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주택시장 경기동향 및 단기전망 연구

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서명사항
서명 주택시장 경기동향 및 단기전망 연구
저자사항
글쓴이(연구진) 윤주현
글쓴이(연구진) 김혜승
과제구분(collection) 정책
TOT 장르 연구보고서
발행사항
발행일 20001231
형태사항
페이지 수 102
가격 6000
보고서번호 국토연 2000-53
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초록 일부

주택시장의 동향 및 전망은 주택시장 참여자 모두의 행동을 결정하는데 중요한 영향을 미치게 된다. 즉 주택건설업체는 주택건설공급계획의 수립을 위하여, 주택수요자 및 투자자는 주택구입 또는 주택투자의 결정을 위하여, 그리고 주택정책 당국자는 주택시장 안정 및 지원 대책마련을 위하여 주택시장의 움직임에 대한 파악이 요구되고 있는 것이다.
이러한 필요성에 따라 본...

초록 전체

주택시장의 동향 및 전망은 주택시장 참여자 모두의 행동을 결정하는데 중요한 영향을 미치게 된다. 즉 주택건설업체는 주택건설공급계획의 수립을 위하여, 주택수요자 및 투자자는 주택구입 또는 주택투자의 결정을 위하여, 그리고 주택정책 당국자는 주택시장 안정 및 지원 대책마련을 위하여 주택시장의 움직임에 대한 파악이 요구되고 있는 것이다.
이러한 필요성에 따라 본 연구에서는 주택시장의 경기동향 및 전망에 관한 지속적인 연구의 초보적인 단계로 우선 주택경기를 정의하고, 주택시장의 움직임을 분석하기 위한 단기모형을 개발하며, 그것을 토대로 2001년의 주택시장을 전망하였다.
주택경기란 주택부문의 총체적인 경제활동의 움직임이라고 정의할 수 있다. 여기에서 경제활동이란 이익추구 또는 효용극대화를 위하여 취하는 시장참여자들의 행동이 집단적으로 나타나는 현상으로 주택을 구입하는 행위가 주택수요자의 경제활동인 반면 주택공급자의 경제활동은 주택을 건설하는 것이라 할 수 있다. 이러한 주택의 수요자와 공급자의 경제활동으로 주택시장에 나타나는 경제활동의 현상으로 주택가격 및 주택거래 등을 들 수 있다. 
주택경기의 현상태가 어떠한지 또 앞으로 주택경기의 향방이 어디인지를 파악하기 위해서는 주택경기를 정확하게 나타내 주는 지표를 작성해야 할 것이다. 본 연구에서는 이러한 종합적인 주택경기지표를 작성하는 작업은 후속 연구로 남겨두고 우선적으로 개별지표인 주택가격의 움직임을 통하여 주택경기의 단기전망을 시도하였다. 이는 주택가격이란 모든 주택시장 참여자들의 활동 및 경제여건 등을 반영하는 척도로서 이미 기존연구에서 많이 사용되었고, 일관성과 신뢰성을 가진 주택가격지수통계자료에 대한 접근이 보다 용이했기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 주택매매가격 및 전세가격에 대한 단기전망을 위한 시계열분석모형의 구축에 주력하였다.
우선 주택가격지수로 이루어진 시계열이 안정적 확률과정으로 변형될 수 있다는 전제하에 안정적 시계열을 대상으로 시계열분석에서 많이 이용되고 있는 방법인 단변량 ARIMA모형을 개발하였다. 다음으로 시계열의 특정기간에 대해 일종의 더미변수를 적용하여 외부적인 충격의 파급효과를 ARIMA모형에 반영하여 설명력과 예측력을 제고시키는 개입분석모형을 개발하였다. 이러한 개입분석모형의 구축과 더불어 주택가격에 영향을 주는 여타 경제변수에 대한 분석을 포함한 변환함수모형을 구축하여 2001년도 주택가격을 전망하였다.
Box-Jenkins에 의해 체계화된 시계열분석기법인 ARIMA 모형은 불안정한 시계열을 안정화시키고, 여타 추가적인 정보없이 그 특성치의 단기예측값을 파악하는데 유용한 통계적 방법이다. ARIMA모형에 의한 단기예측절차는 우선 시계열을 안정적으로 만든 후 AR과 MA차수를 선택하여 모형을 식별하고, 식별된 모형에 포함된 파라미터를 추정하며, 추정된 모형의 적합성을 검정하는 진단과정을 거친 후 이러한 진단을 통과한 모형을 이용하여 예측을 하는 순으로 이루어진다.
개입분석모형은 기본적으로 시계열의 특정기간에 대하여 일종의 더미변수를 적용하여 외부적인 사건 및 개입의 파급효과를 ARIMA모형에 반영하여 설명능력과 예측능력을 제고하는 것을 목적으로 하는 모형으로 개입변수에는 일반적으로 계단형 개입과 충격형 개입이 있다. 개입변수들을 찾아내는 절차는 우선 시계열에 대한 적절한 ARIMA모형을 개발한다. 다음으로 각 기간에서 회귀계열을 통해 특이점의 존재여부를 검정하고, 특이점의 가능성이 있는 경우 잔차를 조정하며, 모든 가능한 특이점이 발견될 때까지 이러한 탐색을 반복한다. 이렇게 발견된 특이점들을 변환함수모형에 개입변수로 포함시킨다.「노이즈」모형은 특이점에 대해 조정된 원계열로부터 식별될 수 있다. 
변환함수모형은 하나의 산출시계열을 그것 자체의 과거 값들 및 하나 이상의 투입시계열의 값들의 함수로 설명하는 시계열모형이다. 하나 이상의 투입시계열(X)의 함수인 산출시계열(Y)이 있다고 할 때 변환함수란 산출시계열과 투입시계열 각각간에 측정할 수 있는 관계를 설명해 준다. 산출시계열이 투입시계열에 의해 설명될 수 있는 부분과 산출시계열과의 차이를 「노이즈」라고 한다.「노이즈」는 그 자체가 확률적(stochastic)이므로 ARIMA 모형에 의해 나타낼 수 있다. 변환함수와 「노이즈」모형이 결합된 모형을 일반적으로 변환함수모형이라고 한다. 변환함수모형의 구축과정은 다음과 같다. 우선 모형식별과정으로 모형형태를 식별하는 방법에는 사전백색화/교차상관법과 코몬필터/최소자승법 등이 있다. 식별 목적은 주어진 시계열 변수들에 대해 적절한 예비적인 모형형태 하나를 선택하는 것이다. 다음으로 식별된 예비모형의 계수를 추정하고 추정된 모형에 대한 진단과정을 거친 최종모형을 이용하여 산출계열의 예측치를 구한다.
본 연구에서는 이러한 세 가지 형태의 모형 중 우선 주택가격의 향후 3개월까지의 초단기예측을 위해서는 모형의 적합성 및 예측력 검정을 통하여 ARIMA모형보다 우수하다고 평가된 개입분석모형을 이용하였다. 이 때 지역별(전도시, 서울시, 광역시), 주택유형별(종합, 아파트) 매매 및 전세가격의 초단기전망을 시도하였으며, 월별 자료를 이용하여 향후 3개월(2000년 7월∼9월)까지를, 분기별 자료를 이용하여 향후 2분기(2000년 3/4분기∼4/4분기)까지를 예측하였다. 예측결과를 요약하면 분기별 자료를 통한 예측치에 비해 월별 자료를 통한 예측치가 더 나은 결과를 보였다. 95%의 신뢰구간에서 서울(종합)과 광역시(아파트)의 3/4분기 전세가격 예측치를 제외한 모든 실제치가 포함되었다. 따라서 개입모형에 의한 주택 및 전세가격의 단기전망은 95% 이상의 신뢰도를 지닌 예측치를 제시하여 주고 있다고 할 수 있다.
반면 2001년의 주택가격을 예측하기 위해서는 여러 가지 투입계열을 포함하되 연구자의 판단을 반영하면서 예측력을 향상시켜보고자 변환함수모형을 이용하였다. 주택가격이 수요, 상대가격 및 공급의 함수라고 보고, 수요측면을 나타내 주는 변수로는 거시경제변수인 실질GDP와 통화량(M2)을, 상대가격 변수로는 소비자물가지수를, 그리고 공급변수로는 주거용건축허가면적을 채택하였다. 이와 더불어 1997년말부터 시작된 외환금융위기를 반영할 수 있는 개입변수도 투입계열로 포함시켰다. 산출계열인 주택가격자료는 주택은행에서 발표하고 있는 분기별 전도시와 서울의 매매 및 전세 가격지수를 이용하였다. 이 때 통계자료의 한계상 월별자료가 아닌 분기별 자료를 이용하였고, 각 산출 및 투입계열로는 수준변수가 아닌 전분기대비변화율을 사용하였다. 이 때 1986년 2/4분기부터 1998년 4/4분기까지의 자료를 이용하되 전도시와 서울의 매매 및 전세 가격지수 즉 네 가지의 산출계열 각각에 대해 5개의 투입시계열을 가지고 여러 가지의 투입계열의 조합을 만들어 변환함수모형을 다양하게 식별, 추정하고 진단과정을 거친 후 예측력이 가장 좋은 모형을 선정하였다. 이렇게 선정된 모형을 토대로 1986년 2/4분기부터 2000년 2/4분기까지 분기별 자료를 이용하여 2001년의 주택가격을 전망하였다. 이 때 예측기간(2000. 3/4∼2001. 4/4)동안의 투입계열의 예측치 중 실질GDP 및 소비자물가지수의 경우는 KDI의 발표자료를 이용하였고, 나머지의 경우에는 각 투입계열의 ARIMA모형에 의한 예측치를 적용하였다.
이렇게 전망한 결과는 다음과 같다. 

< 중 략 >

목차 일부

서문    ⅰ
   초록    ⅲ

제 1 장 서  론

1. 연구의 배경 및 목적    1
2. 주택경기의 정의 및 연구의 범위    2
1) 일반경기의 정의 및 경기지표     2
2) 주택경기의 정의    3
3) 연구의 범위    4

제 2 장 단기예측기법의 검토

1. 선행연구의 검토 및 시사점    7
1) 선행연구의 검토    7
2) 시사점    13
2. ARIMA(Autoregressive...

목차 전체

서문    ⅰ
   초록    ⅲ

제 1 장 서  론

1. 연구의 배경 및 목적    1
2. 주택경기의 정의 및 연구의 범위    2
1) 일반경기의 정의 및 경기지표     2
2) 주택경기의 정의    3
3) 연구의 범위    4

제 2 장 단기예측기법의 검토

1. 선행연구의 검토 및 시사점    7
1) 선행연구의 검토    7
2) 시사점    13
2. ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average)모형    14
1) ARIMA 모형이란    14
2) ARIMA 모형의 구축    16
3. 개입분석(Intervention Analysis)모형    21
1) 개입분석모형이란    21
2) 개입분석모형의 식별절차    24
4. 변환함수(Transfer Function)모형    25
1) 변환함수 모형이란    25
2) 변환함수모형 구축과정    27

제 3 장 주택가격 단기예측모형의 선정

1. ARIMA모형 및 개입분석모형의 분석사례    33
1) ARIMA모형의 분석사례    33
2) 개입분석모형의 분석사례    37
3) ARIMA모형 및 개입분석모형의 분석결과 종합    40
2. 변환함수모형의 분석사례    41
1) 변환함수모형의 식별, 추정 및 진단결과     42
2) 변환함수모형의 예측력 분석    47

제 4 장 단기예측모형에 의한 주택가격 전망

1. 개입분석모형을 이용한 주택가격의 초단기전망    51
2. 변환함수모형을 이용한 2001년 주택가격 전망    55

제 5 장 단기예측모형의 활용 및 향후 과제

1. 2001년 주택시장 동향 및 전망    59
1) 주택시장동향    59
2) 주택시장의 여건    64
3) 2001년 주택시장 전망    66
4) 정책적 시사점    67
2. 향후 과제    68


참고문헌    69
ABSTRACT    73
부록    75