시계열모형을 활용한 준공 후 미분양주택 예측
Forecasting Unsold Houses After Completion Using Time Series Models
0
조회
0
다운로드
0
인용
0
참고문헌
키워드
초록
본 연구는 현재 주택시장에서 심각한 리스크로 부각되고 있는 준공 후 미분양 주택의 향후 추이를 시계열모형을 통해 계량적으로 예측하였다. 준공 후 미분양은 선분양제도로 인한 수요예측 실패, 거시경제 및 금융시장 변화, 공급전략 실패 등이 복합적으로 작용해 발생하며 특히 국내 주택건설 사업은 PF(Project Financing) 기반으로 추진되어 시행주체의 자금 경색과 금융권 부실로 직결되는 구조적 한계를 갖고 있다. 이에 본 연구는 DiPasquale-Wheaton(DW) 4분면 모형의 이론적 틀을 기반으로 수요ㆍ공급의 시차와 재고 누적 구조를 설명하고 이를 시계열모형을 통해 실증적으로 분석하였다. 2011년 1월부터 2025년 3월까지의 월별 데이터를 대상으로, 민간부문 준공 후 미분양 주택 수를 예측 대상인 종속변수로 설정하였고, 기존 연구에서 미분양주택 발생에 영향을 미치는 요소로 나타난 외생변수를 포함하여 ARIMA, ARIMAX, SARIMA, SARIMAX 모형의 예측력을 비교하였다. ACF/PACF로 모형을 식별하여 후보 파라미터를 설정하였고, Grid Search을 통해 AIC 기준 최적의 파라미터로 모형을 추정한 후 MAPE와 RMSE로 예측 성능을 비교하여 최종 모형을 결정하였다. 실증분석 결과 외생 변수를 포함한 ARIMAX 모형이 가장 우수한 성능을 보였으며, 잔차 진단결과 백색잡음을 충족하였고, ARCH 또는 GARCH 형태의 이분산성도 존재하지 않는 것으로 나타났다. 최종적으로 선정된 ARIMAX 모형을 기반으로 향후 1년간 준공 후 미분양 추이를 예측한 결과, 단기간 내 뚜렷한 해소 없이 지속적인 증가세를 보일 것으로 나타나 선제적 대응과 구조적 처방의 필요성이 더욱 강조된다.
Abstract
This study, based on a time-series model, quantitatively predicts the future trend of houses that remain unsold after completion of construction, which is a serious risk in the housing market. A complex combination of failure to forecast demand due to the pre-sale contract system, macroeconomic and financial market changes, and supply strategy failures contributes to houses remaining unsold after construction completion. In this context, this study explains a time lag in demand and supply and a structure of accumulated inventory based on the theoretical framework of the DW four-quadrant model, empirically analyzing them based on a time series model. Considering monthly data from January 2011 to March 2025, this study sets the number of unsold houses after construction completion in the private sector as the dependent variable to predict. It then compares the predictive power of the ARIMA, ARIMAX, SARIMA, SARIMAX models This study identifies the models with the ACF and the PACF to set candidate parameters, estimates the ones with the best parameters based on the AIC through grid search, and compares the prediction performance with the MAPE and the RMSE to determine the final model. The results of the empirical analysis suggest that the ARIMAX model with the exogenous variables performed the best, and the residuals passed a white noise test. After predicting unsold houses after construction completion for the subsequent years, based on the final ARIMAX model, this study discovered a continued uptrend in the number of the unsold houses without a clear resolution in the short term, which further highlights the importance of preemptive responses and structural remedies.