본 연구에서는 국내 최초로 총 2,210만명의 개인신용 전수미시자료에 기초하여 차주별 특성 및 금융업권별로 부채상환능력을 비교 분석하고, 거시경제 충격에 따른 금융권역별 총부채상환비율(DTI)과 불량률의 변화, 차환위험 분석 등을 통해 가계부채의 건전성을 평가하였다. 실증분석 결과, 차주별로는 저소득 근로자와 고소득 자영업자의 부채상환부담이 상대적으로 높고, 금융업권별로는 캐피탈 및 카드사의 저소득 차주군, 상호저축은행의 고소득 차주군, 은행과 제2금융권 금융회사로부터 복수의 부채를 보유한 차주군의 부채상환능력이 특히 취약한 것으로 분석되었다. 시나리오 분석 결과, 향후 연간 금리 상승폭이 3%p, 소득감소율이 5% 수준 이내인 경우 가계의 부채상환부담 및 불량률 상승효과는 금융권이 현재의 자기자본으로 충분히 흡수할 수 있는 것으로 나타났다. 그러나 세부 권역별로는 캐피탈, 카드사, 상호저축은행 등 이미 차주의 DTI가 높은 제2금융권을 중심으로 가계부채의 부실화 가능성이 있는 것으로 분석되었다. 최근 가계부채 증가가 고소득층의 주택담보대출을 중심으로 이루어져서 상대적으로 안전하다는 견해가 있으나 고소득 차주군, 특히 자영업 고소득 차주군의 DTI 및 고위험군 비중이 높게 나타나, 향후 DTI 규제, 금리 상승 등으로 만기도래하는 일시상환형 주택담보대출의 차환이 어려울 경우 주택가격 하락과 함께 가계부실이 증가할 수 있음에 유의할 필요가 있다. 본 분석 결과는 기존의 거시총량지표를 이용한 가계부실위험 모니터링과 더불어 CB 등 미시자료를 이용한 차주 단위 분석을 결합하여 거시건전성 감독 차원에서 보다 심층적인 가계부채의 위험관리가 필요함을 시사한다.
서브프라임 금융위기가 전세계적으로 확산되면서 한국은 금융시장뿐만 아니라 건설경기까지 침체되었다. 실제로 건설산업연구원 발표자료에 따르면 건설경기종합 BSI 추이가 2006년 12월의 80p에서 지속적으로 하락하여 2008년 11월 기준 14.6p까지 추락하였으며 특히 주택부분의 침체수준이 가장 심각하다고 하였다. 이러한 관점에서 본 논문은 글로벌 금융위기 전후 주식, 채권 등 금융시장 변화가 지역별 주택시장에 미치는 영향을 벡터오차수정모형을 통해 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 논문에서는 서울시 강남 및 강북지역 아파트 매매가격지수, 주가 및 회사채수익률을 분석변수로 활용하였다. 본 연구에서는 서브프라임 금융위기 발생 이전인 2000년 1월부터 2007년 12월까지를 Model 1로, 2008년 1월부터 최근 2015년 10월까지를 Model 2로 구분하여 비교분석하였다. 분석결과 경기상승기에는 강남지역 주택시장은 KOSPI와 더불어 매력적인 투자시장으로 자리매김하는 것으로 나타났으나, 경기하락시에는 전반적인 거시경제흐름에 따라 움직이는 것으로 판단된다. 금융시장 변동에 대하여 강북지역 주택시장은 다른 움직임을 나타냈다. 저금리 효과는 경기하락시에 부동산시장 자체적인 시장 리스크가 존재하기 때문에 제한적인 것으로 판단된다.
국내의 공동주택은 1980년대 후반에 시행된 주택공급정책으로 급속히 증가하였으나, 물량적 보급에만 치중하고 품질관리측면에서는 상대적으로 소홀히 하여 다양하고 많은 하자가 발생하게 되었다. 그리고 다양하고 많은 하자 발생에 따른 분쟁이 점점 부각되고 있으며, 다양한 문제점들을 해결하기 위하여 공동주택 하자 관련 연구들이 지속적으로 수행되어 왔다. 이에 본 연구에서는 키워드 네트워크 분석 방법론을 활용하여 오랜 기간 축적된 공동주택 하자 관련 연구 분야의 주요 키워드 및 트렌드를 분석하여 시사점을 도출하고자 하였다. 연구 분석 방법으로는 한국교육학술정보원 포털을 활용하여 학술지 논문을 수집하고, 수집된 학술논문의 필터링 및 키워드 정제과정을 거쳐 분석자료를 구축하였다. 그리고 키워드 네트워크 관계에 대한 시각화 모델링, 연결정도 중심성 분석, 매개 중심성 분석을 실시하였다. 연결정도 및 매개 중심성 분석 결과, 담보, 논쟁, 수리, 사례, 책임, 결로, 비용, 제도, 기준, 감정이 공동주택 하자 분야에 특징적으로 나타나는 주요 키워드로 분석되었다.
본 연구에서는 2008년 금융위기 이후 부동산 정책에서 많은 비중을 차지하는 서울의 아파트 전세가격에 가계경제가 어떤 영향을 미치는지 2009년 1월부터 2013년 12월까지 자료를 이용하여 VAR모형을 통해 실증분석하였다. 서울의 전세가격에 미치는 가계경제변수들은 서울 아파트 매매가격, 소비자물가지수, 고용률, 실질GNI, 가계대출금액으로 구성하였다. 분석결과에 따르면, 서울 아파트 전세가격은 단기적으로 가계경제변수들에 영향력을 받는 것으로 나타났다. 또한 가계경제변수들의 구조적 충격에 따른 서울 아파트 전세가격 변동의 상대적 기여도는 단기적으로는 서울 아파트 전세가격 자체 충격에 가장 큰 영향력을 받으며, 시간이 지날수록 가계변수들의 영향력이 커지는 것으로 나타났다. 본 연구결과를 통해 가계경제를 이루는 어떤 요인들이 주택전세가격에 많은 영향을 미치는지 파악할 수 있어 향후 주택가격 안정화를 위한 정책수립에 기여할 것으로 기대된다.
2008년 세계 금융위기를 계기로 국내 주택시장의 가격정체와 전세가격의 상승이 오랫동안 지속되고 있다. 전세가격의 지속적인 가격 상승은 대부분 사회초년생 및 무주택자가 선호하는 거주지인 전세주택에 있어 가격 상승으로 인하여 이들의 직접적인 거주 위협이 된다는 점에서 사회적 문제로 대두되고 있다. 정부는 다양한 정책을 통하여 이러한 전세가격의 안정과 무주택자의 거주지 안정을 위해 노력하고 있지만, 주택시장과 전세시장내의 구조적 이해관계에 대한 인식 부족으로 정책의 효과를 제대로 보지 못하고 있다. 이에 본 연구는 주택시장을 포함한 전세시장의 작동원리를 시스템 다이내믹스를 통하여 분석하고, 이를 바탕으로 정부의 전 월세 정책을 분석하였다. 분석결과 정부의 전월세 대책은 전세시장이 주택시장과 연결되어있다는 시각이 부족하고, 전세보증금의 지원이나, 임대인 세제지원 등의 단기적 미봉책 위주로서, 주택시장의 수요 공급 안정화를 전제로 하는 전세시장 공급 확대에 큰 영향을 미치지 못한다.
가구당 월평균 가계소득은 그룹(지역)별, 시간별로 다양한 원인에 의해서 가게소득 결정요인이 이루어지고 있어 복잡성을 띠고 있다. 본 연구에서는 복잡성을 띠고 있는 월평균 가계소득에 관련된 제 변인들을 파악하기 위해 패널 데이터를 이용한 연구 모형을 설정하고 이를 통해 가계소득에 결정적으로 영향을 미치는 제 변인에 대하여 조사, 분석, 검증한다. 본 연구는 3그룹(전국, 6개 광역시, 서울)을 분석대상으로 하였다. 분석기간은 2005년 1월부터 2009년 9월까지의 자료를 이용하였고. 월평균 가계 소득액을 종속변수로 설정하고 물가의 대용 변수로서 소비자물가지수, 주택매매가격지수, 경기변수로서 선행종합지수, 금리 및 증권변수로서 주택담보대출 과 종합주가지수 사회현상 변수로서 고용률, 보건 의료비 지출률을 설명(독립)변수로 투입하였다. 월평균 가계소득 요인을 추정한 결과 선행(경기)종합지수와 주택담보 대출은 정(+)의 영향을 미치는 유의한 변수로 나타나고 고용률, 주택매매가격지수와 보건의료비 지출률은 음(-)의 영향을 나타내는 유의적인 변수이지만 소비자물가지수와 종합주가지수는 음(-)의 영향을 나타내는 비유의적인 변수로서 월평균가계소득에는 큰 영향을 주지는 않은 것으로 나타났다.
거주지 분화(residential segregation)는 도시 불평등을 심화하는 요인 중 하나이다. 본 연구는 거주지 분화의 원인에 대한 상이한 주장들을 살펴보고 사례분석을 통해 현실 적합성을 검증하고자 한다. 이론적 고찰은 일찍이 논의가 활발했던 미국도시의 인종 민족별 거주지 분화에 대한 것으로 한정하였으며, 거주지 분화가 소수민족의 주류사회로의 낮은 동화에 기인한다고 주장하는 지리적 동화론(spatial assimilation), 주택금융시장의 인종차별에 기인한다는 층화론(place stratification), 그리고 거주지선택에 있어 타민족에 대한 선입관과 자기민족에 대한 선호에 기인한다는 재기되는 민족성론(resurgent ethnicity)을 살펴보았다. 사례 연구로 시카고에 거주하는 아시아인의 거주패턴의 변화를 출신국가별로 지도로 그려 분석하였다. 1990년대를 통한 가장 큰 변화는 교외화와 재집중화로 요약될 수 있으며 이는 민족성론을 그리고 부분적으로 마나 동화론을 뒷받침한다.
최근 가계부채의 급증과 경제적 변화는 가구의 현금 흐름에 많은 영향을 미치고 있고, 높은 원리금 상환부담으로 부실위험이 증가하였다. 이에 선행연구들은 가계부채에 대한 객관적 상환부담지표를 구성하여 다양한 논의를 진행하고 있지만, 수요자 인식에 대한 연구는 상대적으로 부족하였다. 본 연구는 2016년 가계금융복지조사를 이용하여 가구의 소득분위별 가계부채 주관적 상환부담요인을 도출하여 비교 분석하였다. 연구결과는 소득 1 2분위에서 월세, 신용카드대출, 주거마련 대출비율이 높을수록 원리금 상환에 대한 부담이 높은 것으로 나타났다. 소득 3 4분위는 60대 이상, 가구원수, 부동산담보대출이 많을수록 원리금 상환에 대한 부담이 높은 것으로 나타났다. 소득 5분위는 부채상환마련 대출비율이 높을수록 원리금 상환에 대한 부담이 높은 것으로 나타났다.
국내 아파트 매매가 예측에 관한 연구는 현재까지 지속적으로 수행되어 왔지만, 아파트 가격은 다양한 특성이 복합적으로 작용하기 때문에 예측하는데 어려움을 겪고 있다. 아파트 매매가를 예측하는데 앞서 정확도를 높이기 위해서는 주요 변수 선정 및 영향요인 분석이 무엇보다 중요하다. 이에 본 연구는 현재 꾸준한 상승률을 보이는 광주광역시를 대상으로 아파트 매매가에 영향을 주는 요인을 분석해보고자 한다. 이를 위해 6년간의 광주광역시 아파트 실거래가와 각종 사회적 요인 데이터를 토대로, 다중회귀분석, 랜덤 포레스트, 심층인공신경망 알고리즘을 적용하여 각 모델에서 주요 영향요인을 파악하였으며, 모델의 성능은 평균 제곱근 오차, 평균 절대 오차 그리고 결정계수를 통해 비교 분석하였다. 본 연구에서는 딥러닝의 일종인 심층인공신경망의 성능이 가장 우수함을 보였고, 매매가에 영향을 미치는 주요 요인으로 건축경과연수, 계약연도, 적용면적, 양도성예금증서, 주택담보대출금리, 선행지수, 생산자물가지수, 동행지수 등이 도출되었다.
서브프라임 금융위기 이후 주택시장이 침체되면서 2000년대 초반과 같이 주택투자로 고수익을 올릴 수 있는 시기는 앞으로 찾아오지 않을 가능성이 이제 점차 높아지고 있다. 이에 따라 과거 고수익의 원천이 되었던 부동산 시장은 점차 수익형 부동산 등 안정적 수익을 획득할 수 있는 투자시장으로 변모하고 있다. 이에 따라 대표적인 간접투자상품인 리츠의 시장규모는 더욱 커질 것으로 판단된다. 그러나 아직까지 리츠시장은 일반적인 주택투자시장 및 금융시장보다 훨씬 더 그 성장이 미미한 실정이다. 하지만 포트폴리오 이론을 토대로 한 위험관리의 중요성이 투자의 매우 중요한 개념을 자리잡고 있는 바 리츠의 안정적인 수익 창출은 포트폴리오의 위험관리에 효과적일 것으로 판단된다. 이러한 관점에서 본 논문에서는 주식시장의 다양한 업종들 중 상대적으로 안정적인 수익을 확보할 수 있는 리츠가 포트폴리오에 편입되었을 때 위험 분산 효과를 실증분석하는 것을 목적으로 한다. 분석결과에서 확인할 수 있듯이 대표적인 경기방어주인 음식료업종과 마찬가지로 리츠업종 역시 전체 시장을 나타내는 코스피와 상관계수값이 상대적으로 낮은 것으로 나타났으며 최소분산포트폴리오로 구성했을 경우에도 표준편차가 매우 낮게 나오는 등 음식료업종과 같이 투자포트폴리오에 편입했을 경우 위험분산 효과를 기대할 수 있을 것으로 판단된다. 투자시장은 향후 미래의 불확실성에 따라 항상 위험을 감수해야 함에 따라 위험 대비 수익이 어느 정도인지가 매우 중요하다. 이러한 관점에서 리츠를 활용하여 포트폴리오를 구성할 경우 위험분산 효과를 획득할 수 있는 바 충분히 그 투자 효용성을 가지고 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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