1992년부터 2007년까지의 실증분석 결과에 따른 우리나라 부동산시장 가격과 관련된 시사점으로서는 첫째, 미국과 달리 경기 침체시나 경기 회복 시에 뚜렷한 차이점을 발견할 수는 없었다는 점이다. 둘째, 전국아파트 매매가격이 상승할 경우 통화당국에서 인플레이션율 목표관리에서 참고하여야 할 것임을 나타내고 있다. 참고로 1986년부 터 2002년까지 미국 대도시지역의 아파트와 상가, 사무실의 순가격상승율을 패널데이 타로 추정한 자료에 따르면, 이들은 거시경제변수와 단기이자율, 이자율간의 스프레드 차이, 인플레이션 등에 영향을 받는 것으로 나타났다. 이들 자산가격상승률은 경기상황과 반비례관계를 갖는 것으로 나타났는데, 이는 대부분 대출 및 신용과 관련되어 있기 때문이다. 그리고 이는 부동산시장에서 자산 간 수익률 격차를 크게 넓힐 수 있음을 지적하고 있다.
본 연구는 수정반복매매모형을 활용하여 아파트가격에 영향을 미치는 요인들의 시계열적인 변화를 분석함으로써, 새로운 시설물의 신설이나 환경의 변화가 아파트가격에 미치는 영향력의 차이에 대해 살펴보았다. 지하철 9호선 주변의 아파트단지를 사례대상지로 한 분석결과, 주변 시설까지의 접근성이 아파트가격에 미치는 영향력은 시간에 따라 매우 다른 변화양상을 보이는 것으로 나타났다. 특히, 지하철 9호선이 개통된 이후에 지하철과의 접근성이 아파트가격에 미치는 영향력이 현격히 증가한 반면, 쇼핑시설이나 병원 등은 가격영향력이 상대적으로 감소하였다. 반면, 지하철 이용이 상대적으로 적은 초등학교 접근성은 지하철 개통이후에도 별 변화를 보이지 않았다. 이러한 결과는 새로운 시설의 입지가 주변주택가격 그 자체 뿐만 아니라, 가격에 영향을 미치는 다른 요인들의 영향력의 크기에도 영향을 미침을 시사한다.
현재 주택시장과 전세시장의 문제점을 도출하고 이를 해결하는 데 있어 자본시장 부분과 금리 부분 그리고 실물 시장으로 구분하여 많은 영향을 미치는 지표들을 감안하여 주택매매 시장과 주택 전세시장의 안정화를 위한 대책 마련에 중요한 지표가 될 것으로 보인다. 특히, 향후에 예측되는 경제위기 상황과 불확실한 미래의 또 다른 금융위기를 예측하여 부동산 가격의 급격한 변동에 사전 대비할 수 있는 자료를 공공데이터를 사용하여 제공코자 한다.
1997년 말의 경제위기 상황 이후 한국의 부동산 시장에서의 공급 증가 및 수요의 위축으로 부동산 가격이 크게 폭락하였다. 주택 시장에 있어서도 실질소득이 감소와 주택금융의 부족 등에 의한 수요의 감소로 단기간 동안 주택가격이 급격히 하락하였다. 그러나, 부동산 경기 부양을 유도하는 정책적인 기제에 의해 1998년 말 이후 주택가격이 다시 상승하게 되었다. 이 경우 주택 가격 하락기나 그 이후의 회복기에 도시별 격차가 뚜렷하게 나타났다. 각 도시들은 주택 가격의 하락률과 상승률의 차이에 따라 4개 그룹으로 구분될 수 있다. 몇몇 도시들에서는 주택 가격의 하락기에는 급격한 하락을 보인 대신 상승기에는 다시 비교적 빠른 상승세를 보여 경제 위기 이전의 상황으로 그 수준이 거의 회복되었다. 그러나, 반면에 다른 몇몇의 도시들에서는 주택시장이 침체에서 벗어나지 못한 채 회복기 이후에도 계속 하락하는 추세를 보였다. 이러한 격차는 주택 매매 가격뿐만 아니라 주택 전세 가격에도 뚜렷이 나타났다. 특히, 수도권 일대의 전세가격 상승 정도는 주택 시장 침체기에 나타났던 하락을 상회하였고, 일부 지역의 재개발 계획과 그에 대한 기대 심리로 인해 전세 수요의 급증을 초래하기도 하였다. 결과적으로 금융위기에 따른 경제 침체기를 경험하고 극복하는 과정에서 도시간 주택 시장의 격차는 더 크게 벌어지게 되었다.
본 연구는 지난 2008년 리먼사태로 인한 글로벌 금융위기 이후 부동산가격의 결정요인이 어떻게 변화하는지를 VAR모형을 통해 분석하고자 하였다. 이를 위해 2000년 1분기부터 2011년 2분기까지의 전국 토지, 주택매매, 주택전세 등 부동산가격에 대해 실질GDP, 국고채수익률, 소비자물가, KOSPI, 주택건설실적, 토지가격 등을 이용하여 VAR모형을 구축하고 충격반응 및 분산분해 분석을 실시하였다. 금융위기 이후의 변화행태를 분석하기 위해 글로벌 금융위기가 발생한 2008년 3분기를 기준으로 이전과 현재까지로 분석기간을 나누어 가격결정요인 변화를 비교 분석하였다. 분석결과, 토지가격은 금융위기 이전과 비교할 때 실질GDP와 금리의 영향력은 더 커진 것으로 나타났다. 이는 토지가격이 과거에 비해 거시경제여건에 더욱 민감하게 반응하게 되었다는 사실을 보여준다. 주택매매가격도 금리나 GDP와 같이 시장기본가치에 대해 거의 영향을 받지 않고, 주택가격 자체의 변화나 전세가격의 변화에 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 최근의 전세가격 급등세가 지속되고 있음을 감안할 때 매매가격도 조만간 상승할 가능성이 크다고 예상할 수 있는 부분이다. 주택전세가격은 금융위기 이전이나 이후 모두 거시경제지표의 영향력이 약화되고, 소비자물가나 전세가격 자체의 변화에 민감하게 반응하는 것으로 나타났다. 이와 같이 부동산가격이 과거와 달리 금리, GDP 등 시장기본가치요인의 중요성이 약화된 것을 알 수 있는데, 이는 부동산시장이 금융위기 이후 인구 가구구조 변화나 가격상승 기대심리 약화, 월세전환 등 경제 외적 요인에 크게 영향을 받는 쪽으로 변화했음을 보여주는 것이라 할 수 있다. 따라서 정책당국이나 소비자, 건설업체 등 경제주체들은 경제 환경 뿐 아니라 수급상황 등 시장내부요인을 감안하여 보다 신중하게 시장에 접근할 필요가 있을 것이다.
본 연구는 유동성 지표인 가계대출과 M2, 경기변동을 반영하는 산업생산지수를 변수로 설정하여 주택시장에 영향을 미치는 요인을 분석하고 기대 주택가격의 영향을 파악하고자 하였다. 이를 위하여 2005년 1월부터 2020년 5월까지의 자료를 바탕으로 실증분석을 실시하였으며, 주택가격변수는 실질 매매가격지수를 사용하였다. 모형을 3개로 구분하여 각 변수들의 계수 값을 비교한 결과, 실질 가계대출, 실질 M2 순서로 주택가격에 영향을 미치는 것으로 나타났는데 이는 저금리 기조에 따른 레버리지 효과로 인한 결과로 해석할 수 있다. 그리고 과거의 주택가격과 주택가격에 대한 기대는 현재기의 주택가격을 상승시키는 것으로 나타났다. 주택자산에 대한 기대 가격상승률이 높아지면 주택가격이 높아지는데, 이는 시장을 형성하는 중심가치가 투자가치로 변하게 되어 가격상승으로 이어질 수 있다는 점을 시사한다. 이러한 결과는 유동성의 확대가 경기 활성화에 목적을 두고 있음에도 불구하고 주택가격에도 영향을 미칠 수 있다는 결과를 보여주고 있다.
타 산업들과의 연계성이 강한 건설업체가 도산할 경우 타 산업시장의 경기악화를 초래할 수 있어, 시장 환경 변화에 따른 건설업체의 부실화 예측모형 연구가 중요하게 다뤄지고 있다. 하지만 건설업체 부실화 예측에 앞서 부실화에 기인하는 요소에 관한 연구가 선행되어야 함에도 불구하고 이와 같은 영향 변수들에 대한 연구가 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 건설업체 포트폴리오의 큰 비중을 차지하는 주택시장 변화가 규모별 건설업체의 부실화에 미치는 영향을 벡터오차수정모형을 통해 분석하고자 한다. 이에 건설업체를 규모별로 2011년 시공능력평가순위 50위권 기업 중 상위 10개와 하위 10개로 구분하였으며, 각 업체의 부실화를 나타내는 예상부도확률을 KMV 모형을 통해 측정하였다. 주택시장의 변화를 대리하는 변수로 2001년부터 2010년까지의 주택매매가격지수, 주택전세가격지수, 전세매매가격비율을 활용하였다. KMV모형을 활용하여 규모별 건설업체의 예상부도확률을 산출한 결과 선험적으로 인지하고 있듯이 상위 10개의 대규모 건설업체들이 상대적으로 규모가 작은 건설업체에 비해 경영상태가 양호한 것을 확인 할 수 있었다. 또한 벡타오차수정모형을 구성, 충격반응분석을 수행한 결과 주택시장 경기변동에 따라 대규모 업체의 부실화 정도가 중소 건설업체에 비해 더 심각함을 확인할 수 있었다.
본 연구는 신규 아파트 가격의 규제에 대한 결과로 나타난 신규 아파트의 분양가격과 입주 시점의 매매가격의 차이 즉 프리미엄의 원인을 규명하고자 하였다. 분석 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 부산지역 아파트 시장은 기존의 주택 형태에서 벗어나 새로운 형태의 아파트에 대한 수요가 높은 것으로 생각할 수 있다. 분석결과 아파트의 층수가 고층이고 타워형 아파트인 경우에 가격 상승이 높은 것으로 나타났으며, 주택의 형태도 더 많은 베이를 가진 아파트가 가격이 상승하는 것으로 드러났다. 둘째, 신규 아파트의 가격은 주거한 후에 평가되는 가격이 아니므로 가격상승에 대한 기대감을 높여주는 단지정보가 가격상승에 중요하게 작용하는 것으로 분석할 수 있다. 유의하게 나타난 변수는 녹지율과 아파트 세대수, 브랜드 및 도심지 접근성 등과 같은 변수였는데, 이러한 경향은 기존의 중고 아파트에 대한 연구 결과와 동일한 것이다. 셋째, 신규 아파트 중에서도 대단지의 규모를 가지며 건설업도급순위 상위에 위치하는 건설회사의 브랜드 아파트가 가격 상승률이 높은 것으로 분석되었는데, 이는 지역 건설 업체의 불리한 상황에 대한 반증이기도 하다. 넷째, 변수들 중에서 가장 큰 영향을 미치는 변수는 아파트 분양가인 것으로 드러났다. 각종 선행연구들에서는 아파트 가격 상승요인으로 정부의 분양가격 규제정책을 지목하였는데, 분양가격의 규제로 인해 주택의 초기 분양가가 시장가격보다 낮게 책정되어 아파트 입주시에 가격이 상승하게 된다는 것이다. 또한 하부시장 특성에 대한 중요성을 알 수 있었는데, 중고주택시장의 상승률, 제1선호구와 제2선호구, 아파트 비율이 유의한 영향을 끼치는 것으로 나타났다.
미국의 금리인상에 따른 국내 금리 상승 압박과 정부의 잇따른 부동산 규제, 집단 대출 심사 강화 등 금융대출 조이기로 부동산 시장이 '봄 같지 않은 봄'을 맞고 있다. 더구나 5월 9일 조기 대통령선거를 앞두고 정국불안과 경제 불안정 등으로 매매와 분양시장도 활기를 띠지 못하고 있다. 지난 3개월 동안 분양 실적이나 청약경쟁률도 지난해에 비해 떨어졌다. 부동산 시장 불확실성이 높아지고 있다는 방증이다. 이에 따라 투자자나 실수요자 모두 기대감을 낮추고 옥석을 가리는 안목을 갖고 부동산 시장을 들여다 봐야 한다는 지적이다.
본 연구의 목적은 거시경제 및 금융변수가 주택시장과 주식시장 사이의 상관관계에 미치는 영향을 분석하는데 있다. 이를 위해 본 연구에서는 표본기간(2004년 1월부터 2017년 11월) 동안의 월별 종합주택 매매가격지수와 KOSPI지수를 이용하였고, 시간가변적 상관관계는 AG-DCC GARCH 모형을 이용하여 추정하였다. 추정결과, 상관계수의 비대칭성을 나타내는 추정계수가 모두 통계적으로 유의한 양(+)의 값을 가지는 것으로 나타났으며, 이는 주택시장과 주식시장의 양(+)의 충격보다는 음(-)의 충격이 주택시장과 주식시장 사이의 상관계수를 더 증가시킨다는 것을 의미한다. 또한, 거시경제 및 금융변수가 상관계수에 미치는 영향을 분석한 결과 기간스프레드는 상관계수에 음(-)의 영향을 미치고, 신용스프레드는 상관계수에 유의한 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 위험프리미엄 효과로 해석이 가능하다. 기간스프레드가 하락하거나 신용스프레드가 상승하는 경우, 즉, 미래 경기가 하락할 것으로 예상되는 경우 우리나라 주택시장과 주식시장의 변동성이 증가하고 투자자들은 더 높은 위험프리미엄을 요구하게 된다. 이로 인해 주택가격과 주가는 하락하게 되고, 두 시장 사이의 상관계수는 상승하게 된다는 것이다. 또한 이 결과는 두 시장이 서로 헤지의 역할을 하기는 어렵다는 것을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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