초록
주택가격은 거시경제상황을 나타내는 다양한 변수들과 밀접한 관계를 지니고 있다. 다수의 선행연구에서는 경제상황 변화 하에서의 주택가격 행태나 여러 변수들과의 관계성에 초점을 맞추고 있다. 본 논문에서는 선행연구를 참고하되 데이터에 근거한 새로운 시각의 실증분석을 실시하고자 하였다. 주택가격에 미치는 잠재적 영향요인들 중 정책금리에 초점을 맞추고 금리충격에 대한 여타 주요 변수들의 비선형적 반응 행태를 분석하였다. 데이터마이닝 기법 중 하나인 랜덤 포레스트 알고리즘을 이용하여 선행연구에서 제시되었던 거시경제변수들의 변수 중요도 점수를 산출하였다. 이 과정을 통해 변수를 선택한 뒤, 비선형성을 포착할 수 있는 모형을 사용하여 충격반응을 산출하였다. 동 모형에 따르면 주택가격의 경우에 있어서 금리 인상 시에만 충격반응이 유의미하게 나타났다. 특히 기존 전통적 VAR(vector autoregression) 방법론에서 포착하지 못한 비선형적 특징에 기인하여 금리 인상 충격의 크기가 커질 경우 그 효과가 정률적으로만 증가하는 것이 아니라 그 이상 증폭될 수 있다는 분석 결과를 얻었다. 이러한 파급효과의 비선형성, 비대칭성은 정책 수단으로서의 금리를 보다 신중한 시각에서 접근해야 함을 의미한다고 하겠다.
Housing prices are closely related to various variables that indicate macroeconomic conditions. In this paper, empirical analysis based on data is performed referring to previous studies. Focusing on the policy interest rate among the factors affecting the housing price, the non-linear impulse responses of other variables to the interest rate shock are analyzed. Using the random forest algorithm, the variable importance scores of the macroeconomic variables presented in the previous studies are calculated. After selecting the variables through this process, the impulse responses are calculated using a model that can capture non-linearity. According to the model, the responses of housing prices to the policy rate is only significant when the rate is raised. Especially, the impulse response is amplified when the shock increases due to the non-linear characteristics that can not be captured by the traditional VAR methodology. The analysis results suggest that the interest rate as a policy instrument should be approached from a more cautious perspective.