로 하여 4개의 권역과 10개의 세부 지역으로 공간적 하위시장을 세분화하였으며, 세부 지역까지 세분화된 하위시장의 신뢰할 수 있는 가격지수 산정하는 것을 목적으로 하였다. 서울시 오피스 시장은 분기별 평균 거래량이 18건에 불과한 거래 빈도가 적은 부동산 시장이며, 세부 지역까지 나누었을 때에는 분기별 평균 거래량이 1건에도 못 미치는 지역들이 존재하여 가격지수 산정에 어려움이 크다. 이와 같은 어려움을 극복하기 위해 베이지안 접근법에 기초한 구조적 시계열 모형을 활용하여 서울시 오피스 가격지수를 산정하였다. 구조적 시계열 모형의 활용은 자료 수 부족에 의한 자유도 문제를 일정 부분 해결할 수 있으며 인접 시점간 연결고리를 통해 지수의 안정성을 개선할 수 있는 이점을 가지고 있다. 이를 빈도주의 접근법에 기초한 기존의 지수 모형과 비교한 결과 지수의 추정성능에 큰 폭의 개선이 가능하다는 점을 확인하였다. 또한 로그 기준시점 대비 누적변동률이 아닌 로그 전분기 대비 변동률을 추정할 때, 그리고 가능도의 확률분포를 t-분포로 변경할 때 추가적인 추정성능 개선이 이루어지는 것으로 나타났다. 서울시 오피스 하위시장 가격지수를 산정하기 위해서는 구조적 시계열 모형에 추가적으로 계층적 구조를 도입하였다. 계층 모형의 활용으로 상·하위 시장 간 계층적인 구조를 가정하여 상위시장의 공통적인 가격 추세를 기초로 하위시장의 개별적인 추세를 반영하여 지수를 산정하면 관측된 자료에만 잘 맞는 지수가 산정되는 과적합의 문제를 개선할 수 있으며, 거래가 이루어지지 않은 시점에도 지수를 산정할 수 있는 이점이 있다. 기본적인 구조적 시계열 모형을 이용한 경우와 지수 산정 결과를 비교하였을 때, 지수의 통계적 신뢰도, 지수 변화, 모형의 예측력 등 전반적인 지수의 추정성능이 개선되는 것을 확인하였다. 이와 같은 계층 모형은 세부 지역별 가격지수를 산정할 때도 활용할 수 있다. 그러나 분기별 평균 거래량이 1건에도 못 미치는 지역의 경우 서울시 전체의 공통적인 추세로부터 분산된 세부 지역별 추세에 대한 정보가 부족하여 반대로 과소적합의 문제가 나타날 수 있다. 따라서 한 개의 계층을 추가적으로 도입하여 서울시-권역-세부 지역으로 이어지는 3수준 계층 모형을 활용하여 세부 지역별 가격지수를 산정하였다. 서울시-세부 지역의 구조를 가정한 2수준 계층 모형과 비교하여 3수준 계층 모형을 이용하는 경우에 추가적인 지수의 추정성능 개선이 이루어지는 것을 확인하였다. 본 연구에서는 서울시 오피스 시장을 대상으로 하여 권역 및 세부 지역별로 세분화된 신뢰도 높은 하위시장 가격지수를 산정할 수 있는 방법을 제시하였다. 특히, 지수의 추정성능을 비교 및 평가하기 위해 전통적인 평가 지표 이외에도 자료 수가 적을 때 더욱 중요하게 활용 가능한 예측력과 지수의 실용성 측면에서 중요한 지수 변화에 관한 지표를 활용하여 수치적으로 신뢰도 높은 지수 산정이 가능하다는 점을 보였다. 본 연구에서 제시하는 모형은 연구자의 연역적 선택에 따른 유연한 모형 수정이 가능하여 향후에도 오피스 시장에 국한되지 않고 다양한 부동산 유형과 하위시장의 구분에 확대 및 발전시켜 적용할 수 있는 활용성 측면에서의 이점이 있다.