부동산시장은 경제의 중심 요소 중 하나로, 거래량과 가격 변동 등이 직접적인 영향을 미친다. 특히, 부동산시장은 경제 지표 외에도 정책이나 심리에 따라 변동하는 경향이 있어 심리적 요인의 변화와 분석에 대한 요구가 지속된다. 본 연구는 소비자 심리지수(CCSI)와 부동산시장 소비심리지수(REI) 간 상관관계를 분석하여 부동산시장의 건정성 유지 및 효율성 향상에 기여하고자 한다. 본 연구에서는 선형 회귀분석 및 상관분석을 통해 소비자 심리지수와 부동산시장 소비심리지수 간 연관성 연구를 진행했다. 경제적 상황 및 소비자 심리 변화가 부동산시장 소비심리지수에 영향을 미친다는 것을 보여주며, 이는 부동산시장의 예측과 전략 수립에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
부동산 산업은 경제와 높은 상관관계를 갖는 기초산업이다. 과거 20년 동안 중국경제성장을 가속화하면서 부동산 산업도 큰 변화를 보이고 있다. 이에 본 연구는 기존 경제성장지표인 GDP, 소득, 부동산 가격 및 금리 등 거시경제요인이 주택시장 가격상승을 종합적으로 설명하지 못한 점을 감안하여 행동경제학에서 심리지수가 주택시장에 미치는 영향을 분석한다. 방법론적으로 주성분분석법(PCA)을 활용하여 중국심천지역을 중심으로 부동산시장 수요자 심리지수 및 공급자 심리지수를 각각 도출하고 벡터자기회귀(VAR)모형을 통해 심리지수가 주택수익률에 대한 영향을 실증분석으로 진행한다. 그 결과 공급자의 심리는 주택시장에 긍정적인 영향을 미친 반면, 수요자의 심리는 부정적인 영향을 미치고 있다. 또한 공급자의 심리가 높은 경우에는 수요자의 심리가 높은 경우와 다른 영향을 미치고 있은 것을 밝혔다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권6호
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pp.1335-1351
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2015
경기상황에 대한 기업과 소비자들의 인식을 효과적으로 파악하기 위해 기업경기실사지수 (BSI)와 소비자동향지수 (CSI)를 편제하고 있는 한국은행은 2012년부터 이 두 지수를 합성한 경제심리지수 (ESI)를 추가로 개발하여 발표하고 있다. ESI는 그 유용성을 인정받고 있으나 지수의 예측력 측면에서 개선의 여지가 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 ESI에 대해 유용성 평가 작업을 실시하고 그 결과를 토대로 현행 ESI의 편제방식의 개선 또는 보완 방법을 모색하였다. 실증분석 결과 ESI 구성요소의 최적 가중치 탐색과정에서 슬라이딩 윈도우 방법을 이용한 동적 최적 가중치 탐색은 기존 ESI의 구성방식을 보완하거나 또는 경제상황을 고려하여 ESI 구성항목들의 가중치를 부여하고자 할 때 매우 유용한 방법이라고 판단할 수 있었다.
경기를 보다 정확하게 예측하고 대응하기 위해서는 실물경기지표뿐만 아니라 기업과 소비자의 주관적이고 심리적인 판단 즉 경제체감을 파악하여 분석할 필요가 있다. 따라서 이 연구에서는 기업경기 및 소비자 전망조사의 통계자료들을 활용하여 경제체감(Economic Sentiment) 측정을 시도하였으며, EU 접근방식을 적용하여 2003년 1월부터 2005년 3월까지 우리나라의 경제체감지수(ESI)를 작성하였다. 작성한 지수의 상관분석 결과는 경제체감지수(ESI)가 양호한 선행지표로서 기능할 수 있음을 시사하고 있다.
기업가들은 일반적으로 기업의 성장을 위하여 국내외 경제동향에 대하여 면밀한 분석과 판단 및 예측을 하고 기업의 경영 활동에 반영한다. 기업가들의 이와 같은 종합적인 판단, 예측, 계획 등은 생산, 투자, 고용 등 기업의 경제활동에 영향을 미치게 되며, 국민경제 전체의 경제활동 수준이라 할 수 있는 경기에도 큰 영향을 미치게 된다. 기업경기 실사지수(Business Survey Index; BSI)는 이러한 기업가의 주관적이고 심리적인 요인에 대한 정보를 수집하여 경기분석에 활용하고자 하는 필요성에 의해 작성되었다. 기업경기실사지수는 과거 외환위기를 전후한 경기변동기에서 경제예측을 위한 단기시계열 모형의 매우 유용한 변수로 이용되었다. 최근의 금융위기는 과거 외환위기 당시와 유사한 급격한 경기변동올 수반하연서 기업정기실사지수의 경제예측변수로서의 중요성을 재차 부각시졌다. 본고에서는 이와 같이 유용성이 높아지고 있는 경제심리지표로서 기업경기실사지수의 의미에 대해 개괄하고 동 지수에 영향을 미치고 있는 요인에는 어떠한 것들이 있는지 살펴보았다. 분석을 위해 GUIDE 회귀나무 알고리즘을 이용하였으며, 분석한 결과 다양한 경제변수틀 중 제조업 가동률 및 소비재 판매액 등 기업의 활동과 직결된 지표와 더불어 kospi와 환율 등 금융시장의 안정성과 관련된 지표도 경제심리에 영향을 미치는 변수로 나타났다.
본 연구는 선행연구들과 달리 경제변수로 설명할 수 없는 경제주체들의 심리적 요소가 주가에 영향을 미칠 수 있다는 관점에서 주가와 거시경제변수 및 경제주체들의 기대심리간의 장기 균형 및 동학구조관계를 분석한다. 주가는 기업의 내재가치를 나타내며 이는 상당부분 현재와 미래의 경제상황에 의해 영향을 받을 것이다. 미래경제상황을 정확히 예측할 수는 없으나 경제 주체들은 미래경제상황을 예측하게 되며 그 예측은 주가에 반영될 수 있다. 검증결과 BSI 전망치와 같은 경제주체들의 기대심리가 주가결정에 가장 중요한 단일 변수인 것으로 나타났다. 이변량 공적분검증을 실시한 결과 실질주가지수는 BSI와 장기균형관계에 있는 반면 다른 거시경제변수와는 공적분관계에 있지 않은 것으로 나타났다. 다변량 공적분분석에서도 BSI가 포함된 경우에만 KOSPI/P와 장기균형관계에 있는 것으로 나타났다. 벡터오차수정모형으로 동태적 관계를 분석한 결과, 이변량과 다변량 분석 모두에서 이들 두 변수의 오차수정항이 통계적으로 유의하여 장기균형으로부터 이탈에 대하여 상호 조정하는 것으로 나타났다.
기존의 연구논문들에서는 1975년부터 1992년 사이의 OECD 국가들에서 집권정부별 국민들이 느끼는 행복감을 알아보기 위한 분석들이 주로 이루어졌다. 이러한 행복감을 알아보는 데에는 특히 인플레이션율과 실업률이 주요 변수로 활용되고 있다. 각국별로 살펴볼 때, 진보정부의 경우에 있어서는 실업률에 더 주안점을 두는 반면에 보수정부는 인플레이션율에 더 민감하게 대처함을 알 수 있었다. 이러한 점들을 살펴보면, OECD 국가들에서 빈곤층은 진보정부를 선호하고 상대적으로 소득수준에서 상위계층은 보수정부를 선호할 것으로 추정된다. 이 논문에서는 한국의 경우 시계열 관계상 진 보정부와 보수정부로 나누지 않고 행복감에 대하여 소비자심리지수를 대용변수로 사 용하였을 경우 경기회복에 따른 산업생산 증가와 이를 위한 정부지출이 중요한 변수 임을 알 수 있었다.
경제적성과는 생산자, 소비자, 정부 등과 같은 경제주체들이 생산, 투자, 소비 등의 활동을 얼마나 유기적이며 효율적으로 잘 하느냐에 달려있고, 소비자전망조사는 경제주체 중 소비자의 향후 경기 및 소비에 대한 심리를 조사하고 이를 지수화하여 소비 및 경기 예측자료로 활용하는데 그 목적이 있다. 이렇게 작성된 소비자기대지수와 소비자평가지수는 서로 높은 상관관계를 가지고 움직이며, 이들의 차는 동행지수 순환변동치보다 3개월 정도 선행하는 것으로 나타났다. 또한 소비자기대지수는 계절성 검토결과 계절성이 있으며, 원계열보다 계절조정계열이 움직임이 뚜렷하며, 동행지수 순환변동치와 비교결과 선행성도 더 큰 것으로 나타났다. 이외에도 소비자기대지수는 소비관련 지표인 GDP 민간소비와 가계소비지출과도 서로 상관관계가 있는 것으로 나타나 정보변수로서의 유용성이 있는 것을 확인하였다.
부동산 시장은 다양한 요인에 의해 가격이 결정되며 거시경제 변수뿐 만 아니라 뉴스 기사, SNS 등 다양한 비정형 데이터의 영향을 받는다. 특히 뉴스 기사는 국민들이 느끼는 경제 심리를 반영하고 있어 부동산 가격에 영향을 크게 미치는 변수라고 판단된다. 본 연구에서는 뉴스 기사의 세분화된 감정 분석을 통해 전통적인 분석 방법보다 더 의미 있는 결과를 얻을 수 있는 부동산 가격 예측 모델을 생성하였으며 뉴스 기사로부터 심리 지수를 산출하기 위해 생성 AI 를 활용하였다. 제안하는 매매가격지수 예측 모델을 통해 부동산 시장과 뉴스 기사와의 관계성에 대해 파악할 수 있으며, 사회/경제적 동향을 반영한 부동산 가격 변동을 예측할 수 있을 것으로 보인다.
경제주체들의 경기상황에 대한 판단 및 전망은 경기변동에 영향을 미치므로 경기심리지수와 거시경제지표들 간에는 밀접한 관련성을 나타내는 것으로 알려져 있다. 경기선행지표로 국내에서 많이 사용되는 경기심리지수에는 소비자동향조사, 기업경기조사, 경제심리지수가 있다. 그러나 설문조사를 통해 생성된 지수는 자료의 성격상 속보성이 떨어지는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 정형데이터의 한계를 보완할 수 있도록 비정형데이터에서 정보를 추출해 경기심리지수를 생성하고, 경제분석에서의 활용 가능성을 검토하였다. 민간소비와 관련된 실물지표에는 소매판매업지수와 서비스업생산지수를 사용하였고, 고용지표에는 고용률과 실업률을, 가격지표에는 소비자물가상승률과 가계의 대출금리를 사용하여 지표들 간의 추이 분석 및 시차구조 파악을 위한 교차상관분석을 수행하였다. 마지막으로 이들 지표들에 대한 예측 가능성을 점검하였다. 분석결과, 다른 지표들의 선행지수로 많이 사용되는 소비자심리지수와 비교해 선택 지표들과 높은 상관관계를 보이며, 1~2개월 선행한 것으로 나타났다. 예측력 또한 향상되어 텍스트데이터에서 생성한 소비자 경기심리지수의 유용성이 확인되었다. 온라인에서 생성되는 뉴스기사나 소셜 SNS 등의 텍스트 데이터는 속보성이 뛰어나고, 커버리지가 넓어 특정 경제적 이슈가 발생할 경우 이것이 경제에 미치는 영향을 빠르게 파악할 수 있다는 점에서 경기판단지표로써의 잠재적 가능성이 클 것으로 보인다. 경제분석에서 비정형데이터를 활용한 국내연구는 초기 단계지만 데이터의 유용성이 확인되면 그 활용도가 크게 높아질 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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