우리나라 지역별 아파트가격의 장단기 동태분석
Analysis of the Long-Run and Short-Run Dynamic Properties of Regional Apartment Prices in Korea
- 주제(키워드) 시장균형가격 , 가격조정모형 , 계열상관 , 가격거품 , 주택공급함수
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 김경환
- 발행년도 2010
- 학위수여년월 2010. 8
- 학위명 박사
- 학과 및 전공 일반대학원 경제학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000046209
- 본문언어 한국어
초록/요약
본 연구에서는 우리나라 대도시지역의 아파트가격 장․단기 동태특성을 분석하고 경제적, 정책적 함의를 도출하고자 하였다. 장기 동태특성을 살펴보기 위하여 수요․공급의 균형조건을 이용한 축약형방정식으로부터 시장균형가격을 추정하였으며, 단기 동태특성을 파악하기 위하여 가격조정모형을 설정하고 부동산가격의 단기 동태특성을 계열상관과 균형으로의 복귀율 관점에서 분석하였다. 아울러, 장․단기 모형으로 설명할 수 없는 가격변동 부분을 가격거품으로 정의하고 아파트가격의 거품존재 유무를 공적분검정법을 이용하여 검정하였다. 또한, 지역별 아파트가격의 장․단기 동태특성에 차이가 존재하는 구조적 원인 중 공급측면이 있을 수 있으므로 지역별 주택공급함수를 추정하고 주택공급의 가격탄력성을 비교분석하였다. 시장균형가격 추정 결과 모형의 설명력이 매우 높았으며, 모든 계수의 추정치가 예상부호와 일치하고 1% 이내의 유의수준을 유지하였다. 가격조정모형의 추정 결과 계열상관은 전 지역 평균 0.426, 균형복귀율은 0.015로 추정되었다. 추정 값에 따른 동태구역별 분포는 비진동․수렴의 경우가 69.2%로서 가장 많았으며, 비진동․발산의 경우가 21.3%로서 다음으로 많았다. 진동(사이클)․수렴의 경우와 진동(사이클)․발산의 경우는 각각 7.8%와 0.8%로서 표본집합 중 총 8.6%가 거미집현상을 보였다. 표본기간 동안 서울지역 아파트의 실제매매가격과 시장균형가격과의 차이 즉, 총 편차는 평균적으로 0.98%이었으며, 이 편차 중 가격조정모형에 의해서 설명된 부분이 0.90%, 가격조정모형에 의해 설명되지 않는 부분은 0.08%였다. 즉, 서울의 경우 실제매매가격과 시장균형가격과의 차이 중 대부분이 부동산시장에 내재된 마찰에서 야기된 순환변동에 기인한다는 것을 알 수 있었다. 거품존재 유무를 파악하기 위하여 표본 전체기간에 대한 검정과 전체기간을 두 기간으로 나눈 부분검정을 실시한 결과, 5% 유의수준에서 서울지역 아파트 실질매매가격과 가격조정모형에 입각한 아파트가격 추정치 사이에 공적분관계가 있는 것으로 나타났다. 이는 표본기간 중 서울지역의 아파트가격은 거품이 지속되지 않았으며, 설명 가능한 메커니즘에 의해 결정되었다는 것을 의미하는 것으로서 총 편차의 분해 결과와 같다. 저량조정모형에 의한 주택공급의 가격탄력성 추정결과, 수도권지역의 주택공급의 가격탄력성은 0.3으로서 가격변화에 대하여 대체적으로 비탄력적이었으나, 지방 5대도시의 탄력성은 3.6으로서 수도권 지역에 비하여 훨씬 탄력적인 것으로 나타났다.
more초록/요약
This paper analyzes the long-run and short-run dynamic properties of apartment prices in Korea metropolitan areas and tries to deduce the major economic and political implications. In order to analyze the long-run dynamic characteristics of apartment prices, market equilibrium prices are estimated by using a reduced-form equation arising from the equilibrium condition of demand and supply. For analyzing the short-run dynamic features of apartment prices, a price adjustment model is built and estimated on the standpoints of serial correlation and mean reversion. Furthermore, those parts of prices that cannot be explained by the long-run and short-run models are treated as price bubbles, and the existence of price bubbles is tested by cointegration tests. Since one of the possible reasons for the difference of regional dynamic properties of prices is the supply-side, regional housing supply functions are estimated and the price elasticities of regional house supply are compared. In the first-stage of analysis, a market equilibrium equation is estimated by using quarterly data. The results suggest that the sample regression line fits the data very well and all variables in the equation have the expected signs and are statistically significant at the 1% level. The second-stage of analysis uses the estimates of the equilibrium prices from the first-stage. The empirical results show that house prices exhibit a strong serial correlation with a coefficient of 0.426, and the rate of mean reversion is 0.015. The realizations of the estimated serial correlation and mean reversion are spread over four regions. Sixty-nine point two percent of observations lie in the no-oscillation and convergent region. Another 21.3% falls in the no-oscillation and divergent region. A total of 8.6% of the cases shows cob-web phenomena. That is, 7.8% of the realizations are in the oscillation, convergent region, and the remaining 0.8% of the cases lie in the oscillation, divergent region. The breakdown analysis quantifies the cyclical and bubble components of apartment price deviation from their fundamental values. In Seoul, the gap between actual and fundamental values was 0.98%, and mainly driven by the cyclical component due to intrinsic housing market frictions. The null hypothesis that there is no cointegration relationship between the actual prices and estimated prices obtained by the price adjustment model was rejected. Which means that during the sample period in Seoul, the movements of apartment price can be largely explained by the long-run and short-run models, and there have been no sustainable apartment price bubbles. This result is consistent with the one of the breakdown analysis. Also, according to the estimates of the stock adjustment model, the price elasticity of the housing supply in five local large cities is 3.6 which is far more than the price elasticity of the capital areas, which is 0.3.
more