우리나라 주택가격은 2001년 이후 빠르게 상승하는 모습을 보이고 있어 주택가격의 급등에 대한 우려가 높다. 본 연구에서는 우리나라의 주택가격을 주택시장 수급의 장기균형모형, 현재가치모형 및 일반 균형자산 가격모형 등의 이론적 자산가격모형을 이용하여 분석하고 이에 따르는 시사점을 모색하였다. 분석결과 주택가격이 경제의 기초적인 여건을 반영한 균형가격보다 전반적으로 높게 나타나 주택가격의 안정화를 위한 노력이 필요한 것으로 판단된다.
본 논문은 주택가격이 주택가격채널을 통해 거시경제변수에 어떻게 영향을 미치는지를 분석하였다. 분석의 방법으로는 Iacoviello(2005)의 경제구조와 동태적 확률적 일반균형(DSGE) 모형을 한국 데이터에 적용하였다. 본 논문의 분석 결과에 따르면, 주택과 소비 간 보완성이 강할수록 주택가격 상승에 대한 소비의 반응은 더 커지면서 주택과 소비 간 동조 현상이 나타난다. 보완성이 0.42이고 LTV(주택담보대출)가 50%일 때 주택가격의 1% 상승은 소비를 0.057%p 상승시키고, 보완성이 0.52인 경우 1%의 주택가격 상승은 소비를 0.047% 상승시킨다. 한편, 주택가격이 거시경제변수와 연계성을 가지는 주요 통로는 소비의 변화이다. 주택가격이 상승하면 소비가 늘어나고, 이는 다시 거시경제 전반에 걸쳐 영향을 미치게 된다. 한편, 주택과 소비 간 기간내대체탄력성은 0.42로 추정되어 주택과 소비 간 보완성이 존재함을 확인하였다. 이 보완성은 주택가격이 소비에 미치는 영향을 증폭시키는 중요한 역할을 한다.
Purpose: This study uses 'Autoregressive Integrated Moving Average Model' to predict the impact of a sharp drop in the base rate due to COVID-19 at the present time when government policies for stabilizing house prices are in progress. The purpose of this study is to predict implications for the direction of the government's house policy by predicting changes in house transaction prices and house rental prices after a sharp cut in the base rate. Research design, data, and methodology: The ARIMA intervention model can build a model without additional information with just one time series. Therefore, it is a time-series analysis method frequently used for short-term prediction. After the subprime mortgage, which had shocked since the global financial crisis in April 2007, the bank's interest rate in 2020 is set at a time point close to zero at 0.75%. After that, the model was estimated using the interest rate fluctuations for the Bank of Korea base interest rate, the house transaction price index, and the house rental price index as event variables. Results: In predicting the change in house transaction price due to interest rate intervention, the house transaction price index due to the fall in interest rates was predicted to change after 3 months. As a result, it was 102.47 in April 2020, 102.87 in May 2020, and 103.21 in June 2020. It was expected to rise in the short term. In forecasting the change in house rental price due to interest rate intervention, the house rental price index due to the drop in interest rate was predicted to change after 3 months. As a result, it was 97.76 in April 2020, 97.85 in May 2020, and 97.97 in June 2020. It was expected to rise in the short term. Conclusions: If low interest rates continue to stimulate the contracted economy caused by COVID-19, it seems that there is ample room for house transaction and rental prices to rise amid low growth. Therefore, In order to stabilize the house price due to the low interest rate situation, it is considered that additional measures are needed to suppress speculative demand.
The 7th International Conference on Construction Engineering and Project Management Summit Forum on Sustainable Construction and Management
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pp.62-72
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2017
In this study, liner unit root tests and panel unit root tests to the ratio of city to regional house price were applied to examine the ripple effects across 28 cities in the Yangtze River Delta region. Then invert LM unit root tests with two structural breaks for 10 representative cities were conducted. The results showed that there is overwhelming evidence of the existence of ripple effect in the Yangtze River Delta region, while segmentation is restricted to a small group of cities in which there is no long-run relationship with the Yangtze River Delta region average; compared to no- and one-break case, there is overwhelming evidence of a ripple effect with the LM test with two structural breaks. Furthermore, the results of the Granger causality test showed that changes in house prices in Shanghai, Nanjing and Hangzhou have led to changes in house prices in other cities. The findings of this research make certain contributions to the improvements of research system of ripple effect among regional house prices in the Yangtze River Delta Region,and could be referenced by other markets of other cities.
Over the course of the recent global financial crisis, emerging economies experienced massive swings in capital inflows. In this paper, we estimate a VAR model to assess the impact of capital inflow shocks, which are identified using a set of sign restrictions, on house prices in Korea. We base the analysis on three alternative measures of capital inflows: net total inflows, net portfolio inflows and gross total inflows. The results suggest that capital inflow shocks have a significantly positive and persistent effect on real house prices. Although shocks to capital inflows are found to be substantially more important for Korean asset markets than for other OECD countries, their overall explanatory power is modest. Using regional house price data we also show that capital inflow shocks have an asymmetric effect on property markets across the seven largest Korean cities and across different parts of Seoul.
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.
본 연구는 패널 공적분 검정 그리고 비교적 최근에 개발된 패널 단위근 검정을 이용하여 지역 주택가격과 지역총생산 간의 장기관계를 분석하였다. 횡단면 의존성(cross-section dependence)이 확인된 경우, 이를 고려한 Pesaran의 CIPS 패널 단위근 검정을 이용하였다. 기존 패널 단위근 검정의 결과와 다르게 CIPS 검정은 변수들이 불안정성을 갖는 것으로 나타났다. 또한 패널 벡터오차수정모형(VECM)을 이용하여 변수들 간의 인과관계를 확인하였으며, 고정효과모형(Fixed effect)과 패널 자기회귀시차(ARDL)모형을 이용하여 계수들의 장기관계를 구체적으로 추정하였다. 먼저 변수들 간에 공적분관계가 형성되며 장 단기 인과관계가 성립하는 것으로 나타났다. 또한 VECM 모형의 오차수정항은 통계적으로 유의한 것으로 나타나 변수들 간의 장기 공적분 관계를 뒷받침하고 있다. 모형의 추정 결과, 장기적으로 주택가격의 상승은 지역총생산을 증가시키며 반대의 관계도 성립함을 알 수 있다. 이 결과에 의해 우리나라 지역 주택시장에서 부의 효과(wealth effect)가 존재하고 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과들과 함께 오차수정항으로부터, 주택 가격과 경제 변수들은 단기적으로는 일시적인 균형상태로부터 이탈될 수 있지만, 장기적으로는 이들 변수는 균형관계에 있다는 것을 의미한다.
House price prediction is a significant financial decision for individuals working in the housing market as well as for potential buyers. From investment to buying a house for residence, a person investing in the housing market is interested in the potential gain. This paper presents machine learning algorithms to develop intelligent regressions models for House price prediction. The proposed research methodology consists of four stages, namely Data Collection, Pre Processing the data collected and transforming it to the best format, developing intelligent models using machine learning algorithms, training, testing, and validating the model on house prices of the housing market in the Capital, Islamabad. The data used for model validation and testing is the asking price from online property stores, which provide a reasonable estimate of the city housing market. The prediction model can significantly assist in the prediction of future housing prices in Pakistan. The regression results are encouraging and give promising directions for future prediction work on the collected dataset.
Since the global financial crisis in 2008, the world economy has been suffering from the Great Recession characterized by high and persistent unemployment as well as drastic fall in asset prices. Real business cycle theory or new-Keynesian economics which has been the dominant paradigm in macroeconomics for the last four decades is unable to explain the high and persistent unemployment during the Great Recession. This implies that the economics of Keynes should be taken seriously again as a tool to explain the Great Recession. Farmer (2012) proposes a new way of interpreting the economics of Keynes by providing it with a solid micro-foundation based on labor markets with search. According to Farmer (2012), aggregate economic activity independently depends on the long-term self-fulfilling expectations about the stock prices. As a consequence, the government or the central bank should implement a policy that influences the public's confidence about the stock market. For an open economy like the Korean economy, it is not only stock price but also the price of asset such as house that matters more for the aggregate economic activity. Households in the Korean economy hold more than 70 percent of their wealth in the form of real estate asset, especially housing asset. This makes the public's confidence about the future prices of houses even more important in explaining the business cycles of the Korean economy. Policymakers should implement policies to improve the confidence of households about the housing market to recover from the recession caused by a fall in house prices. Little theoretical work has been done in explaining fluctuations in the aggregate economic activity from the point of house prices. This paper develops a small open economy model with traded and non-traded capital based on Farmer (2012) and shows that the aggregate economic activity also independently depends on the households' self-fulfilling expectations about the future prices of non-traded asset such as houses.
본 연구에서는 2000년 이후 미국의 주택가격과 물가의 장기적 관계가 어떻게 변화하고 있는지를 분석하였다. 분석 모형은 벡터오차수정모형(VECM)을 이용하였으며, 모형을 통해 공적분 검정과 장기균형식 추정 그리고 그랜저 인과검정을 실시하였다. 데이터 기간은 1975년 1분기부터 2010년 2분기까지이며, 모형 추정 및 검정 기간의 최종 시점을 2000년 1분기부터 한 분기씩 늘려나가는 축차적(recursive) 방식을 택하였다. 실증 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 서브 프라임 모기지 사태 이전의 주택가격이 급등했던 시기에도 주택가격과 물가는 안정적인 장기균형관계를 유지하였다. 둘째, 주택가격과 물가의 장기 균형 관계가 2007년 이후 상당한 변화를 보였으며, 장기균형 이탈에 대한 주택가격변수의 조정 계수도 이론적인 부호와는 반대로 나타나고 있다. 이러한 결과는 2007년 이후의 주택 가격 하락이 물가와 주택가격의 안정적인 장기균형의 회복을 위한 주택가격 자체의 조정이라고 보기는 어렵다는 것을 시사한다. 셋째, 그랜저 인과검정 결과 10% 유의수준 하에서 물가가 주택가격을 그랜저-코즈 하는 것으로 나타났으며, 주택가격이 물가를 그랜저-코즈 하는가에 대한 검정은 기각되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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