초록

본 연구원에서는 2000년에 시장전망연구의 첫 단계로 주택부문에서 ARIMA 모형을 기초로 한 개입분석모형, 변환함수 모형 등의 단기예측모형을 구축하였고, 토지부문에서는 토지시장의 구조변화 검증과 ARIMA모형 및 VAR 모형을 구축하였다. 금년에는 토지부문과 주택부문을 함께 고려한 "통합 VAR 모형"을 시도하였으며, 추정결과를 토지 및 주택가격 예측에 활용하였다. VAR 모형은 변수간 상관관계 및 시차상관관계를 이용하여 구성된 다변량시계열모형으로서, 모형내 변수들의 시차관계를 이용한 예측 뿐만 아니라 충격반응함수를 추정함으로써 정책변수의 파급효과 분석이 가능하다는 장점이 있다.

본 연구는 VAR모형의 구축에 변수선정의 이론적 측면을 보완하기 위하여 노력하였다. 부동산부문과 거시경제의 연계모형에 대한 기존연구 결과들과 더불어 제2장에서 행한 부동산 부문과 거시경제변수와의 관계 분석을 통하여 분석대상 변수의 집합(Pool)을 구성하였다. 그리고, 제3장에서는 선정된 분석 대상변수를 중심으로 각 변수의 관계를 분석한 후 제4장에서 예측을 위한 VAR 모형을 구축하였으며, 마지막으로 제5장에서는 구축된 모형을 활용하여 충격반응분석과 2002년 토지 및 주택가격을 전망하였다.

제2장 "부동산시장 결정요인"에서는 부동산시장을 이해하기 위하여 부동산부문이 거시경제에서 차지하는 생산 및 소비의 역할과 투자경제 주체들의 자산포트폴리오 구성에 있어서 역할을 살펴보았다. 그리고, 부동산 부문에 영향을 미치는 요인을 구체적으로 예시하고자, 부동산 시장 참여자의 행태를 분석하였다. 먼저, 사용자비용의 시계열분석을 통한 주택점유형태 선호도 분석 결과, 외환위기 직후에는 주택가격의 급락과 고금리로 인하여 주택보유에 대한 사용자비용이 급격히 증가하였으나 2001년의 경우 저금리 및 주택가격의 급등으로 주택보유의 사용자비용이 마이너스로 나타났다. 하위시장별로는 대체적으로 연도별 추이는 유사하나 정도의 차이가 나타났다. 2001년 서울의 경우 연립 및 아파트 보유가 유리하며, 단독주택은 점유형태가 거의 무차별하였으며, 전국 아파트의 경우에는 규모에 관계없이 주택보유가 유리하지만, 특히 중소형 아파트의 경우는 보유에 따른 사용자비용이 마이너스로 나타났다.
다음으로 부동산을 포함한 포트폴리오의 기간별 실증분석 결과 전반적으로 채권투자가 수익성이 있고 안전한 것으로 나타났으며, 주택가격 상승기에는 주택을 소유하는 것이, 주택가격 안정 및 하강기에는 전세에 거주하는 것이 유리하였다. 반면에, 주식투자는 수익의 진폭이 크며, 위험도가 높은 것으로 파악되었다.

제3장 "부동산시장 분석"에서는 선행연구에서 도출된 변수를 중심으로 각 변수간 관계성을 살펴보았다. 토지부문과 주택부문을 포함한 부동산 지표와 거시경제 지표간의 동후행성 분석을 통해 토지가격과 주택가격이 실물경제활동을 나타내는 거시지표와는 인접한 동후행성을 보이고 있으나, 주식가격 및 회사채수익률 등 자산구성에 영향을 주는 변수들에는 후행하는 것으로 밝혀졌다. 이는 부동산에 대한 수요의사결정과정이 자산선택행위와 예측의 영향을 많이 받는다는 사실을 보여주는 것으로, 일반경기에 선행하여 주식시장이 활황이 되고 시차를 두고 일반경기가 살아나며, 이는 생산활동을 위한 설비투자 수요 증대로 이어져 부동산시장이 활성화되는 상황이라고 할 수 있다.

제4장 "부동산 부문의 VAR 모형 구축"에서는 VAR 모형의 기법과 계절조정에 대하여 검토하였으며, 제3장에서 선정된 변수를 중심으로 그랜저-심즈 인과 관계검정(Granger-Sims Causality Test)을 통하여 VAR 모형 구축에 사용될 변수(토지가격, 주택가격, 명목GDP, 소비자물가지수, 회사채수익률)를 선정하였다. 그리고, 적절한 VAR모형을 구축하기 위하여 가장 간단한 계절조정 방법인 전분기대비 자료에 계절더미를 도입하여, 토지부문과 주택부문을 분리하여 추정하는 경우와 통합하여 추정하는 경우의 예측력을 각각 비교 검토하였다. 또한 전년동분기로 계절조정한 모형과 X-12 ARIMA에 의해 계절조정한 모형의 예측력을 비교하였다. 그 결과 토지와 주택을 한 모형에서 예측하고 X-12 ARIMA 방법으로 계절조정한 모형의 예측력이 가장 우수한 것으로 나타났다.
그러나, 부동산지표를 예측하기 위해서는 미래 지표들에 대한 정도 높은 예측과 더불어 관련 거시경제변수의 다양한 변화에 따라 부동산 지표가 어떻게 반응하는가에 대한 평가가 있어야 한다. 즉, 정책결정과 무관한 무조건부 전망과는 달리 조건부전망에 의한 부동산지표를 예측하여, 여러 가지 정책경로에 따른 다양한 전망결과를 비교·검토하는 것이 필요하다. 이를 위해서 향후 VAR모형을 더욱 개선하여 Bayesian VAR 모형의 활용방안을 검토하는 것도 유용할 것으로 판단된다. 그리고, 모형의 개선과 더불어 민간에서 개별적으로 생산되는 부동산 정보를 표준화하고 상품화하기 위해서는 부동산 경기종합지수를 개발하는 노력이 필요할 것이다.

제5장 "VAR모형의 활용"에서는 제4장에서 구축한 모형을 이용하여 충격반응분석을 하였으며, 2001년 토지·주택시장의 최근 동향을 분석하고 2002년 토지·주택시장을 전망하였다. 충격반응분석 결과, 회사채 수익률의 충격은 주택가격과 토지가격 변화율에는 장기적으로 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 전세가격변화율에는 단기적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 그리고, 명목GDP 변화율의 충격은 주택 매매 및 전세 가격 변화율을 약화시키나, 토지가격변화율은 증대시키는 것으로 나타났다. 다음으로, VAR 모형과 최근 토지·주택시장 동향을 통해 예측된 전망치는 2002년 토지가격은 2.6%(서울 2.8%, 주거지역 3.4%, 상업지역 1.4%, 공업지역 2.2%, 녹지지역 3.3%), 주택가격은 5.8%(서울 6.8%, 아파트 7.2%), 전세가격은 10.8%(서울 13.0%, 아파트 12.7%)로 상승하는 것으로 예측되었다.
2001년에는 토지시장의 안정세 속에 주택가격 및 전세가격의 급등과 전세의 월세전환 등의 움직임으로 주택시장이 예년과 달리 활발하였다. 금년의 주택수요 증대는 1) 신규주택공급의 한계로 인하여 신규주택투자보다는 2) 전세가 상승에 따라 대출을 통한 자가수요의 증대와 3) 여유자금으로 기존 소형주택 매입을 통한 투자수요가 활발하였다. 따라서 내년에는 신규주택공급이 확대될 것으로 예상되며, 시장수요를 과다 추정한 공급의 확대는 향후 미분양 증가로 우려된다. 그리고, 전세가격의 지속적인 상승과 이에 따른 월세전환으로 세입자의 주거비부담이 증대할 것이므로, 실수요자의 자가마련을 위한 자금지원, 대출 상환금에 대한 소득세 공제의 확대로 주택구입의 초기부담을 완화하고, 내집마련이 어려운 저소득층을 위해서는 금년도에도 추진되었던 공공임대주택, 특히 국민임대주택 공급확대가 지속되어야 할 것이다.
2002년은 주택부문에 대한 유동성 장세의 감퇴로 금년과 같은 활황세를 보이지는 않을 것이나 경기회복에 따른 실수요의 증대, 전세입자의 자가마련, 주택금융의 확대 등 주택수요의 증대요인은 여전히 상존할 것으로 보인다. 한편으로 주택경기 활성화를 위해 시행되었던 대책들이 2001년 말로 완료되거나 또는 남아있게 됨에 따라, 경기침체기에 도입되었던 이들 대책들이 시장상황이 변화된 현재에도 계속 유지될 것인가에 대한 재검토가 필요하다. 또한 금년 7월부터 새로이 도입된 부동산투자회사제도가 회사형 임대사업자의 출현에 기여함으로써 주택임대시장의 안정에 기여할 수 있도록 기반구축에 정부의 노력이 필요하다.